（电子科学与技术专业论文）基于机器视觉的保健酒质量检测技术研究.pdf

硕f j 学位论文 a b s t r a c t w i t ht h eg r o w i n go fc h i n a sh e a l t hw i n em a r k e ta n dt h ei m p r o v e m e n to fq u a l i t y s t a n d a r d so fp r o d u c t s ，t h et r a d i t i o n a lm a n u a ld e t e c t i o nm e t h o d sc a nn o tm e e tt h e d e m a n do fh i g h s p e e dp r o d u c t i o nl i n e i n s p e c t i o ne q u i p m e n tb a s e do nm a c h i n ev i s i o n c a nq u i c k l yo b t a i nr e a l t i m ei m a g ei n f o r m a t i o no fp r o d u c t s ，a c c u r a t e l yj u d g et h e q u a l i t yo ft h ep r o d u c ta n dg r e a t l yi m p r o v ep r o d u c t i o n l i n ea u t o m a t i o n t h r o u g h r e s e a r c h i n go nt h ek e yt e c h n o l o g yo fv i s u a li n s p e c t i o ne q u i p m e n t ，t h i sp a p e rd e s i g n e d aq u a l i t yi n s p e c t i o ns y s t e mb a s e do nm a c h i n ev i s i o nf o rh e a l t hw i n ep r o d u c t ， d e s c r i b e di nd e t a i lt h ed e v e l o p m e n tp r o c e s sa n dt h ed e t e c t i o na l g o r i t h m f i r s t l y ，t h i sp a p e ri n t r o d u c e dt h er e s e a r c hb a c k g r o u n da n ds i g n i f i c a n c e ，a n a l y z e d t h ed e v e l o p m e n ts i t u a t i o ni nc h i n a sh e a l t hw i n em a r k e ta n dt h ec u r r e n tr e s e a r c ho n v i s u a li n s p e c t i o ne q u i p m e n tf o rh e a l t hw i n ep r o d u c t sb o t ha th o m ea n da b r o a d ，a n d d e m o n s t r a t e dt h ee s s e n t i a l i t y o fd e v e l o p m e n to nv i s u a li n s p e c t i o ne q u i p m e n tf o r c h i n a ss t a n d a r d sa n dp r o d u c t i o ne n v i r o n m e n t ，a n dt h e nt h i sp a p e ri l l u s t r a t e dt h e s t r u c t u r eo fm a c h i n ev i s i o ns y s t e m ，e x p l a i n e dt h ea p p l i c a t i o n s ，d i s c u s s e dt h ev i s u a l i n s p e c t i o nt e c h n o l o g yr e s e a r c h a n dd e v e l o p m e n tt r e n d s ，a n de l a b o r a t e dt h ek e y t e c h n o l o g yo fv i s u a li m a g i n gs y s t e mi n c l u d i n go p t i c a ll e n s ，v i d e o ，i m a g ea c q u i s i t i o n c a r da n de t c a c c o r d i n gt oh e a l t hw i n ep r o d u c t i o nl i n ed e t e c t i o nr e q u i r e m e n t s ，t h i sp a p e rp u