电气自动化基于机器视觉的指针表图像采集技术.docx
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电气自动化基于机器视觉的指针表图像采集技术
摘要
人类社会发展到今时今日，不断涌现出大量新技术，而机器视觉的应用，无疑也是当中重要的一项。
如今，机器视觉已经不断被应用到各种工业现场自动化领域，发挥着极其重要的作用。
而传统的指针表具有很多优点，目前还在电力系统、铁路系统、厂矿企业、计量部门等大量使用。
但是在工业上，指针表还存在很多问题，导致不能广泛应用，而且对于指针表的研究资料还比较少。
本文主要讨论的是基于机器视觉指针仪表的图像采集技术的应用及其图像预处理的关键技术。
本文首先介绍了课题的研究背景和意义，包括机器视觉的概念、历史、存在问题和前景，然后从指针表的特点入手，研究一个应用于指针表的图像采集系统，包括图像的采集，图像的预处理。
并且设计出仿真采集指针表图像的实验系统，从实验中分析处理的效果，而找出最佳的图像预处理效果。
在图像采集方面，本课题分析研究了摄像机的景深，还有摄像时的光源对采集的图像的影响。
在图像预处理方面，采用图像增强、滤波去噪、二值化等预处理的方法处理图像并取得预期的效果。
图像的采集和预处理，是本课题的主要研究工作。
建立实验仿真系统，对实验结果进行对比，从而得出结论。
关键词：
机器视觉，指针表,摄像机,图像增强,中值滤波,二值化
Abstract
Developmentofhumansocietytoday,alargenumberofnewemergingtechnology,andmachinevisionapplications,whichisundoubtedlyimportant.Today,machinevisionhasbeenappliedtovariousfieldsofindustrialautomationfield,playsanextremelyimportantrole.Thetraditionalindicatortablehasmanyadvantages,Soitstilluseinthepowersystem,railwaysystems,factoriesandmines,large-scaleuseofmeasurementsector.However,inindustry,pointertablestillexistmanyproblems,resultinginnotwidelyused,andthepointertableforresearchdataisstillrelativelysmall。
Thisarticleisfocusedonmachinevisioninthepointertableandtheapplicationofitskeytechnologies.
Inthispaper,wefirstintroducedtostudythebackgroundandsignificanceofissues,includingtheconceptofmachinevision,history,problemsandprospects,andthenmakeapointertableusedinimageacquisitionsystemsbyCharacteristicsofthetablepointer,includingimageacquisition,imagepre-processing.Simulationanddesignacollectionforthepointertableoftheexperimentalsystemimagesfromtheexperimentalanalysisoftheeffectsofimagepre-processingtofindthebestresults.
Inimageacquisition,theanalysisofthisissueofthedepthoffieldcamera,aswellaswhenthecameralightontheimpactofimageacquisition.ImagePre-processing,theuseofimageenhancement,noisefiltering,binarization,suchaspre-processingapproachtoimageandobtainthedesiredresults.
Imageacquisitionandpre-processing,isthesubjectofamajorresearchwork.Experimentalsimulationsystem,theexperimentalresultswerecomparedinordertoreachaconclusion.
