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摘 要 I 摘 要 针对我国满箱检测设备大部分依赖进口、自主设备较少的弊端， 以Visual C+6.0 开发环境为平台，利用 Sherlock 自身封装的图像处理算法，配合 Sherlock 函数，开发了满箱检测系统。 本课题主要是将机器视觉应用于满箱检测，采用 CCD 相机及图像采集软件采集图像，将采集的图像通过 Sherlock 进行处理，然后将图像处理的结果通过人机界面显示出来。 人机界面主要是为操作人员提供一个对话平台， 本系统的人机界面包含用户管理的设置，如用户的添加、删除、修改及权限管理， 为用户设置不同登录权限，只有管理员 具有完全操作的权利，普通用户只能完成一些相对简单的操作 ， 建立 Access 数据库，为用户信息、历史数据建立完备的数据 表 。最为重要的是 检测功能单元 满箱检测， 完成 VC+ 与 Sherlock连接， 实时显示图像， 将 Sherlock 中检测的数据通过界面显示出来， 并提供各种不同的选择，实现模块化设计，可以根据需要选择不同模块，有利于系统功能的扩展。 本文首先 是对 课题的应用背景及机器视觉的相关知识 的简介 ， 然后介绍了系统总体方案，由于本系统需要图像处理软件，因此接下来 深入研究了 图像处理算法及图像处理模块的设计，基于以上 知识系统地介绍了满箱检测的 软件设计过程， 包括： 数据库的建立与 SQL 查询语句，人机界面与数据库、 Sherlock 数据通讯的实现方法。对课题研究过程中出现的问题进行了原因分析并结合实际情况给出了具体的解决方案。 关键词 ：人机界面；机器视觉；满箱检测 ；图像处理； Sherlock ntsABSTRACT II ABSTRACT In view of our country full case check-out facility majority of dependence import, the independent equipment few malpractices, take Visual the C+6.0 development environment as the platforms, uses Sherlock own seal the imagery processing algorithm, coordinates the Sherlock function, developed full case to examine the system. This topic is mainly applies the machine vision in full case inspecting, uses the CCD camera and the image gathering software gathering image, will gather the image carries on processing through Sherlock.Then demonstrates imagery processings result through the human machine interface. The human machine interface is mainly provides a dialog platform for the operators.This systems human machine interface contains the user management the establishment, like users increase, the deletion, the revision and the jurisdiction management, register the jurisdiction differently as the user establishment, only then the manager has completely the operation right.The average consumer can only complete some relatively simple operation, establishes the Access database,for user information, historical data establishment complete data sheet. Measuring ability unit - - full case inspecting most more importantly, completes VC+ and the Sherlock connection, the real time display image, the data which examines Sherlock in through the contact surface demonstrated that and provides each kind of different