t f o r w a r dav i s u a ld e t e c t i o ns y s t e mp r o g r a m i nm e c h a n i c a lr e s p e c t ，a no v e r t u r nc o n t r o l p l a n tw a sd e s i g n e dt os t i rf o r e i g nb o d ys i n k i n gi nt h eb o t t o m i no r d e r t oa c q u i r ee a c h b o t t l es e q u e n c ei m a g e sw i t h o u td e v i a t i o na n g l e ，u s e dat r a c k i n gm i r r o r i nc o n t r o l s y s t e mr e s p e c t ，d e s i g n e dt w oc o n t r o lp r o g r a m sb a s e do np c + m o t i o n c o n t r o lc a r d + d a t ai 0c a r da n db a s e do np c + p l ca c c o r d i n gt ot h ed i f f e r e n c eo fm o v e m e n tc o n t r o l m o d ea n dc o n t r o lm o d u l e t h ep a p e ra l s oi n t r o d u c e dt h es o f t w a r es y s t e m ，a n a l y z e d t h ec o m p o s i t i o no ft h es o f t w a r es y s t e m ，w o r k i n gp r i n c i p l ea n dt h em o d u l ef u n c t i o n p r e p r o c e s s i n gi m a g e si sa ni m p o r t a n ts t e pi nv i s u a li n s p e c t i o n a f t e ra n a l y z i n g t h ea d v a n t a g e sa n dd i s a d v a n t a g e so fg r a ys t r e t c ha n dh i s t o g r a me q u a l i z a t i o n ，t h i s p a p e rs t u d i e d t h e h i s t o g r a ms p e c i f i c a t i o ni m a g ee n h a n c e m e n tm e t h o d a g a i n s t t r a d i t i o n a ln o i s es u p p r e s s i o nm e t h o d sd e f i c i e n c i e s ，t h i sp a p e rp r o p o s e dam e t h o do f n o i s es u p p r e s sb ys e l e c t i n gt h eo p t i m a lm a s k st ol a yt h ef o u n d a t i o nf o rt h en e x ti m a g e p r o c e s s i n g ，w h i c hn o to n l ye f f e c t i v e l ys u p p r e s s e di m a g en o i s eb u ta l s or e t a i n e dt h e i 王i 基于机器视觉的保健洒质量榆测技术研究 i m a g ee d g ed e t a i l sw e l l a i ma tt h eq u a l i t yp r o b l e m se x i s t i n gi nh e a l t hw i n ep r o d u c t ss u c ha s f o r e i g n ， b o t t l e d e f e c t ，i n s u f f i c i e n tf i l l i n g ，t h i sp a p e rd e s i g n e d c o r r e s p o n d i n gd e t e c t i o n a l g o r i t h m s i tw a sv i t a lf o rf o r e i g nd e t e c t i o nt oa n a l y z ec o n n e c t i v i t yo fe a c ht a r g e t p i x e li ns e q u e n c e si m a g e ，c o m p u t et h ei n v a r i a n tf e a t u r e s ，u s ei n v a r i a n tf e a t u