基于Matrox Iris P 系列智能相机的设计.docx
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基于Matrox Iris P 系列智能相机的设计.docx
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基于MatroxIrisP系列智能相机的设计
本科毕业报告
1.结合毕业设计情况,根据所查阅的文献资料,撰写2000字左右的文献综述:
文献综述
一、本课题研究的背景、目的及意义
智能相机(SmartCamera)并不是一台简单的相机,而是一种高度集成化的微小型机器视觉系统。
它将图像的采集、处理与通信功能集成于单一相机内,从而提供了具有多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案。
同时,由于应用了最新的DSP、FPGA及大容量存储技术,其智能化程度不断提高,可满足多种机器视觉的应用需求[1]。
智能相机是指通过传感器(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[2]。
智能相机不但能够获取图像,同时还能够描述和分析它们所“看”到的图像,因此被广泛应用于检测,监视和运动分析等领域。
随着对实时图像处理需求的不断增长,智能相机被集成到各种应用中以提供低费用、低能耗的系统,这些系统不但能够完成图像的处理和压缩,还能够运行大量的算法以便从视频流中提取有
用的信息。
九十年代早期就有一些公司从事智能相机的商业化的研究,IVP公司的MAPP2200和1100系列可能是最早进入到应用中的产品,同时Mitsubishi公司也研制出了一些视觉传感器原型,当时应用最广泛的可能是Kodak或是Motorola的采用APS技术的产品来进行图像的压缩[3]。
智能相机的特点是能够提高生产制造的柔性和自动化程度[4]。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人类视觉难以满足要求的场合,如钢厂对钢板或钢带的检验,造纸厂对纸张的均匀度,亮度等质量标准进行检验,就常用智能相机来替代人类视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人类视觉检查产品质量效率低且精度不高,用智能相机可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
而且智能相机易于实现信息集成,通过对生产线上产品的检验结果的分析可以实时对生产线的运行情况进行监控,并将结果反馈给控制系统,以随时对生产线进行调整。
因此,智能相机是实现计算机集成制造的基础技术。
正是由于智能相机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,人们将智能相机广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
二、本课题国内外研究现状
1、在国外,智能相机的应用普及主要体现在半导体及电子行业,其中大概40%一50%都集中在半导体行业[5]。
具体如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。
SMT表面贴装:
SMT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、清洗荆等;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、电子工程模具。
智能相机系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用,并且其产品在实际应用中占据着举足轻重的地位。
在国内,以上行业本身就属于新兴的领域,再加之智能相机产品技术的普及不够,导致以上各行业的应用几乎空白,即便是有,也只是低端方面的应用[6]。
目前在我国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,国内有关大专院校、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大胆的尝试,逐步开始了工业现场的应用:
其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域,这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。
2、数字图像处理技术是20世纪60年代随着计算机技术和VLS(VeryLargeScaleIntegration)的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域,它在理论上和实际应用中都取得了巨大的成就[7]。
从20世纪70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理技术向更高、更深层次发展[11]。
人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为图像理解或计算机视觉。
很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果。
其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想[12]。
20世纪80年代末期,人们开始将其应用于地理信息系统,研究海图的自动读入、自动生成方法。
数字图像处理技术的应用领域不断拓展[14]。
数字图像处理技术的大发展是从20世纪90年代初开始的。
自1986年以来,小波理论与变换方法迅速发展,它克服了傅里叶分析不能用于局部分析等方面的不足之处,被认为是调和分析半个世纪以来工作之结晶。
Mallat在1988年有效地将小波分析应用于图像分解和重构。
小波分析被认为是信号与图像分析在数学方法上的重大突破。
随后数字图像处理技术迅猛发展,到目前为止,图像处理在图像通讯、办公自动化系统、地理信息系统、医疗设备、卫星照片传输及分析和工业自动化领域的应用越来越多。
进入21世纪,随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善,数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。
属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等。
近些年来,各国学者致力于数字图像的全自动分析研究,力争使计算机的识别和理解能够按照人的认识和思维方式独立地工作,实现准确的图像解释和定量分析,并已经取得了较大的进展,但也存在很多尚待解决的问题,比如图像的处理速度、可靠性、智能化、标准化、不同应用领域理论的完善等。
参考文献
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PD064VT5.PRIMEVIEW INTERNATIONALCO.,LTD.May,2004.
