相机的控制、自动对焦与图像采集技术的研究毕业设计论文

诚诚 信信 声声 明明 我声明 所呈交的毕业论文是本人在老师指导下进行的研究工作 及取得的研究成果 据我查证 除了文中特别加以标注和致谢的地方 外 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果 也不包含为 获得其他教育机构的学位或证书而使用过的材料 我承诺 论文中的 所有内容均真实 可信 毕业论文作者签名 签名日期 年 月 日 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 摘摘 要要 自动对焦技术在工业生产和科研工作有着十分重要的意义 本论文主要工作是设计了一套自动对焦程序 通过对拍摄对象特定检测区 域进行边缘检测和边缘点统计 可确定离焦程度 再自动调整摄像头向最 佳对焦位置靠近 最终实现自动对焦 该程序主要采用了边缘检测和爬山 法算法 要实现自动对焦通常要解决自动定位问题 自动定位目的是确定拍摄 对象的平面位置 以便能准确计算出检测区域 以拍摄对象中有关键特征 的部分作为匹配模板 就可以采取模板匹配的方法实现自动定位 自动对焦技术可应用在工业生产线上 例如实现机器手准确抓取工件 的功能 程序设计选择利用 NI LabVIEW 8 6 和 NI vision 图像处理函数库 此外 论文还论述了相机控制的内容 关键词关键词 LabVIEW 机器视觉 自动对焦 图像处理 Research on Camera Control Auto Focus and Image Acquisition Abstract Auto focus technology is of great significance on industry manufacture and scientific research The main work of this paper is to design a set of auto focus program which can evaluate the level of focus deviate by taking a picture on a surveyed area of the object for edge detection and edge point statistics Then the program will automatically adjust the camera towards the location of best focus and eventually achieve auto focus The program mostly uses the edge detection and climb mountains arithmetic Usually to achieve auto focus we need solve the automatic location problem The automatic location is designed to measure the plane position of an object which aims to exactly figure out the surveyed area Using a part with key feature in the object as matching template we can adopt the template matching method to achieve the automatic location The auto focus technology has an extensive application area such as used in the industry production line to achieve the exactly grabbing work piece with a mechanical hand This program is base on the NI LabVIEW 8 6 development platform and NI vision 8 6 image disposing function library What is more the paper also talks about the camera control Keywords LabVIEW Machine Vision Auto Focus Image Disposing 目 录 1 绪论绪论 1 1 1 虚拟仪器概述 2 1 2 关于本课题的研究背景 4 1 2 1 课题意义 4 1 2 2 自动对焦技术的发展现状 6 2 LABVIEW 程序设计技术程序设计技术 7 2 1 LABVIEW 软件介绍 7 2 2 LABVIEW 的基本模块 7 2 3 程序调试技术 8 3 程序设计算法分析程序设计算法分析 1 1 3 1 基于边缘检测的自动对焦算法 11 3 2 爬山法分析 11 3 3 查表法分析 15 4 基于边缘检测的自动对焦程序设计基于边缘检测的自动对焦程序设计 16 4 1 程序设计思想 16 4 1 1 程序总体 16 4 1 2 程序初始化工作 18 4 1 3 定位程序模块 19 4 1 4 边缘检测参数设置 20 4 1 5 检测区域的设置 20 4 1 6 检测过程记录 22 4 1 7 检测区域拍摄对焦特性图 22 4 1 8 