Когда дело доходит до систем машинного зрения, вы можете запутаться в концепциях машинного зрения, обработки изображений и компьютерного зрения.

Машинное зрение, обработка изображений и компьютерное зрение — это понятия, которые пересекаются и различаются.

Машинное зрение в основном относится к прикладным исследованиям зрения в промышленной сфере, таким как зрение автономных роботов, системы зрения для обнаружения и измерения и т. д. Он тесно интегрирует восприятие изображений, обработку изображений, теорию управления с программным и аппаратным обеспечением в промышленной сфере, а также изучает и решает проблемы практического применения теории обработки изображений и компьютерного зрения для достижения эффективного управления движением или различных операций в реальном времени.

Обработка изображений относится к технологии и процессу использования компьютеров для восстановления, исправления, улучшения, статистического анализа, классификации и идентификации изображений для достижения желаемых результатов. Обычно это важный этап в машинном зрении (изображения в повседневной жизни). к художественному оформлению изображений, что немного отличается от концепции обработки изображений в промышленной сфере).

Исследование компьютерного зрения в значительной степени представляет собой визуальное теоретическое исследование содержания изображения. Объектами его исследований в основном являются 3D-сцены, сопоставленные с одним или несколькими изображениями, например, реконструкция 3D-сцен.

1. Состав системы промышленного машинного зрения

В промышленной среде системы машинного зрения обычно включают в себя: источники света, оптические датчики, оборудование для получения изображений, оборудование для обработки изображений, программное обеспечение машинного зрения, вспомогательные датчики, блоки управления и приводы и т. д. Эти программные и аппаратные связи работают вместе для выполнения задач. осуществляется системой машинного зрения. Структура типичной промышленной системы технического зрения показана на следующем рисунке:

Источник света является важной частью системы машинного зрения.Как вспомогательное устройство обработки изображений, он обеспечивает достаточно света для получения изображения системой машинного зрения.Конструкция и выбор источника света часто напрямую определяют успех или неудачу системы машинного зрения. проектирование системы машинного зрения.
Оптические датчики, такие как ПЗС-камеры, отвечают за преобразование внешней сцены в электрические сигналы.
Устройство получения изображения (такое как карта получения изображения) может преобразовывать сигнал от оптического датчика в поток данных изображения определенного формата и передавать его на устройство обработки изображения.
Устройство обработки изображений (например, ПК или другое встроенное аппаратное устройство) запускает программное обеспечение машинного зрения, которое может анализировать, обрабатывать и отправлять управляющие команды для данных изображения.
После того, как команда управления отправлена в блок управления (например, ПЛК) через цифровую карту ввода-вывода, блок управления синтезирует информацию, возвращенную вспомогательным датчиком, для управления исполнительным механизмом для выполнения соответствующих действий.

Например, в системе машинного зрения для сортировки печатных плат при достаточном освещении ПЗС-камера преобразует изображение печатной платы на производственной линии в электрический сигнал и преобразует его в цифровое изображение с помощью устройства захвата кадров, вставленного в ПК. Программное обеспечение машинного зрения в компьютере может анализировать и обрабатывать собранные изображения, чтобы проверить, соответствует ли печатная плата требованиям качества. Если обнаруживается, что на печатной плате отсутствуют компоненты, сигнал отправляется на ПЛК через цифровую плату ввода-вывода, чтобы сообщить ему о необходимости управления манипулятором для извлечения печатной платы. В это время ПЛК будет всесторонне помогать датчику позиционирования, проверять положение печатной платы и управлять манипулятором, чтобы точно захватить печатную плату с дефектами качества, чтобы достичь цели сортировки.

2. Процесс разработки системы промышленного машинного зрения

Процесс разработки проекта промышленной системы машинного зрения включает несколько основных этапов: анализ требований, выбор программного и аппаратного обеспечения после проектирования системы, разработка программного обеспечения, тестирование и проверка, приемка системной интеграции и окончательная пробная эксплуатация, как показано на следующем рисунке:

На этапе выбора программного и аппаратного обеспечения разработчики будут уточнять потребности пользователей, анализировать подробные требования каждой подсистемы, а затем определять программное и аппаратное обеспечение, необходимое для построения системы машинного зрения, в соответствии с различными показателями в подробных требованиях. Если график проекта относительно плотный или потребности пользователя не могут быть полностью определены на ранней стадии проекта, вы можете сначала определить функциональные требования и показатели, связанные с программным и аппаратным обеспечением, с длительным циклом закупок с пользователем, чтобы Закупочная работа может быть проведена в кратчайшие сроки.
На этапе создания платформы разработки программного обеспечения для машинного зрения ключевое оборудование обычно соединяется в лаборатории, создается прототип системы, а на ПК устанавливается комплект для разработки программного обеспечения для машинного зрения для разработки и проверки различных алгоритмов.
После того, как программное обеспечение разработано, его также необходимо протестировать в полевых условиях. Конечно, перед этим необходимо построить окончательную аппаратную систему машинного зрения в соответствии с проектом и установить на месте.После этого проводится интеграционный тест всей системы, чтобы проверить, являются ли функции системы идеальными, производительность в режиме реального времени, доступность и другие характеристики соответствуют стандартам и вводятся в систему после принятия заказчиком. Стоит отметить, что независимо от того, в процессе создания прототипа или окончательной аппаратной системы, необходимо несколько раз исправить искажение и ошибку проецирования в зависимости от ситуации с изображением системы.

Программное обеспечение машинного зрения напрямую определяет функции и производительность системы машинного зрения и является наиболее важной частью всей системы машинного зрения. Программное обеспечение машинного зрения обычно состоит из основных частей, таких как «обработка и улучшение изображений», «сегментация и анализ изображений» и «распознавание признаков и принятие решений машиной».

Часть операции с изображением и улучшения используется для выполнения предварительного анализа, преобразования и предварительной обработки собранных изображений, чтобы быстро анализировать и извлекать целевые функции, такие как операции геометрического преобразования, фильтрации во временной области и фильтрации в частотной области изображения.
Часть сегментации и анализа изображения используется для выполнения морфологической обработки или сегментации предварительно обработанного изображения, чтобы извлечь функции, которые необходимы системе машинного зрения для распознавания или обнаружения цели.
Часть распознавания признаков и машинного принятия решений выполняет окончательное измерение, расчет или классификацию объектов на основе характеристик различных объектов.

Поскольку конечной целью программного обеспечения машинного зрения является принятие решений после предварительной обработки, анализа и извлечения признаков из собранных изображений, системы машинного зрения часто также включают в себя управление внешними манипуляторами или другими исполнительными механизмами на основе результатов работы программного обеспечения машинного зрения. Командный модуль действия и программное обеспечение машинного зрения в качестве ядра составляют полную систему автоматического управления.

Эта статья относится к обработке изображений, анализу и машинному зрению (на основе LabVIEW), настоятельно рекомендуется к прочтению~