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计算机视觉原理分析及其应用
介绍了计算机视觉的原理,分析解释了实现原理的步骤以及发展现状,并且举例说明了计算机视觉的应用,解决了在人脸检测和识别、机器人目标定位、导航等领域的应用问题,并简单论述了计算机视觉技术的发展方向.
WANG Daolei
WU Maoliang
作者单位：
上海电力学院能源与机械工程学院,上海,200090
年，卷(期)：
在线出版日期：
基金项目：
国家自然科学基金，上海高校青年教师培养资助计划项目
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万方数据电子出版社计算机视觉和机器人视觉概述
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计算机视觉和机器人视觉概述
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1. 计算机视觉的概念 　　计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。但在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。（这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理、指导。） 　　2. 计算机视觉的发展 　　视觉研究是在Roberts之前都是基于二维的，而且多数是采用模式识别的方法完成分类工作的。Roberts首先用程序成功地对三维积木世界进行解释，在之后类似的研究中，Huffman。 Clowes以及Waltz等人对积木世界进行了研究并分别解决了由线段解释景物和处理阴影等问题。积木世界的研究反映了视觉早期研究中的一些特点，即从简化的世界出发进行研究。这些工作对视觉研究的发展起了促进作用，但对于稍微复杂的景物便难以奏效。 　　20世纪70年代中期，以Marr, Barrow和Tenebaum等人为代表的一些研究者提出了一整套视觉计算的理论来描述视觉过程，其核心是从图像恢复物体的三维形状。在视觉研究的理论上，以Marr的理论影响最为深远。其理论强调表示的重要性，提出要从不同层次去研究信息处理的问题。对于计算理论和算法实现，他又特别强调计算理论的重要性。这一框架虽然在细节上甚至在主导思想上还存在不完备的方面，许多方面还有很多争议，但至今仍是目前计算机视觉研究的基本框架。 　　进入80年代中后期，随着移动式机器人等的研究，视觉研究与之密切结合，大量引入了空间几何的方法以及物理知识，其主要目标是实现对道路和障碍的识别处理。这一时期引入主动视觉的研究方法，使用了距离传感器，并采用了多传感器融合等技术。 　　3. 计算机视觉研究存在的问题 　　世界各国的研究者们按照Marr提出的基本理论框架，对计算机视觉系统的各个研究层次进行了大量的研究，并提出了相应的解决方法，但总的来讲，这些方法都存在着一些问题，或缺乏通用性，或抗干扰能力差，或存在多解性，其原因如下：一是计算机视觉是一个逆问题，即输入图像为二维图像的灰度，它是三维物体几何特征、光照、物体材料表面性质、物体的颜色、摄像机参数等许多因素的函数。由灰度反推以上各种参数是逆问题，而这些问题大都是非线形的，问题的解不具有唯一性，而且对噪声或离散化引起的误差都极其敏感；另一个原因是Marr的视觉系统框架是一个自上而下的、模块的、单向的、数据驱动型的结构。神经生理学的深入研究表明，这种结构与人的视觉系统还有很大差距，生物视觉系统的认知过程是一种与外界交互作用的有目的、主动性过程，而不仅仅是一种被动式的反应。 　　4. 机器人视觉的概念 　　1. 机器人视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。2. 机器人视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。 　　