圖像處理系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識 ??

什么是圖像處理系統(tǒng)？

圖像處理系統(tǒng)是一系列機制，用于處理和分析計算機上的相機和傳感器獲取的圖像數(shù)據(jù)，以讀取目標物體的特性。

由于能夠自動代表人眼進行判斷和測量，它已成為制造線和工業(yè)機器人檢驗設(shè)備的技術(shù)。 近年來，利用人工智能的先進圖像識別技術(shù)進一步拓展了其應(yīng)用范圍。

圖像處理系統(tǒng)的應(yīng)用

圖像處理系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、工業(yè)、交通和安全等多個領(lǐng)域。

1. 醫(yī)學領(lǐng)域

醫(yī)學領(lǐng)域最常見的影像治療是CT掃描和MRI掃描。 CT（計算機斷層掃描）是一種診斷方法，利用X射線拍攝人體橫斷面圖像，并利用圖像處理技術(shù)在三維空間中重建。 磁共振成像（MRI）是一種利用強磁場和電磁波來可視化人體結(jié)構(gòu)的檢測，從而無需輻射即可進行診斷。

這兩種檢查都利用圖像處理技術(shù)從不同角度觀察人體。

2. 工業(yè)部門

在工業(yè)領(lǐng)域，圖像處理系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于制造線的多個階段。 具體來說，它已被應(yīng)用于廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，包括組裝時的位置識別和零件揀選、數(shù)量檢測、目視檢查和尺寸檢測，以及運輸中的分揀和包裝。

通過自動化操作，它大大提升了檢查速度和統(tǒng)一質(zhì)量，同時也用于危險區(qū)域的監(jiān)控。

3. 交通部門

在交通領(lǐng)域，汽車駕駛輔助和自動駕駛技術(shù)等應(yīng)用具有代表性。 通過處理安裝在車輛上的攝像頭圖像，它能檢測行人、障礙物及周圍車輛，協(xié)助駕駛員發(fā)出警報和避讓動作。

除了汽車，圖像處理系統(tǒng)還應(yīng)用于鐵路設(shè)備監(jiān)控和安全監(jiān)控。 一個主要優(yōu)勢是能夠高效監(jiān)測戶外環(huán)境，這些環(huán)境的亮度會隨著一天中的時間變化，以及為人類提供寬廣的鐵路線路。

4. 安全部門

安全領(lǐng)域的代表性應(yīng)用例子是面部識別系統(tǒng)。 它們被廣泛用于解鎖智能手機，也有助于加強辦公樓和機場的門禁安全。

近年來，技術(shù)被引入，通過分析監(jiān)控攝像頭錄像，利用人工智能自動檢測可疑行為。

圖像處理系統(tǒng)的原理

圖像處理系統(tǒng)主要分為四個步驟：“圖像輸入”、“預處理”、“特征提取”和“評估”。

1. 圖像輸入

圖像輸入是利用相機或傳感器捕捉物體并將其作為圖像數(shù)據(jù)捕獲的過程。 在工業(yè)應(yīng)用中，主要使用CCD傳感器和CMOS傳感器，將目標物體反射的光轉(zhuǎn)換為電信號以生成數(shù)字圖像。

拍攝過程中，光線的類型和位置極大影響圖像質(zhì)量，因此設(shè)計合適的光線環(huán)境至關(guān)重要。

2. 預處理

預處理是將捕獲的圖像準備得易于分析的過程。 一種代表性的預處理是“平滑處理”，通過略微模糊圖像來去除噪點。 具體來說，它計算一個像素和周圍像素的平均亮度，然后用該值替換原始像素以使圖像平滑。

這種方法也被稱為“平均濾波器”，被廣泛用于提高后續(xù)處理的準確性。

3. 特征提取

特征提取是指從目標對象的預處理圖像中提取特征的過程。 其中一種代表性方法是“二元化”。 二元化是指將圖像中每個像素的亮度轉(zhuǎn)換為預設(shè)參考值，并將其僅轉(zhuǎn)換為兩種顏色：白色（如果比參考值更亮）是白色，黑色（如果顏色較暗）。

直方圖用于確定這些基準值。 直方圖是一張圖表，顯示橫軸上的亮度漸變值，以及縱軸上具有該亮度的像素數(shù)，幫助你掌握圖像中光暗的整體分布。 通過基于這種分布設(shè)置合適的基線，你可以將物體與背景區(qū)分開來。

4. 評估

這是根據(jù)預期目的評估通過特征提取獲得信息的最后一步。 例如，在目視檢查中，提取的形狀和面積特征與預注冊的質(zhì)量數(shù)據(jù)進行比較，以確定合格/不通過。 結(jié)果與后續(xù)流程相關(guān)聯(lián)，如向設(shè)備控制設(shè)備輸出信號以及向工業(yè)機器人進行數(shù)據(jù)傳輸協(xié)調(diào)。

圖像處理系統(tǒng)的類型

圖像處理系統(tǒng)中使用的處理方法大致可分為兩類：“基于規(guī)則”和“基于人工智能”。

1. 基于規(guī)則的圖像處理

基于規(guī)則的方法根據(jù)預設(shè)的標準和算法分析圖像。 代表性方法包括模式匹配、斑點分析和邊緣檢測。

模式匹配計算預注冊參考圖像與輸入圖像之間的相似度，判斷目標物體的位置和形狀是否匹配。 有兩種方法：“歸一化相關(guān)搜索”，即直接比較像素值;以及“幾何形狀匹配”，用于比較等高線的幾何特征。后者還可以適應(yīng)旋轉(zhuǎn)和大小的變化。

斑點分析是一種方法，用于檢測二元化圖像中連續(xù)像素的簇，并根據(jù)物體的面積和重心位置來識別物體。 由于需要模板注冊且處理速度極快，它適合進行相對簡單的判斷，如計數(shù)項目數(shù)量。

邊緣檢測是一種通過圖像中明暗突然變化來提取邊界以識別輪廓的技術(shù)。 它用于產(chǎn)品外觀檢查和定位的前處理。

2. 基于人工智能的圖像處理

基于人工智能的方法通過機器學習和深度學習訓練大量圖像數(shù)據(jù)，并自動生成系統(tǒng)的評估標準。 即使在復雜外觀和大光照變化的環(huán)境中，它依然能實現(xiàn)高檢測精度，而這些在規(guī)則模型中難以應(yīng)對。

但需要注意的是，準備訓練數(shù)據(jù)可能耗時，且判斷基礎(chǔ)往往是黑箱式的。 近年來，結(jié)合規(guī)則模型和基于人工智能的趨勢日益增多，采用混合配置以發(fā)揮各自優(yōu)勢。