r e ss e a r c h s i m i l a r i t yt a r g e ti nn e x tf l a m ea n dj u d g ew h e t h e rf o r e i g nb o d ye x i s t e da c c o r d i n gt o t h ec h a n g eo fm a t c h e dt a r g e ty c o o r d i n a t e i na c c o r d a n c ew i t ht h ef e a t u r eo f t h eb o t t l e i m a g e ，u t i l i z e dt h eg r a d i e n te d g ed e t e c t i o no p e r a t o rf o rb o t t l ed e f e c td e t e c t i o n ，a n d t h e nr e m o v e dt h ef a l s ee d g es oa st oi m p r o v ed e t e c t i o na c c u r a c yt h r o u g ha n a l y z i n g t h ep i x e lv a l u ei nt h ea r e aw h i c hi ss u r r o u n d e db yt h ee d g e t h i sp a p e rs t u d i e d a l g o r i t h m sb a s e do nt h eh o u g ht r a n s f o r mf o rl e v e ld e t e c t i o n e x t r a c t e dp r e l i m i n a r y l e v e lb ym a k i n gu s eo ft h em a s kp r o c e s s i n g a l g o r i t h mt or e d u c ec o m p u t a t io na n d i m p r o v et h ed e t e c t i o ns p e e dw e l l f i n a l l y ，t h ep a p e rs u m m a r i z e st h ew o r ka n da c h i e v e m e n t s ，a n dt h ep r o s p e c ti n f u t u r ew o r k k e yw o r d s ：h e a l t hw i n e ；m a c h i n ev i s i o n ；f o r e i g nd e t e c t i o n ；b o t t l ed e f e c td e t e c t i o n ； l e v e ld e t e c t i o n 硕i j 学位论文 第1 章绪论 1 1 课题研究背景及意义 保健酒行业是我国一个历史悠久、文化底蕴深厚的传统行业，已有数千年的 历史，是中国医药科学的重要组成部分。近年来，随着生活质量的逐渐提高， 人们的消费观念和健康意识同益增强，对健康的认识愈加深刻，追求保健养生的 人也越来越多。保健酒作为一种保健品，由于其具有保健养身功能，正逐渐受 到消费者青睐，在这一趋势带动下，保健酒行业近年来有着快速的发展。目前， 无论是在酒品行业还是在保健食品行业，保健酒都已经占有了一定的比例。 中国保健酒产业作为一个成长性的行业，目前，正在以年均3 0 的速度高速 发展。据统计，2 0 0 1 年中国保健酒行业只有8 亿元的规模，2 0 0 5 年发展到4 5 亿 元，到了2 0 0 8 年，一举突破10 0 亿元大关，2 0 0 9 年市场消费规模达到l2 0 亿元， 预计2 0 1 0 年保健酒行业的市场规模将超过1 5 0 亿元他1 。巨大的市场空间和惊人的 消费增长速度，吸引越来越多的企业涌入保健酒市场。根据有关资料统计，目前 中国保健酒企业数量约为5 0 0 0 家，每年新增企业数量约为2 0 0 家，不少新军正源 源不断地涌进这个行业。面对市场激烈的竞争，各保健酒生产厂家为抢占市场份 额，一方面不断改进生产工艺、提高产品质量，另一方面极力提高生产效率。 为防止快速增长带来的无序竞争，2 0 0 5 年，国家食品药品监督管理局颁布保 健食品注册管理办法，要求保健酒生产企业必须通过g m p ( g o o dm a n u f a c t u r i n g p r a c t i c e ) 认证后才能生产销售1 。随着准入门槛的提高，一部分不符合规定的企 业面临着兼并或淘汰的风险。各生产商为在保健酒市场站稳脚，除品牌和炒作外， 更加注重产品质量。 然而保健酒在生产过程中，由于生产工艺及生产环境等原因，刚刚生产出来 的保健酒产品可能存在灌装异物、瓶身污渍、灌装不足等情况，极大的影响了产 品质量。为此大多数厂家在产品出厂之前都要对产品质量进行检测。目前，国内 厂商大多采用人工检测的方法，该方法通过人眼目测对产品质量作出判断。然而 人工检测存在诸多不足： 1 ) 检测速度慢。随着自动化技术的快速发展，现代化生产流水线的速度越来 越快，人工检测很难满足流水线的高速检测要求。 