人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到视网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维成像来对该物体进行三维理解。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像（灰度阵列）到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 　　5. 机器人视觉的发展 　　机器人视觉系统按其发展可分为三代。第一代机器人视觉的功能一般是按规定流程对图像进行处理并输出结果。这种系统一般由普通数字电路搭成，主要用于平板材料的缺陷检测。第二代机器人视觉系统一般由一台计算机，一个图像输入设备和结果输出硬件构成。视觉信息在机内以串行方式流动，有一定学习能力以适应各种新情况。第三代机器人视觉系统是目前国际上正在开发使用的系统。采用高速图像处理芯片，并行算法，具有高度的智能和普通的适应性，能模拟人的高度视觉功能。 　　6. 计算机视觉和机器人视觉的比较 　　计算机视觉与机器人视觉有很多的相似之处，两者的基本理论框架、底层理论、算法等是相似的，但计算机视觉与机器人视觉研究的最终目的不同：前者主要研究视觉检验，精度要求高，速度不是主要考虑的问题；而机器人视觉主要研究在视觉引导下机器人对环境的作用，有实时性的要求。因此机器人视觉研究存在更多的困难。 　　7. 机器人视觉系统的方法（本文略） 　　8. 机器人视觉国内外的应用 　　国外机器视觉系统应用于很多方面，如用于海洋石油开采，海底勘查的水下机器人;用于医疗外科手术及研究的医用机器人;帮助人类了解宇宙的空间机器人;完成特殊任务的核工业机器人等。虽然我国在机器视觉方面的发展与世界先进水平相比还有一定差距，但机器视觉系统的研制工作也取得了一定的成果。我国视觉机器人应用主要有以下目的:用以代替人类从事危险、有害和恶劣环境、超净环境下的工作;把人从肮脏、繁重的劳动中解放出来;提高劳动生产率，改善产品质量，快速响应市场要求，加强在国际市场的竞争能力。 　　9. 机器人视觉目前存在的主要问题 　　目前的机器人视觉存在以下一些问题： 　　1. 如何准确、高速(实时)地识别出目标。 　　2.如何有效地构造和组织出可靠的识别算法，并且顺利地实现。这期待着高速的阵列处理单元，以及算法(如神经网络法、小波变换等算法)的新突破，这样就可以用极少的计算量高度地并行实现功能。 　　3.实时性是一个难以解决的重要问题．图像采集速度较低以及图像处理需要较长时间给系统带来明显的时滞，此外视觉信息的引入也明显增大了系统的计算量，例如计算图像雅可比矩阵、估计深度信息等等．图像处理速度是影响视觉系统实时性的主要瓶颈之一。 　　4.稳定性是所有控制系统首先考虑的问题，对于视觉控制系统，无论是基于位置、基于图像或者混合的视觉伺服方法都面临着如下问题：当初始点远离目标点时，如何保证系统的稳定性，即增大稳定区域和保证全局收敛；为了避免伺服失败，如何保证特征点始终处在视场内。 　　10. 机器人视觉应当进一步研究的问题 　　根据目前情况，机器人视觉应在以下几个方面进一步加强研究： 　　1.图像特征的选择问题。视觉伺服的性能密切依赖于所用的图像特征，特征的选择不仅要考虑识别的指标，还要考虑控制指标。从控制的观点看，用冗余特征可抑制噪声的影响，提高视觉伺服的性能，但又会给图像处理增加难度。因此如何选择性能最优的特征，如何处理特征以及如何评价特征，都是需要进一步研究的问题。针对任务有时可能需要从一套特征切换到另一套，可以考虑把全局特征与局部特征结合起来。 　　2.结合计算机视觉及图像处理的研究成果，建立机器人视觉系统的专用软件库。 　　3.加强系统的动态性能研究。目前的研究多集中于根据图像信息确定期望的机器人运动这一环节上，而对整个视觉伺服系统的动态性能缺乏研究。 　　4.利用智能技术的成果。 　　5.利用主动视觉的成果。主动视觉是当今计算机视觉和机器人视觉研究领域中的一个热门课题。它强调的是视觉系统与其所处环境之间的交互作用能力。