摘要:人們從外界環(huán)境獲取的信息中,80%來自于視覺,其他來自于觸覺、聽覺、嗅覺等感覺器官。機(jī)器視覺就是用計(jì)算機(jī)模擬人眼的視覺功能,從圖像或圖像序列中提取信息,對(duì)客觀世界的三維景物和物體進(jìn)行形態(tài)和運(yùn)動(dòng)識(shí)別。本篇主要談?wù)摍C(jī)器視覺代替人體視覺在紡織檢測(cè)中的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺;識(shí)別;匹配
中圖分類號(hào):F49 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A DOI:10.3969/j.issn.1672-0407.2012.01.024
文章編號(hào):1672-0407(2012)01-059-02 收稿日期:2011-11-20
一、機(jī)器視覺的研究內(nèi)容
人們從外界環(huán)境獲取的信息中,80%來自于視覺,其他來自于觸覺、聽覺、嗅覺等感覺器官。當(dāng)人們的眼睛從自己周圍的環(huán)境獲取大量信息,并傳入大腦后,由大腦根據(jù)知識(shí)或經(jīng)驗(yàn)對(duì)信息進(jìn)行加工、推理等處理工作,最后識(shí)別、理解周圍環(huán)境,包括環(huán)境內(nèi)的對(duì)象物,如運(yùn)動(dòng)物體與物體間的相對(duì)位置、形狀、大小、顏色、紋理、運(yùn)動(dòng)還是靜止等。機(jī)器視覺就是用計(jì)算機(jī)模擬人眼的視覺功能,從圖像或圖像序列中提取信息,對(duì)客觀世界的三維景物和物體進(jìn)行形態(tài)和運(yùn)動(dòng)識(shí)別。機(jī)器視覺研究的基本目的--就是要尋找人類視覺規(guī)律,從而開發(fā)出從圖像輸入到自然景物分析的圖像理解系統(tǒng)。對(duì)于機(jī)器視覺系統(tǒng)來說,輸入是表示三維景物投影的灰度陣列(可以有若干個(gè)輸入陣列),這些陣列可提供從不同方向、不同視角、不同時(shí)刻得到的信息。通常這些描述是關(guān)于物體的類別和物體間的關(guān)系,但也可能包括如表面空間結(jié)構(gòu)、表面物理特性(形狀、紋理、顏色、材料)、陰影以及光源位置等信息。目前許多機(jī)器視覺專家都是在馬爾(Marr)創(chuàng)立的視覺計(jì)算理論框架下求索。
二、機(jī)器視覺與人類視覺的差異
對(duì)于人的視覺來說,由于人的大腦和神經(jīng)的高度發(fā)展,其目標(biāo)識(shí)別能力很強(qiáng)。但是,人的視覺也同樣存在障礙,例如,即使具有一雙敏銳的眼睛和極為高度發(fā)達(dá)頭腦的人,一旦置于某種特殊環(huán)境(即使曾經(jīng)具備一定的檢驗(yàn)知識(shí)),其目標(biāo)識(shí)別能力也會(huì)急劇下降。事實(shí)上人們?cè)谶@種環(huán)境下,面對(duì)簡單物體時(shí),仍然可以有效而簡便地識(shí)別,而在這種情況下面對(duì)復(fù)雜目標(biāo)或特殊背景時(shí),才會(huì)在視覺功能上發(fā)生障礙,兩者共同的結(jié)果是導(dǎo)致目標(biāo)識(shí)別的有效性和可靠性的大幅度下降。將人的視覺引入機(jī)器視覺中,機(jī)器視覺也存在著這樣的障礙。它主要表現(xiàn)在3個(gè)方面。
(1)如何準(zhǔn)確、高速(實(shí)時(shí))地識(shí)別出目標(biāo);
(2)如何有效地增大存儲(chǔ)容量,以便容納足夠細(xì)節(jié)的目標(biāo)圖像;
(3)如何有效地構(gòu)造和組織出可靠的識(shí)別算法,并且順利地實(shí)現(xiàn)。前兩者相當(dāng)于人的大腦這樣的物質(zhì)基礎(chǔ),這期待著高速的陣列處理單元以及算法的新突破,用極少的計(jì)算量以及高度地并行性實(shí)現(xiàn)功能。
三、機(jī)器視覺檢測(cè)中幾種基本技術(shù)
(一)訓(xùn)練系統(tǒng)
先將參考織物或圖片的圖像輸入微機(jī)圖像處理系統(tǒng),選擇并計(jì)算可表示圖像特征的參數(shù),以確定疵點(diǎn)或圖形的分類指標(biāo),如灰度級(jí),疵點(diǎn)或圖形的面積,疵點(diǎn)在經(jīng)緯向尺寸、形態(tài)等,是系統(tǒng)獲得這些指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)。然后將所測(cè)試的織物輸入,計(jì)算其各點(diǎn)灰度值及一些需比較的特征參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)比較,確定疵點(diǎn)或圖形分類。
(二)樣板匹配
求得某一圖像哪一部分對(duì)應(yīng)另一圖像的哪一部分時(shí)或比較兩幅圖像的相似度時(shí),采用樣板樣匹配的方法。一般將樣板t(x,y),令其中心與圖像的一點(diǎn)(i,j)重合,逐點(diǎn)檢測(cè),找出差距小于閾值的部位,定位相同或相似的,大于閾值的部位,定為不同或不相似的點(diǎn)。
(三)二值化處理
為將圖形與背景分離,根據(jù)灰度值確定一定灰度域值。將灰度值大于此域的點(diǎn)置為1,小于此域值的點(diǎn)為0。使圖像變?yōu)楹诎锥祱D像,便于圖形特征測(cè)量和結(jié)構(gòu)分析描述。
(四)腐蝕和膨脹
腐蝕可使輪廓邊界收縮,膨脹可使輪廓邊界膨脹,腐蝕和膨脹的不同組合,不同處理次數(shù),可以得到不同的圖形效果,如使圖像中的小孔使之檢測(cè)出來或使之消除。
(五)細(xì)線化
對(duì)給定的圖形使之細(xì)化,從而提取線寬為l的中心線的操作。在細(xì)線化中,不改變?cè)瓐D的連接性,使圖形骨架輪廓結(jié)構(gòu)清晰,便于計(jì)算,不會(huì)因邊界上的小凹凸而產(chǎn)生毛刺。在計(jì)算非織造布纖維取向度是用此法處理。
(六)紋理分析
在分析縐組織的縐效果或羊絨的鱗片結(jié)構(gòu)時(shí),須用紋理分析的方法。紋理分析內(nèi)容包括:紋理特征的計(jì)算微粒區(qū)域的分割與紋理邊緣的檢測(cè)。
具體可以解決的問題如:
1.紡織布料識(shí)別與質(zhì)量評(píng)定;
2.織物表面絨毛鑒定;
3.織物的反射特性;
4.合成紗線橫截面分析;
5.緲線結(jié)構(gòu)分析等;
6.此外還可用于織物組織設(shè)計(jì)、花型紋板、棉粒檢測(cè)、分析紗線表面摩擦等。