2 ) 精度低。制造工业的快速发展促进了产品制造精度的极大提高，产品质量 的检测相应需要高精度的检测方法，而人工检测无法达到高精度检测标准。 3 ) 接触式检测。现代生产工艺强调实时、在线、非接触式检测来保证对生产 基于机器视觉的保健酒质量榆测技术研究 过程的全面控制，从而提高生产效率和产品的合格率，人工检测无法达到这种要 求。 4 ) 检测标准难统一。由于产品质量的合格与否是由检测员根据主观的判断来 决定的，人工检测无法持久保持一致的检测标准，因而检测标准很难做到统一。 正因为采用人工检测的方法来评价产品质量如此困难，在保健酒生产行业中， 迫切需要一种产品质量在线检测设备来客观地对产品质量进行评价，解决上述人 工检测中存在的问题，推进保健酒行业生产力的发展。 伴随着成像器件、计算机、图像处理等技术的快速发展，机器视觉技术在最 近几十年中的飞速发展，为保健酒产品质量在线检测系统的研制提供有力的技术 保证。机器视觉系统可以快速获取大量信息，且易于实现自动处理以及信息集成， 因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成 品检验和质量控制等领域。 机器视觉系统能极大的提高生产的柔性和自动化程度，在一些不适合于人工 作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工 视觉。例如在大批量工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以极大提高生产效 率和生产的自动化程度，克服人工检测存在的效率低、精度差等不足。 国内关于灌装产品视觉检测设备的研究还处于起步阶段，而国外一些研究机 构已研制出相应的视觉检测设备，但由于受知识产权的保护以及缺乏与之竞争的 产品等原因，这些设备价格普遍昂贵，无法为我国中小企业所接受。另外，这些 设备的检测标准与我国的生产标准存在一定差异，在实际应用中，检测结果也不 理想。因此研制适合我国标准和生产环境的灌装产品质量检测设备是十分必要的。 根据我国灌装产品质量检测设备的发展现状和市场需求，本课题对以保健酒 生产线为代表的灌装产品质量视觉检测系统的关键技术进行了研究，涉及机器视 觉、光机电一体化、传感器检测与融合等技术领域。本课题的研究成果对提高我 国灌装产品安全生产线上的自动化水平，大幅度缩小我国与发达国家在该领域的 差距，同时对促进制药、食品等行业安全高效洁净生产、保障药品和食品卫生安 全、提高经济和社会效益具有重大意义。 1 2 灌装产品视觉检测系统的国内外研究现状 针对灌装产品质量的视觉检测，国外一些研究机构和器械公司已经做过一些 研究工作，并取得了成效。在视觉检测设备生产厂商中，产品性能突出的有德国 s e i d e n a d a r 、意大利b r e v i t t e 、同本e i s a i 等公司开发的灌装产品视觉检测设备。 这些检测设备均采用了旋转急停的方式，通过对采集到的序列图像进行运动目 标分析，来区分灌装产品中可能存在的异物与瓶身痕迹等干扰。系统检测速度快、 精度高、误检率及漏检率小。 硕+ ：学位论文 德国s e i d e n a d e r 公司开发出的v i 高效型视觉检测设备，针对灌装产品中不 同类型异物、不同检测标准，分别设计了4 组检测工位及剔除装置。为方便检测 到极轻和极重的微粒，每个检测工位采用了不同的转速和光源装置。整个检测过 程中有一个中央振荡反光镜，用来同步跟踪待测产品的运动。摄像机拍摄待测产 品在运动过程中的各帧图像，并将采集到的图像传输到图像处理器，通过与标准 产品图像进行逐个像素的比较，来对产品的质量作出判断。设备检测效率高达每 分钟4 0 0 6 0 0 瓶旧1 。检测设备如图1 1 所示，系统检测原理如图1 2 所示。 图1 1s e i d e n a d e rv i 高效型视觉检测设备 2 图1 2s e i d e n a d e rv i 系统检测原理 1 一高速旋转区2 一跟踪检测区 3 中央检测镜4 一摄像机跟踪拍摄图像5 一序列图像处理 意大利b r e v e t t ic e a 公司生产的全自动灯检机，光源处采用两片互相垂直的 人造偏振镜来消除不必要的强光和反射光，以获取更高质量的图像1 。为更快地 完成图像处理，提高系统检测效率，系统为每一个检测工位配置了一套图像处理 装置。检测设备如图1 3 所示，检测设备成像装置原理如图1 4 所示。 基于机器视觉的保健酒质量榆测技术研究 图1 3b r e v e t t ic e aa t m 18 全自动灯检机 巨 二 一 p o l a r o i d r 侈 图1 4b r e v e t t ic e aa t mi8 灯检机成像装置原理 日本e i s a i 株式会社研制出的e i s a 2 0 6 s 视觉检测设备成像装置部分采用了 光一电传感器，通过分析光照强度( 电压波动) 的变化来判断液体中是否存在运动 的粒子。该方法可以有效去除由静止背景造成的如瓶身划痕、瓶身附着的灰尘、 容器表面标识等干扰，且检测效果受外界光照影响较小。同时系统具有自动复检 功能。当容器经旋转一急停后没能达到检测要求的旋转状态，自动复检允许将这 样的产品返回到加速旋转装置重新旋转，第二次通过检测站时可以进行其它标准 检验。