choice, realizes the modular design, may according to need to choose the different module, is advantageous in the system function expansion. This article first is to the topic application background and the machine ntsABSTRACT III vision related knowledge synopsis, then introduced the system overall concept, because this system needs the imagery processing software.Therefore the following deep research imagery processing algorithm and the imagery processing modules design, introduced systematically based on the above knowledge full case inspecting software design process, including: The database establishment and the SQL inquiry sentence.The human machine interface and the database.The Sherlock data communication realize the method. The question which appears to the topic research process in carried on the reason to analyze and unifies the actual situation to give the concrete solution. Keywords: human machine interface; machine vision; full case inspecting; image processing; Sherlock nts目 录 IV 目 录 1 绪论 . 1 1.1 课题的应用背景 . 1 1.2 机器视觉概述 . 2 1.3 本文的主要工作 . 7 2 满箱检测系统总体方案 . 9 2.1 总体方案选择与对比 . 9 2.2 系统框架 .11 2.3 系统主要部分 .11 3 图像处理算法的研究 . 14 3.1 数字图像处 理的概述 . 14 3.2 图像预处理 . 16 3.3 图像分割处理 . 22 3.4 模板匹配 . 26 3.5 图像识别 . 32 4 图像处理模块的详细设计 . 34 4.1 图像处理模块总体结构 . 34 4.2 图像处理各模块设计的实现 . 36 5 人机界面与图像处理程序的通讯 . 41 5.1 创建 Sherlock 对象 . 42 5.2 显示 Sherlock 图像 . 43 6 满箱检测系统的软件设计 . 44 6.1 系统总体框图 . 44 6.2 软件开发工具的选择 . 44 6.3 系统人机界面的主要功能模块 . 46 6.4 系统数据库的设计 . 49 结束语 . 52 参考文献 . 54 致 谢 . 55 附 录 . 56 A 主要源程序 . 56 B 用户手册 . 70 C 软件光盘 . 74 D 科技译文 . 75 nts山东科技大学泰山科技学院毕业设计（论文）说明书 1 1 绪论 1.1 课题的应用背景 在当代社会中，工业化程度的提高，在啤酒和饮料行业中，满箱检测技术应用是非常广泛的。但是，现在国内的啤酒和饮料行业中所使用的满箱检测机都是从外国进口的，由于我国工业自动化程度还不高，图像处理技术不是很完善，国内的大量市场被外国所占有，而且进口设备的价格很昂贵，如果长期使用国外的进口设备，他们就会形成垄断，长期下去，国内就不会生产出拥有自己生产专利的检测产品。数字图像技术的应用已经非常广泛， 图像及机器视觉更是发挥着越来越重要的作用，在农产品的分拣、机器人抓取目标的定位、生产线上零件的尺寸测量、包装印刷品的缺陷检测、 啤酒和饮料生产线自动检测的应用中，图像及机器视觉技术的引入大大提高生产效率和自动化程度； 随着技术的进步及新兴产业的发展，图像技术的应用范围还会不断拓展，必将对我们的生活和生产过程带来深刻的影响，大大提高人们认识世界和改造世界的能力。在图像分析和处理理论研究上也不断取得的突破，各种图像处理技术、模式识别技术、图像检索技术、图像的恢复和还原技术、立体视觉技术、图像系列分析技术和运算的软硬 件优化技术等也等到了长足的发展 。 针 对我国满箱检测设备大部分依赖进口、自主设备较少的弊端，设计开发 一套 经济适用的 满箱检测系统， 该系统在国内将会有比较大的市场，应用领域也会不断地扩广，特别是在 啤酒和饮料生产线自动检测的应用中， 满箱检测在啤酒和饮料行业中应用的更为广泛，满箱检测是利用图像处理技术来进行开发的，再利用 PLC 控制技术，对不合格的箱子进行剔除，提高了检测系统中的准确率和生产效率，避免了用人工进行检查。