测量结果 22 4 1 9 图像信息显示 23 4 2 基于边缘检测的自动对焦程序重点的分析 24 4 2 1图像对焦距离及随机选择程序 24 4 2 2水平检测线调整程序 25 4 2 3垂直线绘制程序 25 4 2 4边缘点等参数计算程序 25 4 2 5多检测线边缘检测子程序 26 4 2 6检测过程序记录程序 26 4 2 7对焦效果判断程序段 26 5 基于查表法的自动对焦程序设计基于查表法的自动对焦程序设计 28 5 1 设计思想 28 5 2 设计程序简介 28 6 图像采集和相机控制技术 31 6 1 图像采集技术 31 6 1 1 光源选型 31 6 1 2 机器视觉常用光源的种类和选型 32 6 1 3 相机的种类和选型 34 6 2 相机控制技术 37 6 2 1 一般摄像机的控制功能 37 6 2 2 相机的控制方式 38 结论结论 39 致谢致谢 40 参考文献参考文献 41 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 1 第一章第一章绪论绪论 在工业生产和科研领域 相机 包括摄像头 是获取图像信息的 主要设备 近年来 随着对产品质量和生产效率要求的不断提升 机器视 觉技术获得越来越广泛应用 相机的性能 相机镜头的精确程度等因素都 会极大地影响到整个系统 因此 对相机的功能控制 性能测试与校正显 得尤为重要 这也是机器视觉测试系统取得理想效果的关键所在 自动对 焦技术是获取优质图像的关键 镜头对焦不好对后续的图像处理影响很大 因此 自动对焦技术是目前机器视觉的研究热点之一 机器视觉技术是 20 世纪 70 年代在遥感图像处理和医学图像处理技 术成功应用的基础上逐渐兴起的 并应用于多种领域 在我国机器视觉仍属 新兴行业 但是随着产业化的发展对机器视觉技术的需求必将呈上升趋势 虚拟仪器技术就是利用高性能的模块化硬件 结合高效灵活的软件来完成 各种测试 测量和自动化的应用 只有同时拥有高效的软件 模块化 I O 硬件和用于集成的软硬件平台这三大组成部分 才能充分发挥虚拟仪器技 术性能高 扩展性强 开发时间少以及出色的集成这四大优势 基于虚拟 仪器技术的机器视觉技术可以快速地开发机器视觉应用程序 其中包括各 种图像处理的功能 并可应用在很多实际工程中 本论文是主要基于虚拟仪器技术和图像处理技术开展研究的 因此 本章首先介绍虚拟仪器的一些相关知识 包括它的主要特点 发展趋势 以及其应用软件开发平台 此外 介绍了本课题的设计背景 研究目的 方法和意义 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 2 1 1 虚拟仪器技术概述 1986 年美国国家仪器公司 NI National Instruments 首先提出了虚拟 仪器的概念 所谓虚拟仪器 VI Virtaul Instument 是指通过应用程序将 通用计算机与功能化模块结合起来 用户可以利用计算机强大的数据处理 存储图形环境和在线帮助功能 建立图形化界面的虚拟仪器软面板 完成 对仪器的控制数据分析存储和显示 改变传统仪器的使用方式 提高仪器 的功能和使用效率 大幅度降低仪器的价格 且使用户可以根据自己的需 要定义仪器的功能 1 与传统仪器相比 虚伪仪器打破了传统仪器的 万能 功能概念 充 分利用计算机技术 强调 软件就是仪器 的新概念 软件在某种程序上 可以完成传统仪器不可能实现的硬件测试功能 仪器或系统的功能 规模 可以由用户自己定义 虚拟仪器的开放性和功能软件的模块化 使得组建 系统变得更加灵活简单 虚拟仪器是建立在当今世界最新的计算机和数据 采集技术的基础上 技术更新很快 虚拟仪器具有虚拟仪器的主要特点有 1 软件是虚拟仪器的核心 虚拟仪器的硬件确立后 它的功能主 要通过软件来实现的 所以美国车家仪器公司就曾提出一个著名的口号 软件就是仪器 2 虚拟仪器的性价比高 一方面 虚拟仪器能同时对多个参数进 行实时高效的测量 而且 用户也可以随时根据需要调整虚拟仪器的功能 大大缩短了仪器在改变测量对象时更新周期 另一方面 采用虚拟仪器还 可以减少测系统的硬件环节 从面降低系统的开发成本和维护成本 因此 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 3 使用虚拟仪器比传统仪器更经济 3 虚拟仪器的出现 缩短了了仪器厂商与用户之间的距离 虚拟 仪器使得用户能根据自己的需要定义仪器的功能 利用虚拟仪器 用户可 以组建更好的测试系统 并且更容易增强系统的功能 由于 PC 机能提供 远胜于仪器内部的处理能力 因些借助一台通用数据采集系统 或板卡 用户就可以通过软件构造几乎任意功能的仪器 4 虚拟仪器具有良好的人机界面 在虚拟仪器中 测控操作是 通过计算机屏幕上的 与传统仪器面板相似的友好图开形界面来实现的 5 虚拟仪器具有和其它设备互联的能力 如和总线或现场总线等 的接口能力 此外 还可以将虚拟仪器接入网络 以实现对现场生产的监 控和管理 6 虚拟仪器的硬软件都具有开放性模块化可重复使用及互换性 等特点 因此用户可以根据自己的需要灵活组合 大大提高了使用效率 减少了投资 当然 虚拟仪器的特点还不止于这些 作为新型仪器 还有 许多传统仪器无法比拟的地方 这使得虚拟仪器的应用领域非常广泛 虚拟仪器实际上是一个按照仪器需求组织的数据采集系统 虚拟仪 器的研究中涉及的基础理论主要有计算机数据采集和数字信号处理 目前 在这一领域内 使用较为广泛的计算机语言是美国 NI 公司的 