这一功能可由用户通过人机界面软件设置哺1 。检测设备如图1 5 所示，检 测设备成像装置原理如图1 6 所示。 图1 5e i s a ie i s a 2 0 6 s 视觉检测设备 摹 口i ： ， 蝈 硕士学位论文 图1 6e i s a ie i s - a 2 0 6 s 视觉检测设备成像装置原理 近年来关于灌装产品质量视觉检测技术的研究层出不穷。其中，文献 6 探讨 了瓶内液体异物的检测方法，它通过分别累积多帧序列图像中奇数帧图像和偶数 帧图像各像素的灰度值，运用差分运算，通过阈值分割来确认液体中是否存在异 物，该方法对液体内异物检测较为有效，但对噪声敏感，且无法区分液体中的气 泡和异物。w e l 提出了一种检测纯净水水瓶的视觉检测算法 1 ，该算法在获取了瓶 身图像后，将图像分割为多个小区域，再根据像素灰度来确定各区域中是否存在 缺陷，这种方法检测速度较快，但由于只依据了一种特征来判断产品中是否存在 缺陷，尽管减少噪声干扰，但不能从根本上消除噪声的影响，检测结果的可靠性 不够理想。文献 8 研究了罐体液位的两种检测方法，一种是基于霍夫变换( h o u g h ) 的方法，另一种是利用链码原理和曲线拟合的方法。基于霍夫变换的液位检测方 法检测准确，但其计算量大，实时性差；链码跟踪+ 曲线拟合的方法虽然计算量 小，但受噪声的影响大，尤其是对起始点位置敏感，搜索到的起始点是否在液位 线上，直接影响到液位线的检测结果。 相比之下我国在该领域的研究起步较晚。因为机器视觉行业本身就属于新兴 领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致各行业的应用几乎空白。随着 我国配套基础建设的完善，技术、资金的不断积累，各行各业对采用图像和机器 视觉技术的工业自动化、智能化设各的需求开始广泛出现，国内各大高校、研究 所和企业近几年在图像和机器视觉技术领域也进行了积极探索和大胆的尝试，并 取得了一定成果。然而对于灌装生产线上视觉检测系统这类大型的集光、机、电、 控制、图像检测于一体的综合型设备的研制，关键技术还掌握不多，缺乏自主创 新。国内各检测设备生产厂家多处于对国外设备的仿制阶段。在检测算法方面， 对从生产线上在大量干扰背景下所获取的实时序列图像中运动微小目标的识别技 术还缺乏实际应用方法的研究，从而使得国产设备无法与国外同类设备相比。 1 3 论文主要内容与结构 本论文在国家自然科学基金重点项目( 6 0 8 3 5 0 0 4 ) “高速精密制造生产线的视 觉检测与智能优化控制技术的研究 的资助下，主要研究了基于机器视觉的保健 基于机器视觉的保健洒质量检测技术研究 酒生产线产品质量检测技术。论文的章节及主要内容安排如下： 第1 章绪论介绍了课题研究的背景和意义，分析了中国保健酒市场的发展 情况以及保健酒产品质量检测现状，指出了传统人工视觉检测存在的不足。介绍 了灌装产品视觉检测设备的国内外研究现状，论证了研制适合我国标准和生产环 境的灌装产品视觉检测设备的必要性。 第2 章机器视觉概述了机器视觉、机器视觉系统的概念，介绍了当前国内 外机器视觉技术的应用现状，探讨了机器视觉技术的未来发展方向，并详细分析 了照明技术、光学镜头、摄像机、图像采集卡等构建视觉检测系统中的几项关键 技术。 第3 章保健酒视觉检测系统设计主要介绍了保健酒产品视觉检测系统的设 计方案，包括系统的整体结构、机械结构、电气控制系统、次品剔除装置以及软 件系统设计。 第4 章保健酒图像预处理结合现场拍摄到的保健酒产品图像，研究了几种 的图像增强和图像去噪方法。在分析灰度拉伸和直方图均衡化方法优缺点的基础 上，研究了直方图规定化的图像增强方法。针对传统去噪方法存在的不足，提出 多掩模选择式噪声抑制方法。 第5 章保健酒产品质量检测算法设计针对保健酒产品中可能存在的灌装异 物、瓶身缺陷及灌装不足等质量情况，分别设计了相应的检测算法。首先对整个 检测算法流程进行了概述，接着详细介绍了各检测算法的原理及计算步骤，最后 通过实验证明了算法的有效性。 结束语对本文的研究工作进行了总结，并指出了有待解决的问题，提出了下 一步研究的重点。 6 硕f j 学位论文 第2 章机器视觉 从2 0 世纪5 0 年代人们开始研究二维图像的统计模式识别，6 0 年代r o b e r t s 始进行三维机器视觉的研究，7 0 年代出现了一些视觉应用系统，到9 0 年代，机 器视觉在工业环境中的广泛应用，机器视觉在近几十年取得了蓬勃发展，新概念、 新理论不断涌现。本章首先对机器视觉进行了概述，包括机器视觉的定义、机器 视觉系统的概念及机器视觉的应用与发展趋势，然后详细分析了机器视觉中的照 明技术、光学镜头、摄像机、图像采集卡几项关键技术。 2 1 机器视觉概述 2 1 1 机器视党的定义 在人类生产、生活当中，尤其是现代工业自动化的大生产中，涉及到各种各 样的基于人类视觉的检测、识别和控制需求。例如，生产流水线上零配件的测量， 产品包装印刷的检测，半导体芯片封装检测，电子设备生产中电子元件定位等。 这些应用中的一部分以往依靠大量工人来完成，这不仅增加了人工成本和管理成 本，同时由于人眼容易疲劳且具有不稳定性，无法保证检测的正确率。另外还有 相当一部分应用，由于人眼的精度、速度上的限制，根本无法由人工来完成。