Keywords：
MachineVision,Camera，IndicatorTypeMeasuringAppliance，
ImageEnhancement，Medianfilter，Binarization
目录
1绪论4
1.1引言1
1.1.1本课题的背景和意义1
1.1.2国内外的应用现状和存在问题2
1.1.3本课题的主要内容和关键技术3
1.1.4本章小结4
2图像的采集5
2.1引言5
2.2景深对图像的影响5
2.3光源对图像质量的影响7
2.3.1光源的分析与选择7
2.3.2光照方式的分析和选择9
2.4本章小结10
3图像的预处理11
3.1引言11
3.2图像的增强11
3.2.1灰度拉伸11
3.2.2直方图均衡化12
3.2.3梯度场放大增强13
3.2.4本课题采用的图像增强方法14
3.3图像的滤波去噪14
3.3.1算术平均值滤波14
3.3.2加权均值滤波15
3.3.3中值滤波15
3.3.4本设计采用的滤波去噪方法17
3.4图像的二值化17
3.4.1整体全局阈值二值化18
3.4.2分块局部阈值二值化19
3.4.3动态阈值二值化19
3.4.4本文采用的图像二值化方法20
3.5本章小结21
4指针表图像采集实验系统22
4.1引言22
4.2系统硬件设计22
4.2.1程控标准电流源的设计22
4.2.2程控电流源硬件结构及电路设计23
4.3系统软件设计25
4.3.1程控电流源软件设计25
4.4基于Matlab的图像处理程序设计26
4.5本章小结27
5总结28
6参考文献29
7致谢30
1.绪论
在人类的科学探索与生产实践活动中，仪器仪表是认识世界的重要工具。
作为现代社会中“信息获得”的源头，仪器仪表工业代表着一个国家科技发展的水平。
随着数字电子的发展，数字仪表精度高、易读，虽然部分指针式仪表已被数字仪表所代替，但是当被测量对象快速变化或来回波动时，数字式仪表的示值会快速变化而不易读取，且价格较高。
而指针式仪表可以直观地反映出被测量值的变化趋势，而且还具有结构简单，安装维护方便，具有防尘、防水、防寒、不受电磁场干扰、可靠性高、价格便宜等优点，目前还在电力系统、铁路系统、厂矿企业、计量部门等大量使用。
1.1引言
对于一些行业的指针式仪表，特别是准确度比较高的仪表的检验，至今仍是采用手工记录读数、处理结果，指针式仪表的检定要求检定人员在每个需要检定的刻度上通过比较指针表的实际读数与标准电源的输出值之间的差异来分析被检定仪表的性能。
然而由于人眼的分辨能力有限，当指针位于两刻度线之间时，只能粗略估计指针的位置，不能准确读取仪表的示数，这将直接影响了检定的准确程度。
再者人的眼睛在大量的视觉工作之后会出现视觉疲劳，在检验测试工作中会出现疏忽和差错，若能及时发现改正这些差错，则要增加了重复劳动。
如果不能及时发现，则有可能带来严重的后果。
采用人工方式工作费时间、劳动强度大、检定效率低、检定误差大、可靠性差。
针对人工方式检定的缺点，才用机器视觉来对仪表进行读数必成为未来的主流[1]。
1.1.1本课题的背景和意义
机器视觉自起步发展到现在，已有15年的发展历史。
应该说机器视觉作为一种应用系统，其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。
机器视觉又叫计算机视觉，是用计算机系统来对人的视觉的模拟和延伸。
机器视觉涉及到多个学科，给出一个精确的定义是很困难的，而且在这个问题上见仁见智，各人认识不同。
美国制造工程师协会（SME）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA）自动化视觉分会关于机器视觉的定义是：
“Machinevisionistheuseofdevicesforopticalnon—contactsensingtoautomaticallyreceiveandinterpretanimageofarealsceneinordertoobtaininformationand／orcontrolmachinesorprocesses．”译成中文是：
“机器视觉是使用光学器件进行非接触感知，自动获取和解释一个真实场景的图像，以获取信息和（／或）控制机器或过程[2]。
”它涉及多方面的技术，包括光源技术、图像采集技术、图像处理技术及运动控制技术等多个方面的技术。
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。