LabVIEW 虚拟仪器技术经过十几年的发展 标准化 模块化 软件化 网络化 的开放式体系结构将成为未来虚拟仪器重要发展方向 为了更方便用户使 用各仪器制造商和各仪器标准化组织 都不断致力于对硬件和软件的标准 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 4 化 VXI 技术的开放式体系结构和模块化的自动测试技术 使之成为未来 虚拟仪器理想硬件 以 PC 机 特别以工控 PC 为中心的体系结构 以其 板卡的高性价比和丰富的软件而将被广泛用于 USB 由于其简单 快速和 价格便宜 将在未来的虚拟仪器中得到广泛应用 VXI 即插即用系统聪明 为实现接独立 将 VISA 标准定义为编程接口 可互换虚拟仪器基金会提 出了一种新的虚拟仪器驱动技术 即 IVI 规范 比 VPP 规范又迈进了一步 使测试界工程师能够建立与测试系统无关的高性能硬件设备 使仪器驱动 程序成为仪器测试系统中的标准部件随着软件技术的发展 新虚拟仪器软 件开发工具不断涌现 并朝着可视化编程方向发展 软件在虚拟仪器系统 中的进们和作用越来越大 ActiveX COM DCOM C S 模型 Internet 等组件技术和网络技术的应用 使用户能够通过 Internet 实现远距离控制 将信息和多维空间相连 使远距离监测和控制变得更加容易 虚拟仪器正 朝向网络化发展 1 2 关于本课题的研究背景 1 2 1 课题意义 2 近几年来 随着计算机技术及互联网的发展和普及 数字化成为社会 发展的一个必然趋势 数字成像设备开始走近百姓的生活 因而成像设备 的易用性 智能性和快速性开始倍受学术界和产业界的重视 光电成像系统是集光 机 电一体化的产品 随着电子技术特别是微 电子技术的快速发展 大规模集成电路和中央处理器已应用到光电成像系 统 使光电成像系统在功能和精度上得到了巨大的发展 并且使光电成像 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 5 系统走向数字化 成为数字成像系统 最有说服力的例子就是数码相机 经过短短十几年的发展 它以要取代传统胶片相机的趋势飞速发展 进入 二十一世纪之后 这一增长势头有增无减 无论是传统的检测方法还是光电检测方法 凡光学系统都有成像的问 题 成像质量是人们对多数光学系统进行研究时比较关心的重要问题之一 因为它直接关系到研究的结果 为此 人们找出了多种方法来提高成像的 质量 对焦作为提高成像质量的手段之一 己广泛应用于显微镜 照相机 和摄像机等多种精密仪器之中 但在过去很长的时间内都是以非自动即目 测和手动调节的方式来进行的 手动对焦是由大脑直接参与对焦过程 图像是否对焦清晰的判断是由 人脑来决定的 而自动对焦是由系统的计算机提取图像的某种特征来判断是 否对焦清晰 通过调整镜头参数或恢复观察的物体特征来达到对焦的目的 图像采集系统中为了获得清晰的图像 焦距或者物距的调节至关重要 在图像测量中 判断图像是否对焦与图像的高频成分有关 当系统完全对 焦时 图像清晰 其包含边缘信息的高频分量最多 通常 判断图像对焦 与否是通过对焦评价函数来衡量的 自动对焦的实现使采集系统具备一定 的智能 在特殊应用中更可以代替手动对焦的环节 譬如无人视频监控系 统中焦距的调节 显微镜下焦距的调节等 但是 在自动对焦系统研究发 展中 人们为了得到清晰的显微图像 或者其他目标图像 只得依靠专门 的人员进行不断的 反复的手工操作 直到调到被测对象的对焦位置 这 样的过程花费的时间比较多 而且个人评判图像的清晰度的标准跟理想的 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 6 清晰图像存在一定的差距 单凭在个人主观条件下拍摄的图片并不一定是 最优的 而且在一些工作条件下人工操作会存在很大的困难 因此自动对 焦控制系统的研究越显其必要性 在一些特殊的领域内的应用变得很急需 基于图像技术的自动对焦方法采用了与传统对焦技术完全不同的方式 进行对焦 传统的对焦方法是通过传感器检测焦点或测量距离的方式实现 的 而基于图像技术的对焦方法直接根据图像分析出图像的质量 从而获 得当前的成像状态 通过比较不同成像位置的成像状态 找出最佳成像位 置 完成对焦操作 1 2 2 自动对焦技术的发展现状 光电成像系统己广泛应用于工业 农业 医学 军事等领域 作为一 种获取图像信息的工具 它可以用于生成过程监控 工况检测 图像拍摄 显微观察 医学图像分析 地质遥感和军事遥感等 进入二十一世纪 知 识和信息的飞速发展 特别是随着网络和多媒体的迅速发展 图像作为一 种高容量的信息载体已深深融入每个人的日常生活之中 各种各样的图像 输入 输出设备己渐渐成为多媒体计算机的普通外设 并具有广泛的需求 前景 计算机的广泛应用 使各个领域有与计算机结合的趋势 与计算机 的结合 不仅使各种信息带有明显得数字化的特征 同时也使我们所处的 时代成为真正意义上的数字化时代 图像与计算机的结合是必然的也是必 须的 图像的数字化使得对图像的各种处理和图像的存取变得更加容易 近年来 图像处理技术得到了全面的发展 并继续以飞快的速度发展 同 时它的应用领域也越来越广 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 7 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 8 第二章 LabVIEW 程序设计技术 本章主要介绍了在虚拟仪器方面应用比较普遍的软件 