随 着现代化生产技术不断进步，实际应用迫切需要一种能代替人类视觉的机器技术 出现。与此同时，随着计算机技术、机电工程应用技术与数字图像处理技术不断 完善和发展，人类丌始将计算机的高速度、高精度、高可靠性、结果的可重复性 与人类视觉的智能化抽象能力相结合，逐渐形成了一门新学科一机器视觉饽1 。 机器视觉是一项综合技术，涉及到多个学科，包括光学、电子学、数学、计 算机科学、图形学、信号处理等，因此，要对其给出一个精确的定义十分困难。 国外高校和研究机构都试图给出一个准确的定义，但最终都没能达成一致。上世 纪8 0 年代初，m a r r 首次从信息处理的角度综合了图像处理、心理物理学、神经 生理学及临床精神病学的研究成果，提出了第一个较为完善的视觉系统框架。m a r t 认为视觉是一个信息处理过程，这个过程是外部世界的图像产生对观察者有用的 描述，这些描述依次由许多不同但固定的、每个都记录了外界的某方面特征的表 象所构成旧叫引。这一框架虽然在细节上甚至在主导思想方面尚存在大量不完备的 方面，但至今仍足广大计算机视觉工作者所接受的基本框架。 目自l f 最权威的定义是美国制造业工程师协会给出的定义：“机器视觉是使用 设备进行非接触光感知，自动获取和解释一个真实场景的图像，用来获取信息和 7 基于机器视觉的保健酒质量检测技术研究 ( 或) 控制机器或过程。”许多专家也认同一个更为形象具体的解释：“机器视觉 就是用机器代替人眼进行观察和判断。” 总的来说，机器视觉是建立在图像处理、模式识别、人工智能和视觉计算基 础上的一门前沿交叉学科，主要研究用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物 的图像中获取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。 2 1 2 机器视觉系统 机器视觉系统就是用机器代替人眼来实现对客观世界的感知和理解的系统。 以视觉检测系统为例，机器视觉检测系统要完成的任务就是替代人工检测，实现 对产品质量的控制，如图2 1 所示。 雾7 善。 a ) 人工视觉检测b ) 机器视觉检测 图2 1 人工检测与机器检测 机器视觉系统包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明 技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、 人机接口技术等多个方面。它强调实用性，要求有合理的性价比，并能够适应工 业现场恶劣的环境；它强调通用性、可移植性和安全性，要求具有通用的工业接 口、较高的容错能力；它更强调实时性，要求具有高速度和高精度的执行能力。 一个典型的机器视觉应用系统包括光学成像系统、图像采集系统、图像处理 系统和控制执行模块，为获得高质量的视觉图像，机器视觉系统通常都带有专用 照明装置。机器视觉系统框图如图2 2 所示。 光学成像系统图像采集系统 fj i 待测目标h 控制执行模块h 图像处理系统 十 i 照明装最 图2 2 机器视觉系统框图 硕士学位论文 光学成像系统通过视觉传感器将待测目标转换成模拟图像信号，并传送给专 用的图像采集系统，图像采集系统根据像素分布、亮度及颜色等信息，将其转变 成数字化信号，并送由图像处理系统( 多由计算机构成) 对这些信号进行各种运算 处理，控制执行模块根据处理结果控制设备的各种动作。 2 1 3 机器视觉的应用 机器视觉在近几十年有着迅猛的发展，其应用领域遍及工业、医学、交通、 军事等，对这些领域的自动化水平的提高发挥了重要作用叫引。 1 工业检测 在现代工业自动化生产工程中，机器视觉主要用于产品质量检测。如：印刷电 路板的视觉检查( 如图2 3 所示) 、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直 度测量、容液杂质检测( 如图2 4 所示) 、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测 量等。 图2 3 印刷电路板的视觉检查 图2 4 溶液杂质检测 2 生物识别 随着图像处理和模式识别理论研究的不断进展，基于机器视觉的二维图像生 物识别技术在最近几年得到了成功应用。出现了如指纹、掌纹、虹膜和人脸等特 征识别的机器视觉系统，如图2 5 2 6 所示。 嚣蠹瑟蕊皂 + 一然 ，鬃醚 十_ i - f _ 嘲惭， 图2 5 人脸识别 3 医疗诊断 图2 6 指纹识别 t 增量境右一i ， 丽塑塑剜巨 ! p ， 楚测鲻剖随 一m $ m 蛆：7 二。g “1 。1 - ”0 一 在医学诊疗过程中，机器视觉技术被应用于医疗影像分析，如超声波、磁共 9 鱼 辏于机器视觉的保健酒质量检测技术研究 振( 如图2 7 所示) 、c t ( 如图2 8 所示) 、基于c c d ( c h a r g ec o u p l ed e v i c e ，电荷 耦合器件) 的内窥镜等装备。 l 燮i 图2 7 磁共振成像图2 8c t 成像 4 军事领域 机器视觉在航空航天、导航技术、卫星遥感等军事领域的研究与应用加快了 国防建设。如卫星遥感( 如图2 9 所示) 、无人侦察机( 如图2 10 所示) 、巡航导弹。 