满箱检nts绪论 2 测技术的应用能给啤酒和饮料企业带来很大的效益，降低了误检测率，提高了产品的质量。因此，开发一套满 箱检测技术是非常实用的，也是非常有必要的，但是目前国内在这方面还不成熟，我们开发满箱检测技术也是适应工业社会发展的需要。所以，利用图像处理技术来进行满箱检测系统的开发是既经济又实用的，这样便于中小企业的应用，可以减少产品的价格和降低维护费用，更有利于降低企业的运营成本。满箱检测系统的应用前景是非常好的。 1.2 机器视觉概述 1.2.1 机器视觉的定义 机器视觉是 研究用计算机来模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术 。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换 成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像 处理 系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 美国制造工程师协会（ SME Society of Manufacturing Engineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（ RIA Robotic Industries Association）的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为： “ 机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信 息或用于控制机器人运动的装置 ” 。 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位， IC 上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳nts山东科技大学泰山科技学院毕业设计（论文）说明书 3 定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉 的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合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，常用机器视觉来代替人工视觉 ； 同时在大批量工业生产过程中，用于人工视觉检查产品质量的效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，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。在中国，这种应用也在逐渐被认知，且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。 1.2.2 机器视觉系统的组成 图 1.1 表示一个机器视觉系统在最基本层次上的组成。首先对未知物体进行度量，并确定一组特征的度量值，包括被度量对象在图像中的长、宽和面积。一旦特征经过度量后，其数值就被送到一个实现决策规则的过程中去，这种决策规则一般用一个子程序实现，它对度量值进行计算，并根据所度量的值确定物体最可能属于的类别。尽管机器视觉应用各异， 但都包括以下几个过程： nts绪论 4 (1)图像采集 光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。 (2)图像处理 处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。 (3)特 征提 取 处理器识别并量化 图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数， 然后这些数据传送到控制程序。 (4)判决和控制 处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。例如：这些数据包括印刷电路板上的洞是否在要求规格以内或者一个自动机器如何必须移动去拾取某一部件。 典型 的视觉系统一般包括：光源、 光学系统 ， 相机 、图像处理单元（或图像 采集 卡）、图像 分析 处理软件、监视器、通讯 /输入输出单元等。 1.2.3 机器视觉与传统检测技术的比较 机器视觉检测技术具有速度快、精度高、自动化程度高等突出的优点，能很好的满足现代制造业的需求，在实际中显示出广阔的应用前景。机器视觉技术相对于传统检测技术在检测领域中的优点表现特征度量 模式分类器 原始数据 特征向量 类别标识 图 1.1 机器视觉系统的组成框图 nts山东科技大学泰山科技学院毕业设计（论文）说明书 5 在 ： (1)非接触 。 (2)检测速度快 。 (3)精度高 。 (4)实时性强，能实现全自动检测 。 (5)现场抗干扰能力强。 