LabVIEW 应用 程序的构成 主要模块 编程思想 和它独特的数据流等 2 1 LabVIEW 软件介绍 3 LabVIEW 是一种图形化编程语言 它广泛地被工业界 学术界和研 究实验室所接受 视为一个标准的数据采集和仪器控制软件 LabVIEW 集成了与满足 GPIB VXI RS 232 和 RS 458 协议的硬件及数据采集卡式 通讯的全部功能 它还内置了便于应用 TCP IP ActiveX 等软件标准的库 函数 这是一个功能强大且灵活的软件 利用它可以方便地建立自己的标 准的库函数 这是一个功能强大且灵活的软件 利用它可以方便地建立自 己的虚拟仪器 图形化的界面使得编程及使用过程都生动有趣 图形化的 程序语言 又称为 G 语言 使用这种语言编程时 基本上不用写程序代码 取而代之的流程图 它尽可能利用了技术人员 科学家 工程师熟悉的术 语 图标和概念 因此 LabVIEW 是一个面向最终用户的工具 它可以增 强你构建自己的科学和工程系统的能力 提供了实现仪器编程和数据采集 系统的便捷途径 使用它进行原理研究 设计 测试系统时 可以大大提 高工作效率 2 2 LabVIEW 应用程序的构成 所有的 LabVIEW 应用程序 即虚拟仪器 VI 它包括前面板 front panel 流程图 block diagram 以及图标 连结器 icon connetor 三部分 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 9 前面板是图形用户界面 也就是 VI 的虚拟仪器面板 这一界面上有用 户输入和显示输出两类对象 具体表现开关 旋钮 图形以及其他控制 control 和显示对象 indicator 图 1 所示是一个随机信号发生和显示 的简单 VI 是它的前面板 上面有一个显示对象 以曲线的方式显示了所 产生的一系列随机数 还有一个控制对象 开关 可以启动和停止工作 显然 并非简单地画两个控件就可以运行 在前面板后还有一个与之 配套的流程图 流程图提供 VI 的图形化源程序 在流程图中对 VI 编程 控制和操纵 宣言在前面板上的输入和输出功能 流程图中包括前面板上的控件的连线 端子 还有一些前面板上没有 但编程必须有的东西 例如函数 结构和 连线等 如果将 VI 与标准仪器相比罗 那么前面板上的东西就是仪器面板上 的东西 而流程图上的东西相当于仪器箱内的东西 在许多情况下 使用 VI 可以仿真标准仪器 不仅在屏幕上出现一个惟妙惟肖的标准仪器面板 而且其功能也与标准仪器相差无几 图标 连接器 VI 具有层次化和结构化 的特征 一个 VI 可以作为子程序 这里称为子 VI subVI 被其它他 VI 调用 图标与连接器在这里相当于图形化的参数 详细情况稍后介绍 2 3 LabVIEW 的基本模块 像许多 Windows 应用程序一样 当进入 LabVIEW 编程环境后 首先 出现在屏幕上的是两个无标题 untitled 窗口 一个是前面板窗口 用于 编辑和显示虚拟仪器的前面板对象 另一个是框图程序窗口 用于编辑和 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 10 显示流程图 同时在屏幕上方显示工具按钮 由于两个窗口除框图程序窗 口增加了 4 个用于程序调试的工具按钮外 工具条是一样的 但应特别注 意它提供的操作模板 包括工具模板 控制模板和函数模板 2 4 程序调试技术 1 找出语法错误 LabVIEW 程序的调试与其它计算机语言的编写调试类似 都需要找 出语法错误 但 LabVIEW 的图形化编程方式就相对简单的多 大大提高 了编程的效率 如果一个 VI 程序存在语法错误 则在面板工具条上的运 行按钮将会变成一个折断的箭头 表示程序不能被执行 这时这个按钮被称 作错误列表 点击它 则 LabVIEW 弹出错误清单窗口 点击其中任何一 个所列出的错误 选用 FIND 功能 则出错的对象或端口就会变成高亮 错误的种类有多种类型 最常见的有 1 节点之间未连线 2 有一个或多个节点在程序中没有发挥作用 既没有输入 也没 有输出 3 程序中两节点之间的数据类型不同 导致数据不能传递 4 在程序中有一个或几个节点在设计时 并不能按照其原有的功 能运行 2 设置执行程序高亮 在 LabVIEW 的工具条上有一个画着灯泡的按钮 这个按钮叫做 高 亮执行 按钮 点击这个按钮或使该按钮图标变成高亮形式 再点击运行 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 11 按钮 VI 程序就以较慢的速度运行 没有被执行的代友灰色显示 执行后 的代友高亮显示 并显示数据流线上的数据值 这样 你就可以在根据数 据的流动状态跟踪程序的执行 3 断点与单步执行 为了查找程序中的逻辑错误 你也许希望框图程序一个节点一个节点 地执行 使用断点工具可以在程序的某一地点中止程序执行 用探针或者 单步方式查看数据 使用断点工具时 点击你希望设置或者清除断点的地 方 断点的显示对于节点或者图框表示为经框 对于连线表示为红点 当 IV 程序运行到断点处时 程序将暂停在将要执行的节点 以闪烁表示 按 下单步招待按钮 闪烁的节点被执行 下一个将要执行的节点变为闪烁 批示它将被执行 你也可以点击暂停按钮 这样程序将连续执行直到下一 个断点 4 探针 你可以用探针工具来查看当框图程序流经某一根连接线时的数据值 在框图程序中增加探针有两种办法 首先 从工具模板选择探针工具 