图2 9 卫星遥感图2 10 无人侦察机 5 智能交通管理系统 通过在交通要道放置摄像头，当有违章车辆( 如闯红灯) 时，摄像头将车辆的 牌照拍摄下来，传输给中央管理系统，系统利用图像处理技术，对拍摄的图片进 行分析，并存储在数据库中，可以供管理人员进行检索，具体应用如图2 11 ，图 2 1 2 所示。 图2 1i 交通监控图2 12 车牌识别 1 0 一：翌粤葺鼍蔫每攀要毒一燕臀 一一，一 硕i j 学位论文 2 1 4 机器视觉的发展趋势 未来机器视觉的发展将呈现下列趋势1 ： 1 ) 技术方面呈现数字化、实时化、智能化趋势 图像采集与传输的数字化是机器视觉在技术方面发展的必然趋势。更多的数 字摄像机，更宽的图像数据传输带宽，更高的图像处理速度，以及更先进的图像 处理算法将会推出，并得到更广泛的应用。这样的技术发展趋势，将使机器视觉 系统朝着实时性更好、智能化程度更高的方向发展。 2 ) 产品方面，智能摄像机将会占据市场主要地位 智能摄像机具有体积小、价格低、使用安装方便、用户二次开发周期短的优 点，非常适合生产线安装使用，越来越受到用户的青睐。智能摄像机所采用的许 多部件与技术都来自i t 行业，其价格不断降低，逐渐会为用户所接受。因此，在 众多机器视觉产品中，预计智能摄像机在未来将会占据主要地位。 另外，机器视觉传感器会逐渐发展成为光电传感器中的重要产品。目前许多 国际著名的光电传感器生产企业，如k e y e n c e 、o m r o n 、b a n n e r 等将机器 视觉传感器作为光电传感器中的新型传感器来发展与推广。 3 ) 市场份额将迅速扩大 一方面已经采用机器视觉产品的应用领域，对机器视觉产品的依赖性更强； 另一方面，机器视觉产品将应用到其他更广的领域，机器视觉市场将不断扩大。 4 ) 行业方面发展更加迅速 机器视觉行业专业性公司增多、投资和从业人员增加、竞争加剧是机器视觉 行业未来几年的发展趋势，机器视觉行业作为一个新兴行业将逐步发展成熟，将 越来越受到人们的重视。 2 2 机器视觉的图像获取 2 2 1 常用照明技术 在机器视觉应用系统中，照明方案的优劣往往关系到整个系统的成败。好的照 明方法能够改善整个系统的分辨率，简化软件运算，提高系统的整体性能。反之， 则会引起很多问题，如过度曝光会隐藏很多重要的信息；阴影会引起边缘的误检； 而低信噪比以及不均匀的照明会导致图像处理阈值选择的困难。照明方式通常依 据不同的检测对象而设计，总的目标是要突出被测对象的特征。常用的有如下几 种照射方式： 1 背光照明：如图2 13 所示，光源放置于检测对象的背面。背光照明能产 生很强的对比度，能突出物体的外形轮廓特征。背光照明常用于测量物体的尺寸 和确定物体的方向。但对于透明性差的物体的检测，则可能会引起物体表面特征 基于机器视觉的保健洒质量榆测技术研究 信息丢失。 适用场合：多用于透明容器质量检测；不透明物体外观和尺寸检测； 图2 1 3 背光照明 2 连续漫反射照明：如图2 14 所示，连续漫反射照明应用半球形的均匀照 明方式，以减小影子及镜面反射，适用于高反射物体检测。 适用场合：不平整表面检测或金属、玻璃表面等反光较强的物体表面检测； p c b 电路板检测；印刷字符检测； 图2 1 4 连续漫反射照明 3 低角度照明：如图2 15 所示，光以斜角照射在被测物体表面，光源发出 的光不直接进入摄像机，物体表面的不平整部分引起光线传播方向的改变而进入 摄像机，从而可以突出显示被测物体边缘和高度的变化。 适用场合：表面纹理检测；边缘检测；表面光滑度、平整度的检测；钢板裂 缝的检测； 图2 1 5 低角度照明 4 同轴照明：如图2 16 所示，同轴光的形成一垂直方向发射出来的均匀面 光源，通过一个4 5 。角的半透半反光镜，使光源以垂直向下的方式照射物体表面。 该照明方式能使对象表面不同的特征表现不同的对比度，光照十分均匀，能检测 硕f j 学位论文 到非常细微的纹理变化。 适用场合：用于复杂的表面纹理检测；金属、玻璃光洁表面的划伤检查、芯 片和硅晶片的破损检测、包装条码的识别； 图2 1 6 同轴照明 由于没有通用的照明系统，在实际的应用中，照明方式的设计通常要依据检 测对象而定。对于不同的检测对象，必须采用不同的照明方式才能突出被测对象 的特征，有时可能需要采取几种方式的结合，而最佳的照明方法和光源的选择往 往需要经过大量的试验才能找到。 2 2 2 光学镜头 光学镜头又称镜头，其作用是将成像目标聚焦到图像传感器的光敏感面上。 镜头的质量直接影响到成像的质量。合理的选择光学镜头，是检测系统设计的重 要的环节，同时选择合适的镜头，也能降低机器视觉系统成本。 2 2 2 1 镜头参数 镜头的主要技术参数有：视场、视角、景深、焦距、分辨率和光圈系数引。 视场：指在一定的距离条件下所能观察到的最大范围，也就是镜头能覆盖的 有效工作区。视场越大，观测到的范围也就越宽。 视角：镜头视角是指有效成像平面或视场边缘与镜头中心点所形成的夹角。 镜头的视角反映了摄像机纪录景物范围的开阔程度。镜头视角越大，景物成像越 小，视野越开阔；反之，镜头视角越小，景物成像越大，画面的视野越小。标准 镜头的镜头视角为4 5 。到5 0 。广角镜头的镜头视角为6 0 。到l3 0 。，超广角镜 头的视角为1 3 0 。到1 8 0 。，长焦镜头的镜头视角一般小于4 0 。 