1.2.4 机器视觉与普通计算机视觉的区别 广义来说 都是利用图像处理技术达到对目标的理解、识别等。但是从应用上来说机器视觉具有独特的特点 : (1)相比较而言，机器视觉更是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电，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。这些技术在机器视觉中是并列关系，相互协调应用才能构成一个成功的机器视觉应用系统。 (2)机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性能价格比，要有通用的工业接口，能够由普通工人来操作，有较高的容错能力，有较高 的安全性，不会破坏工业产品，还必须有较强的通用性和可移植性。 (3)对机器视觉工程师来说，不光要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要的是光、机、电一体化的综合能力。 (4)机器视觉更强调实时性，要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理理论中的许多技术日前还难以应用于机器视觉，它nts绪论 6 们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2.5 机器视觉的发展应用 机器视觉不会有人眼的疲劳，有着比人眼更高的分辨精度和速度，借助红外线、紫外线、 X 射线、超声波等高 新探测技术，它在探测不可视物体和高 危险场景时，更具有其突出优点 ， 机器视觉技术现已得到广泛的应用。 1.2.5.1 机器视觉在国外的应用现状 在国外，机器视觉的应用主要在半导体及电子行业，其中大概 40 阶5%0 都集中在半导体行业。应用领域主要有 ： PCB 印刷电路 :各类生产印刷电路板组装技术、设备 ;单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料 ;辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件 :电子封装技术与设备 ;丝网印刷设备及丝网周边材料等。 MST 表面贴装 :MST 工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、 SMT 材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂 、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等 ;再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备 :电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备。除此之外，机器视觉还应用于产品质量检测等其他很多领域。 1.2.5.2 机器视觉在国内的应用现状 在中国，上述行业本身就属新兴领域，加之产品与技术的普及不够，导致机器视觉在以上各行业的应用几乎为空白，即便是有，也只是低端方面的应用。但是随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关院校、研 究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和尝试，逐步开始了工业现场的应用，主要涉及制药、印刷、矿泉水nts山东科技大学泰山科技学院毕业设计（论文）说明书 7 瓶盖检测等领域。 1.2.5.3 中国机器视觉未来发展趋势 工业的发展，带来了对机器视觉需求的提升，也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据、判断动作，逐渐朝着功能集成与功能扩展的方向发展，机器视觉将与自动化更进一步的融合。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求会逐渐增多 ;随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。 1.2.6 机器视觉在高速满箱检测中的应用 目前，机器视觉技术可以对啤酒 /饮料产品的 PET 容器或玻璃容器的一系列生产环节，如：装箱满箱等状况进行检测。机器视觉设备将是匹配高速生产线的必须设备，而且机器视觉技术在饮料行业的应用更为专业，所以可在啤酒饮料生产行业的检测管理环节大有作为。 在啤酒生产线上 满箱 检测系统中应用的机器视觉系统主要由相机、镜头、光源、图像采集卡、 PC 平台和控制单元等六部分组成，各个部分之间相互配合，最终完成对 箱子 的检测和剔除 。 箱子首先经过无压力输送单元进入检测单元，由 CCD 摄像机依次拍摄图像，然后由 图像处理单元对获得的图像进行处理，处理结果送入 PC 平台及 PLC 控制单元，由 PLC控制相关剔除器将不合格的箱子剔除。 