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。
目前，在指针式仪表检定方面还没有见到使用自动化检定装置的产品，基本上采用常规的检测方法和检测手段，自动化检定装置作为研究方向一直在进行之中，在科学、技术方面还需要进一步研究。
若基于机器视觉技术指针式仪表自动检定系统研制成功并投入使用，将减少人工的重复劳动，减轻劳动强度，加快检定速度，具有较好的社会和经济效益。
1.1.2国内外的应用现状和存在问题
20世纪70年代中期，以Marr,Barrow和Tenebaum等人为代表的一些研究者提出了一整套视觉计算的理论来描述视觉过程，其核心是从图像恢复物体的三维形状[2]。
在视觉研究的理论上，以Marr的理论影响最为深远。
其理论强调表示的重要性，提出要从不同层次去研究信息处理的问题。
对于计算理论和算法实现，他又特别强调计算理论的重要性。
这一框架虽然在细节上甚至在主导思想上还存在不完备的方面，许多方面还有很多争议，但至今仍是目前计算机视觉研究的基本框架[3]。
进入80年代中后期，随着移动式机器人等的研究，视觉研究与之密切结合，大量引入了空间几何的方法以及物理知识，其主要目标是实现对道路和障碍的识别处理。
这一时期引入主动视觉的研究方法，使用了距离传感器，并采用了多传感器融合等技术。
以计算器进行图像处理，改善图像品质的有效应用开始于1964年美国喷射推进实验室（J.P.L）用计算机对宇宙飞船发回的大批月球照片进行处理，获得显著的效果[4]。
1970至1980年代由于离散数学的创立和完善，使数字图像处理技术得到了迅速的发展，随着电脑的功能日益增强，价格日益低廉，使得图像处理在各行各业的应用已经成为相当普遍的工具之一，广泛应用在医学工程、工业应用、交通等领域。
1980年代开始，有关交通量估测的研究渐渐有了成果。
到1985年以后，各国对于交通图像侦测系统已有实际的成品发展出来。
另外，近年来结合类神经网络加速图像处理速度形成一个研究趋势。
而在中国，以上行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉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。
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。
真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用空间还比较大，其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。
而且，对于机器视觉的研究工作和资料还比较少，不利于机器视觉的推广应用。
而一些应用到机器视觉的技术，还不够成熟，造成较大的误差，十分需要进一步地研究机器视觉的工业应用。
1.1.3本课题的主要内容和关键技术
本课题的研究目的就是通过摄像机采集指针表的图像，然后经过图像预处理从而让机器自动获得指针表的读数。
研究内容包括采集图像时摄像机的聚焦、景深以及光源对图像的影响，处理图像时进行的去除噪声，灰度拉伸，二值化。
关键技术包括：
（1）对摄像机摆放位置、光照设施的选用和设定。
由于焦距，景深的影响，本文对摄像机采图时摆放位置的确定做了一些有益的探讨。
（2）比较各种对图像进行处理的方法，选取最方便有效的对图像进行处理。
本文去除指针表图像噪声时，采用了非线性滤波中的中值滤波。
中值滤波可以做到既去除噪声又保护图像边缘的较满意的复原，且在噪声未知的情况下很适合于信号的平滑，消除噪声的同时又保留了图像的细节。
而对可能产生的对比度不足的问题，则采用灰度拉伸。
灰度拉伸是将图像的灰度区间分成两段甚至多段，可以突出感兴趣的目标或者灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区域，这样体现出了有选择的拉伸灰度区间的灵活性，更好地控制图像灰度直方图分布。
最后将图像二值化，通过非零取一、固定阈值、双固定阈值等不同的阈值化变换方法，使一幅灰度图变成黑白二值图，将我们我需的目标部分从复杂的图像背景中脱离出来，更好地研究图像。
（3）建立仿真系统，对本设计进行检定。
1.1.4本章小结