光圈系数：镜头的光圈系数定义为镜头的焦距( ，) 与通光孔径( d ) 之比，用f 表示。其大小反应了镜头的通光量。镜头的光圈环上标有的光圈系数通常分为数 档，常见的有1 4 、2 、2 8 、4 、5 6 、8 、11 、l6 、2 2 等，其曝光量成倍数递增。 在摄像时，当调小f 时，其实就是丌大光圈。比如，f 从8 调到5 6 ，通光量增大 一倍，曝光量增加一级。对摄像机的镜头进行光圈选择其实就是一个曝光控制的 问题。对于同一景物的拍摄，光圈越大，景深越小；光圈越小，景深越大。 景深：对于物体的三维成像，必须考虑镜头景深问题。镜头能够保持聚焦清 展f 机器视觉的保健酒质量检测技术研究 晰的范围叫做景深。景深随镜头的焦距、光圈值、拍摄距离而变化，对于固定焦 距和拍摄距离，使用光圈越小，景深越大。 焦距：摄像机的镜头是一组中间厚边缘薄的凸透镜，光线穿过透镜会聚成焦 点，焦点到镜头中心的距离就是焦距。镜头的焦距决定了目标在图像传感器上的 成像大小。当对同一目标成像时，镜头的焦距越大，所得到的图像也就越小。工 业检测中，为了减少环境振动等因素对检测系统的干扰，系统一般都采用定焦镜 头。 分辨率：分辨率定义为系统可以分辨到被测物体的最小特征尺寸。在多数情 况下，视野越小，分辨率越好。分辨率的大小表征了对物体细节的辨别能力。镜 头的分辨率一般以镜头单位长度内可以分辨的线条数来表示。由于摄像机c c d 靶面大小已经标准化，因此对1 2 英寸规格的c c d 靶面，镜头的最低分辨率应为 3 8 对线m m 。 2 2 2 2 镜头的分类 镜头的种类繁多，分类方法也各不相同。通常根据焦距能否调节，镜头可分 为定焦距镜头和变焦距镜头两大类。在定焦距镜头中，依据焦距的长短，又可分 为广角镜头、标准镜头、长焦距镜头。 广角镜头：焦距可小于几毫米，视角6 0 。以上，可提供较宽广的视景。 标准镜头：在1 2 英寸c c d 摄像机中，标准镜头焦距定为1 2 m m ，在1 3 英 寸c c d 摄像机中，标准镜头焦距定为8 m m ，视角5 0 。左右。 长焦距镜头：焦距可达几米甚至几十米，视角4 0 。以内。 需要注意的是焦距的长短划分并不是以焦距的绝对值为首要标准，而是以视 角的大小为主要区分依据，所以当成像靶面的大小不等时，其标准镜头的焦距大 小也不同。一般我们把焦距与像平面对角线接近或者相等的镜头称为标准镜头。 焦距大于像平面对角线的镜头叫长焦镜头，反之为广角镜头。 变焦距镜头由于具有可连续改变焦距值的特点，在需要经常改变摄影视场的 情况下非常方便，因此有着广泛的应用领域。变焦距镜头最长焦距值和最短焦距 值的比值称为该镜头的变焦倍率。变焦镜头又可分为手动变焦和电动变焦两大类。 由于变焦距镜头的透镜片数多、结构复杂，所以最大相对孔径不能做得太大，致 使图像亮度偏低、图像质量较差，同时在设计中也很难针对各种焦距、各种调焦 距离做像差校正，因此其成像质量无法和同档次的定焦距镜头相比。 2 2 2 3 镜头的选择 镜头的选择，一般要考虑以下几个方面引： 1 摄像机感光面尺寸 由于视觉系统中所使用的摄像机的靶面尺寸有各种型号，不同的c c d 尺寸 1 4 硕f j 学位论文 对应不同的镜头视场，所以在选择镜头时一定要注意镜头的有效像场应该大于或 等于摄像机的靶面尺寸，否则成像的边角部分会模糊甚至没有影像。 2 所需视场 不同的镜头，放大倍数、视野参数也不同，因此，在选用光学镜头时，必须 结合实际应用，考虑所需视场大小。 3 景深 在有的检测过程中，检测对象与摄像机的相对距离可能会发生变化，如果不 考虑景深问题，将会严重影响到成像目标形状、结构的准确度。 4 畸变 由镜头所引起的光学效果，使得像面上各点的放大倍数不同，导致图像畸变。 如鱼眼镜头，视角较广，就很少应用于视觉检测，而多用于视觉监控。不恰当的 镜头会导致获取图像的畸变，因此我们必须根据实际应用来选择镜头。 总之，镜头的选取必须考虑检测精度、范围等因素，同时必须经过大量有效 的实验与数据计算分析才能确定。 2 2 3 摄像机 摄像机是机器视觉系统中的一个关键组件，其功能就是将光信号转变成为有 序的电信号。选择合适的摄像机也是机器视觉系统设计中的重要环节，摄像机不 仅直接决定系统所采集到的图像分辨率、图像质量，同时也与整个系统的运行模 式相关。目前市面上出售的摄像机主要有c c d 摄像机、c m o s 摄像机和智能摄 像机。 2 2 3 1c c d 摄像机 c c d 是2 0 世纪7 0 年代初发展起来的新型半导体成像器件，它是由一种高感 光度的半导体材料制作而成。被摄物体的图像经过镜头聚焦到c c d 芯片上，c c d 根据光的强弱积累相应比例的电荷，并通过模数转换器芯片转换成数字信号。 c c d 由许多感光单位组成，通常以百万像素为单位。当c c d 表面受到光线照射 时，每个感光单位会将电荷反映在组件上，所有的感光单位所产生的信号加在一 起，就构成了一幅完整的画面。c c d 具有灵敏度高、抗强光、畸变小、体积小、 寿命长、抗震动等优点，因此，它广泛的应用于信号处理、数字存储及影像传感 等领域p 2 引。 2 2 3 2c m o s 摄像机 c m o s ( c o m p l e m e n t a r ym e t a l - o x i d es e m i c o n d u c t o r , 互