1.3 本文的 主要 工作 本课题的研究主要是以 满箱 检测机器视觉系统为硬件基础，对视觉系统 图像 进行处理与识别 ;并建立一个系统软件，在此软件中实现了与视觉系统与 Sherlock 的通讯，可以对系统进行参数设定，记录 满箱 检测的各nts绪论 8 种数据并统计 存入历史数据表中 ，为啤酒生产厂家提供本系统的数据接口。 本文主要研究和讨论了以下问题： (1) 满箱检测系统的总体 方案。 (2) 软件系统的设计及实现。 (3) 系 统数据库的分析设计。 (4) 满箱检测系统中的图像处理技术。 (5) 人机界面与图像处理单元的数据通讯 。nts山东科技大学泰山科技学院毕业设计（论文）说明书 9 2 满箱检测系统总体方案 2.1 总体方案选择与对比 2.1.1 设计思想和原则 设计思想和原则： (1)先进性：系统建立在充分了解国内外满箱检测技术的发展动态，吸收其经验和成果的基础上进行方案设计，使系统的技术性能和水平具有明显的先进性。 (2)可靠性：系统运行安全可靠，性能稳定，可以在恶劣环境中长期稳定工作。 (3)扩展性：系统的设计容量要足够大，满足系统今后扩展的需要。 (4)经济性：系统的造价经 济合理，性能价格比高。 (5)操作维护方便性：在软件方面要求界面友好，操作简便，在硬件方面要求维护检修方便。 系统完成后，可达到如下目的： (1)能够在箱子运动的过程中准确的检测到缺瓶箱，并能够检测开箱和封箱的产品。 (2)能够检测多种箱型。在实际生产过程中主要有以下四种箱型： 34、43、 54 及 64 四种箱型。为了使我们的满箱检测设备能够适应绝大多数的工作，设备应该能够在不同箱型下工作。 (3)能够精确的测量缺瓶箱的运动距离，使剔除器能够迅速无误的将缺瓶箱剔除。 (4)具有报警功能。能够在人工操作有误 或设备产生故障时发出报警，nts满箱检测系统总体方案 10 从而能够及时的排除故障。 2.1.2 系统 硬件 结构和组成 满箱检测控制系统部分的硬件我们选择如下： (1)PLC 部分：选择 SIEMENS 的 S7-200PLC CPU224； S7-200 共 14个输入点 10 个输出点；满箱检测所需输入点为 12 个，输出点是 5 个；因此 S7-200 能够充分满足，设备控制的要求。 (2)操作面板 TD200：为了能够实现箱型选择和显示已检测箱子的信息，我们选择 SIEMENS 的 TD200 操作面板。我们可以通过操作面板很容易的查看和修改有关信息。 (3)触发器部分：触 发器选择 OMRON 的传感器，分前触发器和后触发器共两个。 (4)检测传感器：在开箱进行检测时选用 BANNER公司的传感器 6 只，封箱检测时选用倍加福公司的传感器 6 只进行检测。 (5)旋转编码器：为了精确测量缺瓶箱通过的距离，以便准确无误的剔除缺瓶箱，我们选用欧姆龙公司德旋转编码器来测量缺瓶箱通过的距离。 nts山东科技大学泰山科技学院毕业设计（论文）说明书 11 2.2 系统框架 图 2.1 系统硬件框架 通过图 2.1 可以直观的看出各个环节的连接情况。 通过相机获取并处理识别 图像 ， 图像 处理的结果可送入人机界面，也可 以通讯给 PLC。人机界面与验瓶机 PLC 通讯，可以读写 PLC 内部数据。箱 子通过无压力传送单元传入 满箱检测 机，而 满箱检测机 PLC 结合检测元件与编码器，最终达到剔除不合格 箱 子的结果。 2.3 系统主要 部分 2.3.1 进箱前无压力传送单元 无压力传送是控制 箱子 平稳进入 满箱检测 机设备的输送带控制系统。无压力输送带控制系统可分为两个部分 :控制单元和动力单元。控制是基于 PLC 的基本控制设备。动力单元包含必需的变频器和用于紧急关闭的继电器。 HMI 满箱检测机 PLC 剔除器 无压力传送单元 检测单元 编码器 满箱检测相机 nts满箱检测系统总体方案 12 2.3.2 检测 单元 程序通过从 TD200 接受的信息判断当前的箱型，从触发器和光 电传感器读取的信息判断当前箱子的有关信息，并经过相关处理来判断是否是满箱。并对 总 箱数、 合格 箱数及缺瓶箱进行计数。当检测到缺瓶箱时，激活高速计数器，高速计数器对来自旋转编码器的脉冲信号进行计数，判断其当前位置，到达剔除器位置时剔除器动作，剔除缺瓶箱。同时能够判断是否是连续出现缺瓶箱并能对连续出现的缺瓶箱计数，超过设定的最大连续缺瓶箱数时，自动停止检测并报警，通知操作人员进行检查。 2.3.3 剔除环节 图 2.2 剔除环节 在高速运行而且速度不恒定的运行生产线上，如何剔除瓶体是一个关键且复杂的环节。 本课题使 用的剔除定位方法是，在进 箱 区为每个 箱 子设置编号，在各个 箱 子的检测位置上，系统获得每个 箱 子的数据信息。控制单元 PLC 结合nts山东科技大学泰山科技学院毕业设计（论文）说明书 13 编码器，针对不合格的 箱 子进行精确定位，也就是说虽然运动物体的速度是不恒定的，但是从检测开关到剔除器的距离却是恒定的，我们利用光电开关结合编码器 测出物体实际前进的距离，如果箱 子是 不合格的 则在达到这个距离的时刻向剔除器 发 出剔除信号，激活剔除器的机械动作。气动控制的高速气缸可以迅速的伸展 与 回收，剔除器将 箱 子剔除到另外一个并行的输送带或者垃圾回收箱中。 