本章讲述了机器视觉技术的概念、国内外发展及应用现状，虽然机器视觉是门新兴的科学，但是已在日新月异发展的工业、农业、医学等领域崭露头角，并为社会生产力的提高和生产自动化程度的提高，起到了积极的推进作用，由此可见机器视觉技术的广阔发展前景。
最后总结了本文研究的现实意义及关键技术。
2.图像的采集
2.1引言
对指针表图像进行处理，首先要做的是获得能用计算机处理的数字图像，其方法是直接用数码照相机、数码摄像机等输入设备来产生。
目前可以选择的图像采集设备比较多，能用于机器视觉系统的摄像设备有：
电子管摄像机、CCD摄像机、CMOS摄像机等。
本章主要讨论的就是摄像机的景深和光源对采集到得图像质量的影响。
2.2景深对图像的影响
要利用摄像机采集到好的图像，我们先要了解有关摄像机的知识，包括摄像机的焦距，景深等。
本设计采用最常用的USB接口的CMOS摄相机来采集指针表的图像。
光轴平行的光线射入凸透镜时，理想的镜头应该是所有的光线聚集在一点后，再以锥状的扩散开来，这个聚集所有光线的一点，就叫做焦点。
在焦点前后，光线开始聚集和扩散，点的影像变成模糊的，形成一个扩大的圆，这个圆就叫做弥散圆。
在现实当中，观赏拍摄的影像是以某种方式（比如投影、放大成照片等等）来观察的，人的肉眼所感受到的影像与放大倍率、投影距离及观看距离有很大的关系，如果弥散圆的直径小于人眼的鉴别能力，在一定范围内实际影象产生的模糊是不能辨认的。
这个不能辨认的弥散圆就称为容许弥散圆（permissiblecircleofconfusion）。
在焦点的前、后各有一个容许弥散圆[5]。
在镜头前方（调焦点的前、后）有一段一定长度的空间，当被摄物体位于这段空间内时，其在底片上的成像恰位于焦点前后这两个弥散圆之间。
被摄体所在的这段空间的长度，就叫景深。
换言之，在这段空间内的被摄体，其呈现在底片面的影象模糊度，都在容许弥散圆的限定范围内，这段空间的长度就是景深。
以持照相机拍摄者为基准，从焦点到近处容许弥散圆的的距离叫前景深，从焦点到远方容许弥散圆的距离叫后景深。
景深的大小，首先与镜头焦距有关，焦距长的镜头，景深小，焦距短的镜头景深大。
其次，景深与光圈有关，光圈越小（数值越大，例如f16的光圈比f11的光圈小），景深就越大；光圈越大（数值越小，例如f2.8的光圈大于f5.6）景深就越小。
其次，前景深小于后景深，也就是说，精确对焦之后，对焦点前面只有很短一点距离内的景物能清晰成像，而对焦点后面很长一段距离内的景物，都是清晰的。
图2.1景深示意图
景深的计算公式[6]：
其中δ是允许弥散圆直径；f是镜头焦距；F是光圈值；L是对焦距离也就是图中的拍摄距离。
现在关键是要确定弥散直径，允许弥散圆直径[6]为：
式中，
为CCD像面的水平宽度；H/V为CCD像面的宽高比；
为水平清晰度线数[6]。
景深除了与光学镜头的焦距、光圈孔径和拍摄距离有关外（即景物愈远、焦距愈短.光圈孔径愈小即F指数愈大.则景深愈大）还涉及有关弥散圆直径。
一个具有纵深距离的景物通过镜头在摄像机的CCD上成像时，并不是所有景物的像都是清晰的。
除了聚焦目标的像焦点清晰外，在聚焦目标靠前和靠后景物的像，都表现为不清晰的极小的圆圈这个小圆圈在光学上称为弥散圆。
只要弥散圆足够小（这与采用的清晰度标准有关）这时将看不出是小圆圈而被看成是一个小点。
因而在这种情况中在聚焦目标靠前和靠后一定距离上诸景物的像与聚焦目标的像将是同样的清晰。
这段包含在聚焦目标前、后景物之间的清晰空间就是被摄范围的景深[7]。
超出这个区域离镜头更远和更近的景物像的清晰度便急剧地下降。
不同像面宽度和不同清晰度的摄像机有不同的行间距值,亦即有不同的弥散圆允许直径。
小景深的镜头在纵深空间中提供信息较少，它能够更为单纯，一般采用大光圈+尽可能小的摄距+长焦镜头来实现小景深。
过小的摄距会引起被摄主体形变失真或不符合取景构图的要求；采用长焦镜头来获取小景深，会带来空间透视压缩的效应；采用大光圈的方法，则不会引起小摄距、长焦所带来的负面影响，但是可能会造成画面曝光过度。
大景深可采用尽量小光圈+尽可能大的摄距+广角镜头来实现。
通过增加照明，藉以减小光圈，可增加景深；用短焦拍摄，不但因焦距短而增加景深，还因焦距短像场亮度将有所改善而增加景深。
大景深可以实现更广阔的视野，能拍摄更大的场面
相比较而言，我们为了取得较好的图像，应使得摄像机的景深比较大。
景深大，则图像中的景物更加清晰可见，方便研究。
而减小相对孔径，采用短焦距，增加照明等方法都可以增大景深。
2.3光源对图像质量的影响
2.3.1光源的分析与选择