再 用鼠标左键点击你希望放置探针的连接线 这时显示器上会出现一个探针 显示窗口 该窗口总是被显示在前面板窗口或框图窗口的上面 也可以要 框图使用选择工具或连线工具 在连线上点击鼠标右键 在连线的弱出式 菜单中选择 探针命令 同样可以为该连线加上一个探针 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 12 第三章第三章 程序设计算法分析程序设计算法分析 3 1 基于边缘检测的自动对焦算法 4 边缘是图像最基本特征的之一 包含图像中用于识别的有用信息 本设计采用了边缘检测技术和爬山法去实现自动对焦 在本设计中 边 缘检测算法是基于边界灰度变化的梯度 由于图像边缘是图像最基本的特 征 往往携带着图像中最重要的信息 因此边缘检测在机器视觉 图像分 析等应用中起着重要的作用 边缘检测分为彩色图像边缘检测和灰度图像边缘检测两种 由于彩色图 像有八种彩色基 在边缘检测时选用不同的彩色基将直接影响实时性 兼 容性和检测效果 其中边缘定位是对边缘图像进行处理 以得到单像素宽 的二值边缘图像 通常使用的技术是阈值法和零交叉法 边缘定位后往往 存在一些小的边缘片断 通常是由于噪声等因素引起的 为了形成有意义 的边缘需要对定位后的边缘进行链接 通常有两种算法 局部边缘链接和 全局边缘链接 4 图像中的边缘通常分为 阶跃边缘 斜坡边缘 三角型屋脊边缘 方波 型屋脊边缘 楼梯边缘 双阶跃边缘和双屋脊边缘 本设计采用灰度图像 边缘检测的方法 3 2 爬山法分析 5 爬山法是指经过评价当前状态后 去增加这一状态与目标状态的差 异 经过迂回前进 最终达到解决问题的总目标 就如同爬山一样 为了 到达山顶 有时不得不先上矮山顶 然后再下来 这样翻越一个个的小 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 13 山头 直到最终达到山顶 可以说 爬山法是一种 以退为进 的方法 往 往具有 退一步进两步 的作用 后退乃是为了更有效地前进 爬山法也叫 逐个修改法 瞎子摸象法或 k means 法 由于图像清晰度评价函数为一单峰曲线 由函数单调性可以得出极点 区域定位的重要原则 如果评价函数曲线F x 是单峰尖锐的 则有唯一极大值点 即在极 点左侧单调递增 在极点右侧单调递减 如果在闭区间 a1 a2 内 存在点p 使F p F a1 和F p F a2 同时成立 则极点必 在区间 a1 a2 内 重要原则在性能曲线上的示意图如图 5 所示 由区域定位原则 假设当前定位的区间是 a1 a2 从a1 一侧 爬山到b 点 由于F b F a1 和F b F p1 成立 则a2 点被 舍弃 新的区间可以由 a1 p1 确定 每次爬山都可以缩小极点区 域范围 直至收敛到极点 图3 2 爬山算法的一个重要原则 在传统爬山算法 1 8 9 中 仅仅靠的是比较当前位置与前一位置 评价函数值的大小来确定爬山方向和步长的 没有充分利用爬山过程中的 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 14 先验知识 在改进的随机起点爬山算法中利用了三组参数来标记历史 脚 印 Peak F Peak 表示爬山 脚印 中最大值点和其评价函数 值 L F L 表示靠近Peak 点的 脚印 位置和其评价函数值 R F R 表示另一侧靠近Peak 点的 脚印 位置和其评价函数值 根据极点区域定位原则可知 极点在区间 L R 内 缩小移动步长分 别从L 和R 两侧搜索 更新区间范围 最终可以收敛到极值点 实际系统中 镜头初始状态对当前成像点是随机的 而传统爬山算法 大多是从一侧起点搜寻极点 为了适应实际系统的需要 随机起点爬山算 法分为三个阶段 测试爬山方向 搜索极点区域和区域内收敛到极点 爬 山过程采用了类似于二分查找法的变步长搜索 极点区域搜索时加大步长 确定粗略区域 在收敛到极点过程中逐渐缩小步长 提高精确度 具体算 法如下 1 初始化基本步长和参考方向 移动参考方向上的步长 比较移动前后 的评价函数值 如果评价函数值增大表示参考方向正确 取较大值Max 否则参考方向相反 2 将步长增大一倍 继续移动参考方向上的步长 取当前位置评价函数 值F P 如果F P Max 则取Max F P 继续步骤 2 否则表 示已经跨过极点 区域寻找结束 分别用L R Peak 标记极点区 域的上下界 Max 点和当前位置的距离 如果参考方向相反 且评价函 数值大于Max 表示起始点即为极点 结束搜索 3 步长缩小一倍 参考移动方向相反 交替地从L 和R 两侧缩小极点区 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 15 域 计算移动距离 用P表示当前位置 计算评价函数值F P 如果 Max F P 表示极点在 P R 之间 如果Max F P 则表示极点 在 L Peak 之间 更新L Peak R 值 继续步骤 3 直至步 长小于所设定的极小值限 搜索结束 Peak 点即为聚焦点 图3 3 爬山算法搜索极大点 爬山算法搜索聚焦点的过程如图3 3所示 图中的数字表示移动的顺 序 1 2 为测试爬山方向 3 5 为极点区域搜索 3 和5 为确定的边 界 4 为 脚印 极大值 分别从3 和5 的两侧缩小区域范围 直至收敛 到极点10 与传统方式相比 随机起点爬山算法复杂度有所增加 需要三组数据 来记录区域信息 但该算法有效地减少了爬山步数 根据爬山过程的不同 阶段特点 