在高速运行而且速度不恒定的运行生产线上，如何剔除 瓶体是一个关键而复杂的环节。nts图像处理算法的研究 14 3 图像处理算法的研究 满箱检测系统的技术难点就是如何利用数字图像处理技术完成对箱子图像的检测。本章讨论了与检测系统相关的数字图像处理技术，然后详细分析了数字图像处理技术在系统中的应用原理和相关算法，比较了各种算法的优劣，选择中阈值迭代算法， 中 值滤波算法，图像平滑算法，图像 锐化算法，模 板匹配 算法。 3.1 数字图像处理的概述 3.1.1 数字图像处理的概念 随着数字技术的不断发展和应用，现实生活中的许多信息都可以用数字形态的数据进行处理和存储，数字图像就是这种以数字形式进行存 储和处理的图像。利用计算机可以对它进行常规图像处理技术所不能实现的加工处理。数字图像技术正在改变着人们处理图像的方式。 数字图像处理（ Digital Image Processing）是指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预定的目的。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可以进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。其缺点是处理过程比较耗时，对计算机的硬件资源的要求比较高，特别是进行复杂的处理更是如此。一般情况下，处理静止画面居多，如果实 时处理一般精度的数字图像需要具有 100Mbps 的处理能力：其次是分辨率及精度尚有一定的限制。 到今天，数字图像处理广泛应用到科学研究、工农业生产、军事技术、nts山东科技大学泰山科技学院毕业设计（论文）说明书 15 政府部门、医疗卫生等许多领域。科学进步及人类需求的多样化发展，使得多学科交叉与融合成为现代科技发展的一大特色和重要途径。因此数字图像处理技术逐步向其他学科领域渗透，并为其他学科所利用，这是科学发展的必然。本系统就是自动控制技术和图像处理技术的融合。 3.1.2 数字图像处理的特点 数字图像处理是利用计算机的数字计算技术采用某种数学计算模型获得与实际光学 模拟系统相同处理效果的过程。数字图像处理具有如下特点： (1)处理精度高，再现性好。利用计算机进行图像处理，其实质是对图像数据进行各种运算。由于计算机技术的飞速发展，计算精度和计算的正确性勿庸置疑；另外，对同一图像用相同的方法处理多次，也可得到完全相同的效果，具有良好的再现性。 (2)处理的多样性。由于图像处理是通过运行程序进行的，因此，设计不同的图像处理程序，可以实现各种不同的处理目的。 (3)图像数据量庞大。图像中包含有丰富的信息，可以通过图像处理技术获取图像中包含的有用的信息，但是数字图像的数据量巨大 。一幅数字图像是由图像矩阵中的像素 (Pixel)组成的，通常每个像素用红、绿、蓝三种颜色表示，每种颜色用 8 bit 表示灰度级。则一幅 10241024 不经压缩的真彩色图像，数据量达 3 MB(即 102410248 bit3=24 Mb)。如果精度及分辨率再提高，所需处理时间将大幅度增加。 在数字图像处理中涉及到的基础知识和专业技术相当广泛。一般来说涉及通信技术，计算机技术，电子技术，电视技术，至于涉及到数学、物理学等方面的基础知识更多。雄厚的数理基础及相关的边缘学科知识对图nts图像处理算法的研究 16 像处理科学的发展起到越来越多的 影响。总之图像处理科学是一门涉及到多学科的综合性科学 。 3.1.3 数字图像处理系统 数字图像处理系统是执行图像处理、分析和提取特征区域的计算机系统，它 通常包括：计算机、图像显示器、大规模存储、硬拷贝输出装置、特殊的图像处理硬件、图像处理软件和图像传感器等。 在查阅国内外参考文献和参考已有检测设备的基础上，将图像处理的工作流程设计如图 3.1所示： 3.2 图像预处理 图像预处理是图像分析的一个重要环节，对图像进行适当的预处理，可以使得图像更加便 于分割和识别。 本系统主要涉及到的图像预处理的算法有图像增强处理 (图像的灰度变换、 快速定位、 图像平滑、图像锐化 )和图像滤波处理 (中值滤波 )。 图 像 获 取 图 像 预 处 理 图像 分割 特征提取 模 式 识 别 图 3.1 图像处理步骤 nts山东科技大学泰山科技学院毕业设计（论文）说明书 17 3.2.1 灰度级变换 一幅 图像 从获取到处理过程中的每一次变换，如生成、传输等后，由于各种环境和设备的影响，输出 图像 的质量或多或少地降低或退化，采用技术去改 善图像的视觉效果或将图像转换成一种更适合自动分析识别的形式 ，称为图形增强。对 图像 中的每一个 像素 的灰度级进行标度变换，扩大 图像 灰度范围，以达到增强 图像 的目的。标度输入 图像 的 像素 点 (x， y)的灰度级为 f，通过映射函数 T 映射成输出 图像 的灰度级 g (x， y)，即 g (x，y)=T(f(x， y)。 当 图像 在成 像 时曝光量不适合或设备的非线性动态范围过窄时，都会产生对比度不足的情况，使 图像 的细部不够清晰而影响后续的识别处理。将 图像 灰度线形扩展可以显著改善 图像 的质量。