光源普遍可以分为以下4类：
1.白炽灯：
白炽灯是最普通的人造光源，根据热辐射原理制成的，把钨丝通电加热到白热状态而发光。
为了减少钨丝的蒸发，将灯丝密封在玻壳中，壳中充以氮、氩等惰性气体。
白炽灯发出的全部辐射中，不可见辐射占60%-80%，可见光辐射只占6%-12%，是低效率的发光器件。
白炽灯的光谱功率分布是连续光谱。
为了适应不同的用途，已经制造出许多种类的白炽灯，例如普通照明灯、仪表指示灯、光学仪器专用灯等。
2.高压和超高压氙灯：
高压和超高压氙灯是气体放电灯。
其特点是：
发光光谱非常接近日光；放电通路很窄，可形成线形光源或点光源。
发光效率高。
3.激光器：
激光器可以产生高度集中的光线。
通过将工作物质（氩、氦、氖等）的原子提升到高能级状态然后激励它们使之同时跃迁回常态，产生很窄的高强度相干光束。
激光很容易被聚焦和偏转，与其它光源相比，激光有单色性好、方向性强、光亮度极高等优点，所以近年来应用十分广泛。
4.荧光物质：
某些荧光物质受到电子照射时会发光。
如果电子束在涂覆了荧光物质的玻璃板表面聚焦成一个小点，这一点就会发光。
在制造荧光物质是可以控制其产生光的波谱和持续时间，很宽范围的发射波谱和持续时间，例如从一毫秒到几秒钟都是可以得到的。
随着半导体科学技术的发展，超高亮度的发光二极管（LightingEmittingDiodeLED）制作技术取得重大突破，如图2.2所示。
它利用固体半导体芯片作为发光材料，在半导体中通过载流子发生复合放出过剩的能量而引起光子发射，可以直接发出红、黄、蓝、绿、白色的光。
作为第四代照明光源和绿色光源，广泛应用于各种指示、显示、装饰、背光源、普通照明和城市夜景等领域。
图2.2二极管实物图
与传统光源相比，LED光源具有以下优点：
高节能：
节能能源无污染即为环保。
直流驱动，超低功耗电光功率转换接近100%，相同照明效果比传统光源节能80%以上。
寿命长：
LED光源有人称它为长寿灯，意味永不熄灭的灯。
固体冷光源，环氧树脂封装，灯体内有没有松动的部分，不存在灯丝发光易烧、热沉积、光衰等缺点，使用寿命约5万小时以上，比传统光源寿命长10倍以上。
多变换：
LED光源可利用红、绿、蓝三基色原理，在计算机技术控制下使三种颜色具有256级灰度并任意混合，形成不同光色的组合变化多端，显现丰富多彩的动态变化效果及各种图像。
利环保：
环保效益更佳，光谱中没有紫外线和红外线，所以既没有热量也没有辐射，眩光小，而且废弃物可回收，没有污染不含汞元素，冷光源可安区触摸，属于典型的绿色照明光源。
高新尖：
与传统光源单调的发光效果相比，LED光源是低压微电子产品，成功的融合了计算机、网络通信技术、图像处理技术、嵌入控制技术等，所以亦是数字信息化产品，是半导体光电子器件“高新尖”技术，具有在线编程、无限升级、灵活多变的特点。
与传统光源相比，LED光源具有优点高节能、寿命长、多变换、利环保、高新尖等的优点[7]。
正是因为有这些优点，所以本系统光源选用LED作为照明光源。
如图2.3所示。
图2.3光源实物图
该光源底座可以固定，灯头是由两排发光二极管组成（每排八个二极管），灯头和底座是由通过一段可以任意弯曲和改变形状的金属软管相连，这样就非常容易调整光照角度和方向。
2.3.2光照方式的分析和选择
光照的方式也就是光源摆放位置的确定非常重要，直接关系到采集到的图像质量。
光源的照明方式多种多样，采用什么样的照明方式取决于检测对象的特征和周围环境的特点。
机器视觉照明系统中常用的照明方式大体可以分为背向照明和前向照明两大类：
背向照明是将光源置于物体的后面，这种照明方式的优点是能突出显示被测物的边缘轮廓。
该方法90%用于精密测量系统中或图像的融合中。
如果条件不允许，也可以考虑同轴光照明。
将光源置于相机和被测物之间，构成同轴光照明[7]。
一般来说，相同条件下，同轴光的照明效果不如背向照明的照明效果，而且同轴光源的价格要比背景光源高，所以对于尺寸测量，应首先考虑背景光源。
前向照明即光源位于物体的前面，主要是照射物体的表面缺陷、表面划痕和重要的细节特征。
常见的照明方式有正射、斜射、后射、前照、暗场照明和漫反射等等，如下图所示。
a）正射式b）前照式
c）斜射式d）背照式
图2.4各种光源摆放方式
本设计采用一个四周封闭上盖可以活动的纸箱将摄像机、光源、被测对象放在其内。
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