与传统的通用视觉不同，主动视觉强调两点，一是认为视觉系统应具有主动感知的能力，二是认为视觉系统应基于一定的任务(Task Directed)或目的(Purposive Directed)。主动视觉认为在视觉信息获取过程中，应更主动地调整摄像机的参数，如方向、焦距、孔径等并能使摄像机迅速对准感兴趣的物体。更一般地，它强调注视机制(Attention)，强调对分布于不同空间范围和时间段上的信号采用不同的分辨率有选择性地感知，这种主动感知既可在硬件层上通过摄像机物理参数的调整实现，也可以在基于被动摄像机的前提下，在算法和表示层上通过对已获得的数据有选择性地处理实现。同时，主动视觉认为不基于任何目的的视觉过程是毫无意义的，必须将视觉系统与具有的目的(如导航、识别、操作等)相联系，从而形成感知／作用环(Perception／Action Cycle)。 　　6.多传感器融合问题。视觉传感器具有一定的使用范围，如能有效地结合其它传感器，利用它们之间性能互补的优势，便可以消除不确定性，取得更加可靠、准确的结果。
/ZhiN/ShiJ//17.html玻璃在成形时，由于受到工艺的影响，不可避免的会出现气泡和结石等瑕疵。由于玻璃的幅宽一般比较大而瑕疵大多数比较小，并且玻璃在压延时一般是连续的。这就给人工检测带来了极大的困难。近年来以图像处理技术为基础的机器视觉技术恰恰可以解决这一问题，机器视觉主要是采用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理，并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。那么维视图像为您介绍玻璃表面检测系统是如何运作的，他的结构和原理是什么。 检测系统的基本结构
基于机器视觉的玻璃表面缺陷检测系统包括图像采集部分、图像处理、输入输出部分、智能控制及机械执行等几个部分构成。 起具体工作过程为：讲待见玻璃置于尽可能均匀照明的可控背景前（可采用维视图像背光源BL100R），智能控制系统给图像获取模块发出控制信号，摄像机获取到的玻璃表面缺陷图像经过图像采集卡把图像数据采集到计算机内存，利用研制开发的玻璃表面缺陷图像处理鱼测量软件，实现对玻璃表面缺陷的检测，最后通过输出设备输出检测结果。 系统检测原理 玻璃表面缺陷检测是采用先进的CCD成像技术和智能光源。系统采用背光式照明，即在玻璃背面放置背光源，光线经待检测玻璃透射进入摄像头。 光线垂直摄入玻璃后，当玻璃中没有杂质时，出射的方向不会放生改变，CCD摄像机的靶面探测到的光也是均匀的；当玻璃中含有杂质时，出射的光线会发生变化，CCD摄像机的靶面探测到的光也要随之改变。 玻璃种含有的缺陷主要分为两种：一是光吸收型（例如沙粒，夹锡夹杂物），光透射玻璃时，该缺陷位置的光会变弱，CCD摄像机的靶面上探测到的光比周围的光要弱；二是透射型（如裂纹，气泡等），光线在该缺陷位置发生了折射，光的强度比周围要大，因而CCD摄像机的靶面上探测到的光也相应增强。
经玻璃表面缺陷图像处理后与人工检测相比较，机器视觉检测系统检测精度高，连续性好评价客观。三姆森科技(gh_fff)　
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精密缠绕设备是精密电子元器件生产中的关键设备之一，主要用于电子、电力、航天、航空、兵器随着机器视觉技术的不断发展，在各行各业都能看到他的身影。机器视觉在医疗领域的应用也一直在不断进步，从传统的药1、中子：不带电的粒子流。辐射源为核反应堆、加速器或中子发生器，在原子核受到外来粒子的轰击时产生核反应，从原凭借着可靠的、分立逻辑和简单的模拟I/O,可编程逻辑控制器（PLC）几十年来在生产和自动化行业占据着主导地位机器视觉作为一种高速、高精度的检测系统目前已广泛的应用于汽车，制药，电子与电气，制造，包装/食品/饮料，医学在扬声器的制造中，大量采用粘接技术，传统的圆形扬声器可以用旋转式打胶机完成涂胶，而为了声学和造型方面的需要，检测任务：检测E－Block上指片（TOP）和下指片（Bottom）尾孔的直径和圆度应用对象：该系统用于单指在现代化的大生产之中，产品质量检测和工艺环节中的质量控制往往是不可缺少的，比如，印刷品质量、产品上号码的印刷　　意大利OPTO镜头具有独特的光学测试，对于许多需要检测物体侧面、内壁成像等高难度的应用，有意想不到的效果随着机器视觉技术的不断发展，在各行各业都能看到他的身影。