毕业设计开题报告
2.本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段(途径):
一、本课题要研究或解决的问题
1、学习理解MatroxIrisp-series智能相机的工作原理,学会智能相机的安装与调试,学会使用智能相机的常用命令;
2、掌握数字图像处理基本原理,学会使用MicrosofteMbeddedVisualC++软件编程;
3、针对MatroxIrisp-series智能相机,认真学习研究智能相机的用户手册,掌握里面的图像处理技术,编写能够实时处理图像的程序;
二、拟采用的研究手段
1、MatroxIrisP系列智能相机组成、结构图及工作原理
MatroxIrisP系列将传统智能相机的集成性与传统的基于PC的机器视觉系统的灵活性相结合,获得双赢优势。
MatroxIrisP系列是一套完全可以通过编程控制的设备,允许OEM和集成商根据他们各自的垂直市场作自定义扩展。
其嵌入式Intel构架处理器提供的计算能力可以应对典型的机器视觉应用程序。
MatroxIrisP系列用一个实时操作系统实现其性能和稳定性,这两点对于重大的机器视觉项目的应用程序十分必要[15]。
熟悉的Windows编程环境使学习曲线最小化,开发灵活性最大化,同时已有十年之久的MatroxImagingLibrary(MIL)编程工具提供图像处理和分析工具,这样,OEM和集成商可以自信快速的完成任务。
(1)主要特征:
强有力的嵌入式Intel构架处理器;
在MicrosoftWindowsCE.NET实时操作系统下运行用熟悉的Microsoft开发环境和MatroxImagingLibrary(MIL);
基于网络的配置与监控;
高保真黑白或彩色CCD芯片;
外触发或内部控制电子快门;
网络接口;
RS-232串口通讯;
辅助数字I/O;
坚固的单或双片工业设计;
(2)软件环境
MatroxIrisP系列预装了MicrosoftWindowsCE.NET这一实时操作系统,该系统实时能力强(例如:
即使在CPU占用率极高的情况下,对于中断信号和任务切换信号都会有确定的回应),启动和关闭的速度快[16]。
在MicrosoftWindowsCE.NET下用Win32API的子系统编程包含一个跨越平台的环境。
C/C++应用程序源代码是用在PC上运行的Microsoft嵌入式VisualC++编写成的。
通过网络连接可以下载到相机执行,并可以通过同一网络连接远程的用在PC上运行的嵌入式VisualC++对程序进行调试。
(3)MatroxirisP系列智能相机的内部结构如图1.1所示:
图1.1MatroxirisP系列智能相机的内部结构图
(4)智能相机的工作原理
一般智能相机系统由六部分组成,光学系统、图像摄取装置、图像处理模块、通信控制模块、显示模块和实时记录模块。
如图1.2所示:
图1.2智能相机系统的组成框图
智能相机的工作过程如下:
光学系统为图像摄取装置(即图像传感器,分CMOS和CCD两种)提供清晰的图像,图像传感器把光学图像转变为全数字信号(即数字图像);图像处理模块对数字图像进行处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息来抽取目标的特征并根据特征对处理的目标进行分类;通信控制模块根据处理结果给出相应的控制信号来控制现场设备的动作,也可以接受外部控制信息;显示模块用来在调试时对处理结果进行评价,一般调试完毕就很少使用;记录设备可以记录工作信息,以提供一段时间内的统计信息。
图像传感器是智能相机系统的关键部分,它完成光-电信号转换,新型的固体摄像器件CCD、CMOS等逐渐成熟,由于其集成度高,而且结构简单,信噪比高,易于与图像处理系统连接,价格便宜等因素,在智能相机中得到广泛应用。
图像处理模块提取数字图像信号,通过图像预处理(包括去除噪声、图像增强)、图像分割(将图像与背景分离)、特征提取、模式分类,将不同的产品或缺陷识别出来,并通过通信与控制模块传输控制信号来控制现场设备。
图像处理模块是智能相机的关键部分,它决定了整个系统的功能,处理精度和速度。
2、采用的技术方案和实验方法
本课题的主要目的是利用嵌入式VisualC++4.0编译程序,并下载到智
能相机中,完成图像处理。
通过图像的预处理(包括去除噪声、图像增强、图像分割(将图像与背景分离)、特征提取、模式分类,将不同产品或缺陷识别出来[17]。
(1)去除噪声:
在实际应用中,我们的智能相机获取的原始图像不是完美的,例如对于智能相机获取的原始图像,由于噪声、光照等原因,图像的质量不高,所以需要进行预处理,以有利于提取我们感兴趣的信息。
传统的去噪方法有两种:
1)空间域上对噪声进行处理
如果图像中只有加性噪声的存在,通常可以在空间域上对噪声进行处理。
一般采用以下几种滤波器来实现图像去噪:
均值滤波器、顺序统计滤波器、自适应滤波器。
2)在频率域上对噪声进行处理:
如果图像的噪声是周期性的,通常是在频率域上对噪声进行处理。
一般采用以下几种滤波器来实现图像去噪:
带阻滤波器,可以在频率域噪声分量的一般位置近似已知的应用中消除噪声。
带通滤波器,可以帮助屏蔽噪声模式,简化噪声分析。
陷波滤波器,可以与带通带阻滤波器结合去除图像噪声。
维纳(wiener)滤波,维纳滤波是逆滤波与噪声平滑的最理想的折衷。
(2)图像增强:
对图像中的信息有选择地加强和抑制,以改善图像的视觉效果,或将图像转变为更适合于机器处理的形式,以便于数据抽取或识别。
例如一个图像增强系统可以通过高通滤波器来突出图像的轮廓线,从而使机器能够测量轮廓线的形状和周长。
图像增强技术有多种方法,反差展宽、对数变换、密度分层和直方图均衡等都可用于改变图像灰调和突出细节。
实际应用时往往要用不同的方法,反复进行试验才能达到满意的效果。
(3)图像分割:
图像分割就是把图像划分成一些“有意义”的区域。
根据缺陷出现位置,将图像动态分成若干区域,采用局部门限技术,能较好地解决背景光强不均匀的缺陷分割问题。
首先,判断缺陷出现的大致位置,然后可以进行边缘检测的分割。
我们对边缘的提取首先检出图像局部特性的不连续性,然后再将这些不连续的边缘像素连成完备的边界。
我们可以采用的边缘检测算子有:
Roberts边缘检测算子、Sobel边缘检测算子、Prewitt边缘检测算子、Krisch边缘检测算子、LoG-Laplacian高斯-拉普拉斯算子,分形方法、Canny算法。
通过试验比较结果,选取最为合适的算子。
以上是以上是我对本课题研究中所需要的一些图像处理总结,在今后研
究过程中,还需要不断的学习与加强。
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