设原 图像 f(x， y)的灰度范围为 a， b，希望变化后的 图像 g(x， y)动态范围为 c， d，则 ： cab ayxfcdyxg ),()(),( (3.1) 而要进行处理的 图像 ，目标物体占 图像 的大部分，因而大部分 图像 灰度级 为目标物体灰度，小部分为背景灰度，对上式进行改进，即 ： byxfdayxfcbyxfacabayxfcbyxg),(,),(,),(,),()(),( (3.2) 这样即可以将灰度扩大，增大 图像 对比度达到增强 图像 的目的，有可以滤除部分过亮或过暗的 图像 点。 图像处理软件 Sherlock 中 Thershold 算法的参数有三个： （ 1） Thershold 阈值，参数值的变化是 0,128。 （ 2） Below Thershold 下阈值，参数值的变化是 0,255。 nts图像处理算法的研究 18 （ 3） Above Thershold 上阈值，参数值的变化是 0,255。 3.2.2 快速定位算法 图像 定位算法在静态情况下不需要使用。但是本课题是对运动目标的图像 处理，由于运动的原因，目标物体在 图像 中的位置是变化的，通过定位可以确定 图像 的具体位置，从而减少 图像 处理的范围，减少计算量，有利于提高系统速度。定位是为了确定瓶的被测部位在 图像 中的相对位置，不需要确定全部 像素 。从快速操作的要求出发，采用等间隔网格点扫描法，可以降低 图像 处理工作量。设水平间隔和垂直间隔相等，且间隔设为 a点， 图像 大小为 n*m， g(i， j)为灰度级，又设 阈 值为 th，则 网格集合 A表示为 ： thjigifthjigifyxfyxfA),(,0),(,1),(),( x=0,a,2a, ； y=0,a,2a (3.3) 如果 f(x， y)等于 1 表示点 (x， y)属于 图像 网格集合，否则属于背景集合。 3.2.3 图像滤波处理 从相机获得的 图像 由于转化过程中电磁特性及外界环境的影响，使 图像 退化变质或含有噪音，因而需要平滑滤波处理。 3.2.3.1 邻域 像素 平滑滤波 由于高频噪声的随机性，使噪声点与其邻域 像素 灰度上呈现变化，造成 图像 退化。邻域 像素 平滑就是以处理点邻域内 像素 灰度的平均值代替处理点灰度，达到平 滑的目的。 g(i,j)是点 (x,y) 的邻域 像素 灰度，i=0, s-1;j=0, s-1， s 为邻域长、宽点数，设 f(x,y)是处理点灰度， x=0，n-1;y=0 ， ， m-1 ， n 是 图像 长 度 ， m 是 图像 宽 度 ， 则 有 : nts山东科技大学泰山科技学院毕业设计（论文）说明书 19 1002 ),(11),( sjijigsyxf可以平滑掉噪声点，但同时也对 图像 边缘点进行平滑，使边缘变得模糊，不利于边缘处理，邻域越大，模糊程度愈强。因此进行改进。加限制条件 thyxfjigs sji ),(),(11 1002(3.4) (th 为 阈 值 )进行平滑处理，否则处理点灰度保持不变。 该方法简单，计算量小，但使用时对 图像 边缘会产生模糊。 3.2.3.2 快速中值滤波 快速中值滤波算法是对经典中值滤波方法的改进，是一种非线性滤波方法，在滤波的同时有一定的保持边界能力，但窗口增大会丧失这一能力。在滤波时首先选定窗口，窗口在 图像 上从左向右，从上向下移动，对每个窗口中心的 像素 ，以该窗口内所有 像素 按灰度从小到大排队，并取中间位置的灰度代替。由于排队过程需要时间长，因此处理速度慢。快速中值滤波不直接进行排队，而是对窗口内的 像素 进行直方图统计确定中值 ，且在移动中只统计窗口左边移出的一列和右边移入的一列，对于中间部分由于和前一窗口相同，不需要重新统计，从而提高了处理速度。 图像处理软件 Sherlock 中的预处理算法中，我们选择的是 Median 算法， 而 Median 算法中的参数已经被封装了 ， 不能看到参数的设置。 3.2.4 图像平滑 实际获得的图像一般都因受到某种干扰而含有噪声，图像平滑（ Smoothing） 的目的就是为了减少和消除图像中的噪声，以改善图像质量，有利于抽取对象特征进行分析。低通滤波可以降低图像中的视觉噪声，nts图像处理算法的研究 20 除去图像中的高频部分，图像中那 些本来不明显的低频成分就更容易识别了。三个常用的低通滤波器如下所示： 1 9 1 9 1 9 1 9 1 9 1 9 1 9 1 9 1 9 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 5 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 6 1 8 1 1 6 1 8 1 4 1 8 1 1 6 1 8 1 1 6 LP1 LP2 LP3 3.2.5 图像锐化 在图像摄取、传输及处理过程中有许多因素会使图像变得模糊，图像锐化 （ sharpening） 的主要目的是加强图像中的目标边界和图像细节。高通滤波增 强图像的高频空间频率成分，阻挡低频空间频率
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