机器视觉在医疗领域的应用也一直在不断进步，从传统的药机器视觉是通过光学的非接触的摄像机自动的获取和解释处理一个真实的物理图像，所以获取所需信息或用于控制机器视觉下面以computar工业镜头为例，介绍后焦距调解法：　　后焦距调节法：　　A．电动变焦镜头与相机的后焦距调不干胶标签广泛应用于电子产品、日化产品、药品和食品包装等多种行业中。印刷品材质多样、工艺复杂、质量要求高。公普通工业镜头目标物体越靠近镜头(工作距离越短)，所成的像就越大。在使用普通镜头进行尺寸测量时，会存在如下问题
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计算机视觉的困惑
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1.机器视觉系统基本原理
2.照明光源
4.工业摄像机
5.图像采集/处理卡
6.图像处理系统
机器视觉系统基本原理
1.1 机器视觉系统的原理 &
机器视觉系统的目的就是给机器或自动生产线添加一套视觉系统，其原理是由计算机或图像处理器以及相关设备来模拟人的视觉行为，完成得到人的视觉系统所得到的信息。人的视觉系统是由眼球、神经系统及大脑的视觉中枢构成，计算机视觉系统则是由图像采集系统、图像处理系统及信息综合分析处理系统构成。
图像处理技术
彩色图像转换技术
图像分割技术
模式识别技术
数学形态学方法
专家系统及人工智能技术
视觉神经网络技术
小波分析技术
分形学方法
1.2 机器视觉系统与人的视觉的对比
适应性强，可在复杂及变化的环境中识别目标
适应性差，容易受复杂背景及环境变化的影响
具有高级智能，可运用逻辑分析及推理能力识别变化的目标，并能总结规律
虽然可利用人工智能及神经网络技术，但智能很差，不能很好地识别变化的目标
彩色识别能力
对色彩的分辨能力强，但容易受人的心理影响，不能量化
受硬件条件的制约，目前一般的图像采集系统对色彩的分辨能力较差，但具有可量化的优点
灰度分辨力
差，一般只能分辨64个灰度级
强，目前一般使用256灰度级，采集系统可具有10bit、12bit、16bit等灰度级
空间分辨力
分辨率较差，不能观看微小的目标
目前有4K&4K的面阵摄像机和8K的线阵摄像机，通过备置各种光学镜头，可以观测小到微米大到天体的目标
0.1秒的视觉暂留使人眼无法看清较快速运动的目标
快门时间可达到10微妙左右，高速像机帧率可达到1000以上，处理器的速度越来越快
400nm-750nm范围的可见光
从紫外到红外的较宽光谱范围，另外有X光等特殊摄像机
对环境温度、湿度的适应性差，另外有许多场合对人有损害
对环境适应性强，另外可加防护装置
精度低，无法量化
精度高，可到微米级，易量化
主观性，受心理影响，易疲劳
客观性，可连续工作
1.3 机器视觉系统的构成
工业摄像机
图像采集/处理卡
图像处理系统
其它外部设备
第2章? 照明光源
在我国国家标准GB
5698－85中，颜色定义为：“色是光作用于人眼引起除形象以外的视觉特性”。既：颜色是一种光学现象，是光刺激人眼的结果，有光才有色。彩色也是一种心理感觉，它与照明光源的辐射能力分布及观看者的视觉生理结构有关。人眼可以感知的光谱范围为380nm-780nm，但人感知一个物体的颜色一般是指在日光照明的环境下所显示的色彩，对于同一物体在不同光线的照射下人会感觉到不同的色彩，可见光源对于正确认知物体的色彩是至关重要的。
简单视功能原理：人眼视网膜里存在着大量光敏细胞，按其形状可分为杆状和锥状两种。杆状光敏细胞的灵敏度极高，主要靠它在低照度时辨别明暗，但它对彩色是不敏感的；而锥状细胞既可辨别明暗，也可辨别彩色。白天的视觉过程主要靠锥状细胞来完成，夜晚视觉则由杆状细胞起作用。所以在较暗处无法辨别彩色。