在区域搜索时 移动步长较大 评价函数值变化明显 可以采 用计算量最小的灰度方差法 在收敛到极点的过程中 为了提高聚焦精度 可以采用尖锐性好的边缘能量方式 甚至是频域方式评价函数 1 建立一个描述数据库变化的单极值函数 且使极值对应目标状态 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 16 2 选取使函数值增长最大的那条规则作用于数据库 3 重复上步 直到没有规则使函数值继续增长 3 3 查表法 除了上述爬山法逼近最佳对焦外 还有一种简单的算法叫查表法 就 是将最佳对焦效果的图像尺寸标准值 以及不同拍摄距离时 测量到对 象特定位置的尺寸预先存入一个数据文件中 在实际拍摄图像时做同 样的测量 并与数据文件中的数据比较 然后根据其大小调整拍摄距离 达到对焦清楚的目的 这种方法原理简单且效率高 但对 焦有一定的 局限性 例如 拍摄对象必须是机械尺寸一致的物体 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 17 第四章第四章 基于边缘检测的自动对焦程序基于边缘检测的自动对焦程序设计设计 4 1 程序设计思想 自动对焦程序利用检测区域的边缘点数量作为聚焦评价函数 一个理 想的聚焦评价函数应该具有灵敏度高 单值 无偏离 计算量小和较高的 信噪比等 拍摄图像的聚焦状况反映在空域上是图像的边界及细节部分是 否清晰 后者可以对图像进行微分来获取图像的边缘及细节信息 所谓边 缘是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合 边缘点 个数的多少可以直观地反映出图像的聚焦程度 6 6 因此 检测图像特定区 域边缘点的数量 可作为聚焦程度的判据 该程序就是基此思想设计的 以下主要从各个功能模块划分的角度 结合前面板和后台流程框图进 行具体描述 程序中拍摄对象是镜头 4 1 1 程序总体 1 程序人机界面 友好的人机界面是应用软件开发的重要设计要素之一 图 4 1A 是运 行状态下的程序人机界面 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 18 图 4 1A 基于边缘检测的自动对焦程序前面板 2 程序框图总图 图 4 1B 是基于边缘检测的自动对焦程序的程序框图 其各个部分具体 功能将在后续中介绍 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 19 图 4 1B 基于边缘检测的自动对焦程序的程序框图 4 1 2 程序初始化工作 要实现图像处理 首先要做的就是创建图像变量和获取图像 这涉及 路径选择的问题 图 4 1 所示的代码正要解决此问题 找出当前 VI 所在 路径 并经过重新组合 得到图像所在路径 通过一个 FOR 循环语句预 先创建多个图像变量并为每个变量设定一个特定名字 以便后续图像处理 时存放图像数据变量 图 4 2B 确定路径和创建图像通道 4 1 3 定位程序模块 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 20 要实现自动对焦通常要解决自动定位问题 自动定位目的是确定拍摄 对象的平面位置 以便能准确计算出检测区域 本程序以加工工件 镜头 的左下角部分作为匹配模板 然后采取模板匹配的方法实现了自动定位 因此 在人机界面所显示的工件左下角会自动生成反映该工件位置的坐标 线 图 4 3 是定位程序模块 通过读取模板图像信息 可以找到参考标准 模板图像为对焦效果最佳图像 其它图像将与模板图像的参数作比较 以 确定离焦情况 通过 IMAQ Find CoordSys 函数可以找出模板图像原点的 X Y 坐标位置 利用匹配参数设置控件可以确定比较范围 模式等 在 这里 程序处理的均为灰度图 图 4 3A 定位程序前面板和 IMAQ Find CoordSys 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 21 图 4 3B 工件定位程序框图 4 1 4 边缘检测参数设置 图 4 4 是边缘参数设置前面板和程序框图 通过 Multi edge 函数 可 以设置检测区域 检测方向 检测强度 数据处理方式 它能计算出边缘 点的数量等参数 为对焦效果评价提供了依据 图 4 4 边缘参数设置前面板和程序图 4 1 5 检测区域的设置 选择灰度变化比较明显的地方作为检测区域才能更准确地反映图像聚 焦的真实状况 在此程序中 工件的中部是比较合适的检测区域 见图 4 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 22 5A 测量工件高度 见图 4 5A 中的垂直检测线 的目的是准确计算出检 测区域的范围 因为 拍摄距离不同 工件的图像尺寸也不一样 但各部 分的比例是相同的 并自动设置定位检测线 检测线密度可调 最密达到 每行像素设一条检测线 图 4 5A 检测区域的设置 图 4 5B 工件高度测量参数设置 4 1 6 检测过程记录 通过各种显示控件 可以显示检测过程 见图 4 6 检测其中包括 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 23 检测趋向 检测图片的名称 边缘点数和水平偏移量 图 4 6 检测过程记录 4 1 7 检测区域拍摄对焦特性图 边缘点个数是判断对焦效果的重要依据 不同的区域大小会影响边缘 