|
机器视觉涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域，其应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中母子图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、ARM嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，有力地推动了机器视觉的发展。下面维视图像和大家一起了解下机器视觉的图像处理。机器视觉的图像处理主要分为数字图像处理和模拟图像处理。a. 数字图像处理数字图像处理(Digital Image Processing)即计算机图像处理，指将图像由模拟信号转化为数字信号，并利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、分割、提取特征等处理的过程。图像经过处理后，输出的质量得到很大程度的增强，即改善了其视觉效果，又便于计算机完成后续的分析、处理等。这种处理大多用软件实现，例如MVIPS机器视觉图像处理软件，测量、检测、识别速度快，可靠性高。只有少部分实时处理采用专用硬件（图像处理芯片）进行。数字图像处理具有精度高、处理内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点，所以具有非常灵活的变通能力。缺点是处理速度慢，一般多用来处理静止图像。但随着计算机技术的不断发展，处理速度慢的缺点已在逐渐克服。b.模拟图像处理模拟图像处理包括光学透镜处理（如利用zoom镜头和鱼眼镜头的处理）、摄影（如暗房的摄影后期处理）、广播级电视制作（如画面变换、重叠、变形）等，这些都属于实时处理。其处理速度快且能够并行作业。从理论上讲，模拟图像处理的速度可达光速。缺点是精度低，灵活性查，基本上无判断功能和非线性处理功能。图像是人类获取信息和交换信息的主要来源之一，图像处理已经在人类生活和工作的许多方面得到了广泛的应用并取得令人瞩目的成就，在工业生产自动化过程中，数字图像处理技术是实现产品实时监控和故障诊断分析最有效的方法之一，随着计算机软硬件、思维科学研究、模式识别以及机器视觉系统等相关技术的进一步发展，将促进这一方法向更高、更深层次发展。 |