三原色学说：该学说认为在视网膜上分布有三种不同的视锥细胞，分别含有对红(700nm)、绿(546.1nm)、蓝(435.8nm)三种光敏感的视色素；当某一定波长的光线作用于视网膜时，以一定的比例使三种视锥细胞分别产生不同程度的兴奋，这样的信息传至中枢，就产生某一种颜色的感觉。
所以，当我们用某光源照明时，若光源只发出三条人眼最敏感的谱线，即：蓝、绿、红。这样似乎是达到了人眼对照明的需求和防止了人眼无法察觉和有害射线对人眼视力的影响。但我们由前面提到的，物体只能反射和透射与该物体颜色相同的光线，因此上面我们假设的光源的显色性一定是很差的。
照明光源－主要参数
光源的光谱分布：
对于色彩检测的应用，应选择与日光接近的光源，光谱要宽，而且连续。光源照射在物体上，物体所产生的颜色效果要客观、真实，既光源的显色性好。其它场合可使用各种单色光和特殊光源。
色温，单位是开尔文（K）：当光源所发出的光的颜色与“黑体”在某一温度下辐射的颜色相同时，“黑体的温度就称为该光源的色温。“黑体”的温度越高，光谱中蓝色的成分则越多，而红色的成分则越少。例如：白炽灯的光色是暖白色，其色温为2700K左右，而日光色荧光灯的色温则是6400K左右。白炽灯的色温一般在2700K左右、日光灯的色温在K左右、钠灯的色温在2000K左右
照度：单位被照面上接收到的光通量称为照度。如果每平方米被照面上接收到的光通量为1（lm），则照度为1(lx)。单位：勒克斯（lx或Lux）。1勒克斯（lx）相当于每平方米被照面上光通量为1流明（lm）时的照度。在高速运动条件下拍摄图像，曝光时间很短，只有高亮度的光源才能得到足够亮度的图像。
夏日阳光下 100000Lux
阴天室外 10000Lux
电视台演播室 1000Lux
距60W台灯60cm桌面 300Lux
室内日光灯 100Lux
黄昏室内 10Lux
20cm处烛光 10-15Lux
晴朗的月夜地面照度约0.2 lx
照明光源－主要参数
寿命。光源的半衰期要长，且在半衰期内，光谱稳定，亮度衰减小。
发热特性。光源的工作温度要低，避免高温损坏被检测物。
信噪比高，抗干扰能力强。
闪烁频率，交流、直流。
外形尺寸，便于安装。
照明光源－分类
按照射方式可分为四大类:
频闪照明。
各种照明方式：平面照明、环形光源、同轴光源、平行光源、点光源、低角度光源、线光源、光栅；
热辐射光源
白炽灯、卤钨灯
气体放电光源
荧光灯、钠灯、氢灯、氙灯、金属卤化物灯、空心阴极灯、汞灯、高压汞灯、超高压汞灯
固体放电光源
发光二极管、空心阴极灯
气体激光器、固体激光器、半导体激光器、染料激光器
照明光源－光纤照明
光纤照明系统：可弯曲的光纤束＋专用镜头 点照明 线照明 环形照明
镜头－影响图像质量的因素
图像质量的参数
影响图像质量的因素
分辨力（Resolution），指能分清楚物体的能力，单位LP/mm（Line pairs/Milimeter）
镜头????????? 摄像机
图像采集卡??? 显示器
对比度（Contrast）
镜头??? 照明光源??? 摄像机
景深（Depth of Field），指镜头当物体在对焦清晰范围内，维持一定品质的能力
失真（Distortion），也叫畸变
机器视觉系统的基本光学参数： 视场角 工作距离 分辨率 景深
镜头－镜头的理想模型
薄透镜模型，薄透镜是指透镜没有厚度，当然这种透镜是不存在的，而且我们一般用的镜头都是多组镜片组合在一起的。我们通常使用中会忽略厚度对透镜的影响，在去除透镜参数中的厚度后，可简化许多光学计算公式。
两个重要公式： 1/f = 1/S1 + 1/S2 & S1＝f *( H/h+1)
镜头－有关镜头的基本概念
焦距（F）：
光圈：一般用口径系数f表示，指镜头口径与焦距之比，f/2.8即指1:2.8
景深（DOF）：在焦点前后各有一个容许弥散圆，这两个弥散圆之间的距离就叫景深，即：在被摄主体(对焦点)前后，其影像仍然有一段清晰范围的，就是景深。
分辨力：指能分清楚物体的能力，单位LP/mm（Line pairs/Milimeter）
快门，决定曝光时间
数值孔径，Numerical Aperture (NA) &