点的个数多少 因此我们还要根据区域大小取其平均数作比较 图 4 7A 表明基于边缘检测点统计的对焦评价方式具有良好的单一峰值 其左图显 示的是总边缘点数 右图显示的是平均数 它们均有明显的单峰 图 4 7A 检测区域拍摄对焦特性图 所有图片 图 4 7B 采用爬山法检测区域拍摄对焦特性图 4 1 8 测量结果 测量结果记录了当前工件的各种参数 如工件左右偏移度 工件高 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 24 度 当前测线图片数量 当前边缘点总数等 还将检测线根据具体图片的 调整后的检测线位置作了标定 并给出相应的边缘信息 使结果清晰明了 图 4 8 测量结果等参数的显示 4 1 9 图像信息显示 图 4 9 通过一系列显示控件 将起始拍摄图片 当前位置 直到最 佳对焦图片显示出来 还有当前图片的具体路径 当前图片形状和检测 线的分布 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 25 图 4 9 图像信息显示 4 2 基于边缘检测的自动对焦程序重点的分析基于边缘检测的自动对焦程序重点的分析 4 2 1 图像对焦距离及随机选择程序 为验证系统对检测稳定性和适应能力 利用随机数发生子 VI随 机选择一张图片开始 随机数发生子 VI 实则为自行创立的一个 VI 函数 其程序框如图 4 10 右边所示 利用子 VI 的设计可大大改善程序的复杂混 乱状况 使调试模块化 减少错误的发生 对于图像对焦距离 利用了索 引数组 截取字符串 字符串到十进制数转换等函数 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 26 图 4 10 图像对焦距离及随机选择程序 4 2 2 水平检测线调整程序 水平检测线的调整是一个关键程序段 因为每次拍得的图片尺寸大小 不一样 其高度也就不一样 因些要先算出图像的高度 并根据相应的比 例算出图像应该检测的区域位置 再决定水平检测线的分布 因此 4 11 和 4 12 的程序段是相互关联的 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 27 图 4 11 水平检测线调整程序 4 2 3 垂直线绘制程序 绘画垂直检测线用于计算当前的图像的高度 进而计算出水平的边 缘检测线的设置范围 图 4 12 垂直线绘制程序 4 2 4 边缘点等参数计算程序 图 4 13 是边缘点等参数计算程序 边缘点的提取涉及复杂的算法过程 而提取出边缘点是实现离焦判断的基础 图 4 13 边缘点等参数计算程序 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 28 4 2 5 多检测线边缘检测子程序 边缘信息获取提供直观的图像信息 从而可以做下一步的数据分析 其中最重要的信息是检测区域中边缘点的数量 图 4 14 多检测线边缘检测子程序程序 4 2 6 检测过程序记录程序 检测过程记录可以我们对对焦过程有一个直观认识 能回放逼近的 路线轨迹 图 4 15 检测过程记录程序 4 2 7 对焦效果判断程序段 图 4 16 是采用爬山法判断对焦效果的程序 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 29 图 4 16 爬山法判断对焦效果程序 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 30 第五章第五章 基于查表法的自动对焦程序设计基于查表法的自动对焦程序设计 5 1 设计思想 基于查表法的自动对焦设计思想是 一个物体成像的尺寸与拍摄距离 成反比 如果事先在不同距离上进行拍摄 一组图像 并计算和记录每一 幅图像中检测对象的特征位置的尺寸 并以人工方式选定最佳对焦效果 的图像 并以其尺寸作为自动对焦的标准值 随后 就可以通过拍摄 和检测该尺寸去换算拍摄的距离 然后很容易就判断出应如何调整拍摄距 离 直至到达最佳对焦位置 这种方法原理简单且 对焦速度较快 但对 有一定的局限性 例如 拍摄对象必须是机械尺寸一致和外形比较简单 的物体 5 2 设计程序简介 图 5 1 是基于查表法的自动对焦程序人机界面 图 5 1 则是其程序 框图 图 5 3 是初始化程序框图 而图 5 4 是自动定位用的建立测量 对象坐标程序框图 与基于边缘检测的自动对焦程序相比 该程序相对 简单些 也包含了类似的初始化工作和自动定位的工作 由于这些部分 程序跟上述的介绍大体相同 因此不再做具体的说明 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 31 图 5 1 基于查表法的自动对焦程序人机界面 图 5 2 基于查表法的自动对焦程序程序框图 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 32 图 5 3 初始化程序框图 图 5 4 自动定位用的建立测量对象坐标程序框图 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 33 第六章第六章 图像采集和相机控制技术图像采集和相机控制技术 6 1 图像采集技术 机器视觉应用对图像采集的要求比一般的多媒体 环境监控等应用要 高 而影响到图像采集质量的主要因素有光源 镜头和相机的质量和 合理选型 6 1 1 