基本放大倍数(光学放大倍数），Primary Magnification (PMAG)
调制传递函数（MTF），MTF好的镜头有利于低对比度景物的再现，拍出的图像层次丰富、细节明显、质感细腻。
畸变：也叫失真
&镜头－常见光学镜头的种类
按光学放大倍率及焦距划分
显微镜： 体视显微镜、生物显微镜、金相显微镜、测量显微镜
常规镜头：
鱼眼镜头：6-16mm
超广角：17-21mm
广角：24-35mm
标头：45-75mm
长焦：150-300mm
超长焦：300mm以上
特殊镜头：
按其它性能划分
固定焦距镜头
不同接口方式的镜头
C接口（后截距17.526mm）
CS接口（后截距12.5mm）
F接口（尼康口）
其它：哈苏、徕卡、AK
各种镜头常用配件 & &
第4章 &工业摄像机
按不同芯片类型划分：
CCD摄像机，CCD称为电荷耦合器件，CCD实际上只是一个把从图像半导体中出来的电子有组织地储存起来的方法。
CMOS摄像机，CMOS称为“互补金属氧化物半导体”，CMOS实际上只是将晶体管放在硅块上的技术，没有更多的含义。CMOS可以将光敏元件、放大器、A/D转换器、存储器、数字信号处理器和计算机接口控制电路集成在一块硅片上，具有结构简单、处理功能多、速度快、耗电低、成本低等特点。
但是不论CCD或者CMOS对于图像感应都没有用，真正感应的传感器称做“图像半导体”，CCD和CMOS传感器实际使用的都是同一种传感器“图像半导体”，图像半导体是一个P
N结合半导体，能够转换光线的光子爆炸结合处成为成比例数量的电子。电子的数量被计算信号的电压，光线进入图像半导体得越多，电子产生的也越多，从传感器输出的电压也越高。
CMOS摄像机存在成像质量差、像敏单元尺寸小、填充率低等问题，1989年后出现了“有源像敏单元”结构，不仅有光敏元件和像敏单元的寻址开关，而且还有信号放大和处理等电路，提高了光电灵敏度、减小了噪声，扩大了动态范围，使得一些参数与CCD摄像机相近，而在功能、功耗、尺寸和价格方面要优于CCD，逐步得到广泛的应用。
按输出图像信号格式划分
模拟摄像机
PAL（黑白为CCIR），中国，625行，50场 &
NTSC（黑白为EIA），日本，525行，60场 &
数字摄像机
RS-644 LVDS
Channel Link
Camera Link
按像素排列方式划分
面阵摄像机
黑白摄像机
采用BAYER转化的单片相机
3CCD彩色摄像机（分光棱镜）
线阵摄像机
黑白摄像机
3Line彩色摄像机
3CCD彩色摄像机（分光棱镜）
工业摄像机－主要参数
成像灵敏度
光谱响应特性
外同步与外触发
第5章 图像采集/处理卡
5.1图像采集卡的主要功能：
图像采集控制
图像处理（FPGA、DSP）
模拟量图像采集卡:
标准视频信号采集: &PAL、NTSC
非标准视频信号采集
数字量图像采集卡
IEEE1394卡
RS-644 LVDS
Channel Link LVDS
Camera Link LVDS
千兆网图像传输卡/传输器
第6章 图像处理系统
图像处理系统或计算机的作用是执行图像处理及分析软件，调用根据检测功能所特殊设计的一系列图像处理及分析算法模块，对图像数据进行复杂的计算和处理，最终得到系统设计所需要的信息，然后通过与之相连接的外部设备以各种形式输出检测结果及响应。其外部输出设备可以包括显示器、网络、打印机、报警器及各种控制信号。
嵌入式图像处理系统： DSP、 FPGA、CPU
基于PC的视觉系统：结构及功能复杂，可多路并行处理。
小型机器视觉系统：结构简单，稳定性好，开发周期长。
可二次开发的视觉系统：PPT、DVT、VC、Halcon等
机器视觉及图像处理常用算法：
滤波（平滑、降噪）
纹理分析（去骨架、连通性）
图像分割，灰度、色彩、频谱特征、纹理特征、空间特征；
变换(空域和频域、几何变换、色度变换）
几何形态分析（Blob分析），形状、边缘、长度、面积、圆形度位置、方向、数量、连通性等
文字识别OCR，印刷质量OCV
色彩分析（色度、色密度、光谱、自动白平衡）
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