机器视觉常用光源的种类和选型 1 根据光源材料来分类 当前在机器视觉领域常用的光源高频荧光灯 卤素灯和 LED 光源 他 们的特点如表 6 1 所示 表 6 1 机器视觉领域常用的光源特性对照表 类型类型 成本成本 亮度亮度 稳定性稳定性 使用寿命使用寿命 设计难度设计难度 温度影响温度影响 高频荧光灯 低 低 差 中 低 中 卤素灯 光 纤 高 高 中 短 低 低 LED 灯中 中 高 高 高 低 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 34 从表 6 1 的资料来比较 不难发现 LED 光源的稳定性和使用寿命均比 高频荧光灯和卤素灯要好 LED 灯的使用寿命可达数万小时 因此 LED 光源已成为目前机器视觉领域的应用最广泛的光源 但某些应场合 高频 荧光灯和卤素灯也有其用武之地 2 根据光结构来分类 光源又可分为以下几种 1 环形光源 适用于一般场合 根据的照射角度 又可分为 0 度 30 度 45 度和 90 度的不同规格 以适应不同的照明需求 2 条形光源 适合用比较大面积的照明 3 圆顶光源 有无影灯的效果 适合于金属等反光物体的照明 4 背景光源 实际是发光均匀的平面光源 适合于拍摄物体的外 轮廓用 6 1 2 光源选型 一个高品质的图像采集系统 首先必须获得一张高质量的图像 可以 说光源的选择是图像处理系统成功的关键之一 选用光源的主要目的有 1 将待测对象与背景区域明显区分开来 2 将运动目标 冻结 在图像上 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 35 3 增强待测目标边缘的清晰度 用户可根据其目的 拍摄对象的特点和光源的特性去做正确的选 型 6 1 2 镜头的分类与选型 1 镜头的种类 1 按焦距分类 可分为广角镜头 标准镜头 长焦距镜头 2 按动作方式分类 分为手动镜头 电动镜头 3 按安装方式分类 可分为普通安装镜头 隐蔽安装镜头 针孔镜头 4 按光圈分类还有手动光圈 电动和自动光圈之分 5 按聚焦方式还有手动聚焦 电动聚焦 自动聚焦之分 6 按变焦倍数分有 2 倍变焦 6 倍变焦 10 倍变焦 20 倍变焦等许 多分法 2 镜头的主要性能指标和选型 1 焦距 焦距的大小决定着视场角的大小 焦距数值小 视场角大 所观察的范围也大 但距离远的物体分辨不很清楚 焦距数值大 视场角 小 观察范围小 只要焦距选择合适 即便距离很远的物体也可以看得清 楚 在选择镜头焦距时 应该充分考虑是观测细节重要 还是有一个大 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 36 的观测范围重要 如果要看细节 就选择长焦距镜头 如果看近距离大场 面 就选择小焦距的广角镜头 焦距的计算公式如下 f vD V 或 f hD H 其中 f 代表焦距 v 代表 CCD 靶面垂直高度 V 代表被观测物体 高度 h 代表 CCD 靶面 水平宽度 H 代表被观测物体宽度 2 光阑系数 即光通量 用 F 表示 以镜头焦距 f 和通光孔径 D 的 比值来衡量 每个镜头上都标有最大 F 值 例如 6mm F1 4 代表最大孔径 为 4 29 毫米 光通量与 F 值的平方成反比关系 F 值越小 光通量越大 镜头的光圈还有手动 电动和自动光圈之分 配合摄像头使用 手动光 圈适合亮度变化不大的场合 它的进光量通过镜头上的光圈环调节 一 次性调整合适为止 自动光圈镜头会随着光线的变化而自动调整 用于 室外 入口等光线变化大且频繁 的 6 1 3 相机的种类和选型 1 相机的分类 可以从不同的角度给相机分类 1 图像传感器类型 CCD和CMOS 2 图像扫描方式 逐行扫描和隔行扫描 前者适合于拍摄运动对象 3 图像传感器成像单元的排列方式 线阵列和面阵列 普遍使用的是 面阵列 线阵列一般适合由于大面积或圆弧形对象的检测 4 色彩 彩色和黑白 5 图像信号格式 数字和模拟 数字相机已成为发展的趋势和主流 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 37 产品 还可以根据相机接口方式来分类 表6 2是几种接口方式的相机的特性 对照表 表 6 2 几种接口方式的相机的特性比较 2 CCD 和 CMOS 图像传感器特性比较 目前相机中普遍采用 CCD 和 CMOS 图像传感器 两者的特性如表 6 1 所示 表 6 1 CCD CMOS 图像传感器特点对照表 相机的控制 自动对焦与图像采集技术的研究 38 3 相机的主要性能参数 1 分辨率 它决定了显示图像的清晰程度 分辨率越高 图像细节 的表现越好 图像传感器是由面阵感光元素组成 每一个元素称 为像素 像素越多 图像越清晰 现在市场上大多是 35 万至 500 万像素的相机 2 灵敏度 也称最低照度 是图像传感器对环境光线的敏感程度 或者说是图像传感器正常成像时所需要的最暗光线 照度的单位 是勒克斯 LUX 数值越小 表示需要的光线越少 摄像头也越 灵敏 根据照度划分又分为 普通型 正常工作所需照度 1 3LUX 月光型 正常工作所需照度 0 1LUX 左右 星光型 正常工作所需照度 0 01LUX 以下 红外型 采用红外灯照明 在没有光线的情况下也可以成像 3 信噪比 在足够的照明条件下 信噪比的典型值为 46 分贝的话 会有较明显的噪声 如果为 50 分贝 则图像有少量噪声 但图像 已质量较好 如果能达到 60 分贝 基本上不会出现噪声 4 像素面积