1.2 视觉检测技术概述

1.2.1 视觉检测技术的相关概念

视觉检测技术是一种面向特定视觉任务，建立在计算机视觉和图像处理基础之上，对目标对象进行定性检测和定量检测的一门新兴检测技术，具有高效、高精度、非接触式、获取的信息丰富等优点，涉及图像处理、图像分析和图像理解各层面的理论和方法[4～6]，具有人类视觉层次感知的深刻相似性。图像处理是对原始图像进行一系列的操作和处理，获得改善和增强的新图像，内容涉及图像去噪、图像滤波、图像变换、图像增强等内容，图像处理过程输入的是图像，输出的是数据。图像分析是通过算法从图像中提取初级的图像特征，是一个视觉层次的处理，主要针对图像中感兴趣的目标进行检测，例如边缘和角点检测、直线和圆检测、颜色纹理特征提取等。图像理解属于高层操作，抽象度高，数据量小，研究图像中各目标的性质和它们之间的相互关系，并通过图像内容含义的理解得出对原客观场景的解释，从而指导和规划主观行为，图像理解过程中输入的是数据，输出的是知识[7]。

1.计算机视觉

计算机视觉是研究人类视觉的计算模型，利用计算机对描述景物的图像数据进行处理，以实现类似于人的视觉感知功能，对客观世界的三维场景进行感知、识别和理解，是计算机科学和智能科学的重要组成部分。计算机视觉的研究方法主要有：一是仿生学的方法，参照人类视觉系统的机构原理，建立相应的处理模型完成类似的功能和工作；二是工程的方法，从分析人类视觉过程的功能着手，并不刻意模拟人类视觉内部结构；三是仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的可行手段实现系统功能。

2.广义机器视觉

广义机器视觉的概念与计算机视觉是一致的，是指使用计算机和图像处理技术从三维世界所感知的二维图像中研究和提取出三维景物世界的物理结构，达到对客观事物图像的识别、理解和控制。

3.狭义机器视觉

狭义机器视觉的概念是指工业视觉检测，与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，是计算机视觉最重要的应用之一。目前，最权威的机器视觉的定义是美国制造业工程师协会和机器人工业协会给出的：“机器视觉是利用非接触式的光学传感器自动采集实景物图像并进行处理，以获得所需的信息并控制机器和生产过程的装置”。

4.图像理解

图像理解是对图像的语义解释，是以图像为对象，知识为核心，研究图像中有什么目标、目标之间的相互关系、图像是什么场景以及如何应用场景的一门科学。

5.图像工程

图像工程是全面系统研究图像理论方法、阐述图像技术原理、推广图像技术及总结生产实践经验的新学科。

计算机视觉开始是作为一个人工智能问题来研究的，因此被称为图像理解，事实上，这两个名词也常混合使用，本质上，它们相互联系，其研究的覆盖面和研究内容存在一定的交叉。机器视觉与计算机视觉有着千丝万缕的联系，很多情况下都作为同义词使用。计算机视觉侧重于场景的分析和图像解释的理论和算法，计算机视觉是计算机科学的分支，属于科学的范畴。机器视觉更关注图像的获取、系统的构造和算法的实现，侧重于工程应用。

1.2.2 通用的视觉检测系统架构

通用的视觉检测系统以工业计算机为中心，主要包括视觉传感器、图像采集系统、图像处理系统、系统服务器等模块，涉及传感技术、光学技术、计算机图形学、数字图像处理、视频信息处理、模式识别、人工智能理论、智能信息处理技术，广泛应用于工业产品自动检测、农副产品质量监测、视觉导航、卫星侦察、交通安全监测、水文观测、生物特征识别、智能视频监控等领域[8]。视觉检测系统通用模型如图1.1所示。

图1.1 视觉检测系统基本组成

（1）视觉传感器：是整个视觉检测系统中信息获取和感知的核心单元，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号，有时配以光学辅助设备来获取待处理的原始图像。视觉传感器主要有激光扫描器、线阵和面阵CCD、TV摄像机等。视觉传感器的主要参数有分辨率、扫描方式、快门速度、帧率、异步复位外触发功能、成像灵敏度、外同步、光谱响应特性等。其中，分辨率和帧率是其关键参数，直接决定视觉检测系统的精度，但是单独追求高分辨率和高帧率的获取图像，会受到计算带宽和成本的限制，整个视觉检测系统的性能反而会下降，因此选择合适的视觉传感器成为了视觉检测系统的又一个重要环节[12]。

（2）图像采集系统：图像采集系统的主要负责采集多路视频信号，然后将前端采集的图像信号进行数字化，并进行有效压缩。它是整个视觉检测系统正常工作的前提，为了保证后期的处理和存储，图像采集系统需要在保证图像质量的同时兼顾采集的实时性。图像采集系统对图像的采集和压缩是同时进行的，一个良好的压缩算法是影响整个系统处理能力的关键。经过压缩处理后的图像通过PCI高速接口与系统服务器以及图像处理系统相连，供后期存储和处理。

（3）图像处理系统：图像处理系统是视觉检测实现图像算法和处理分析等核心功能的部件。可以分成基于工业计算机的视觉图像处理系统和基于嵌入式系统（DSP/ASIC/FPGA）的专用系统。ASIC（Australian Securities and Investments Commission）、DSP（Digital Signal Processing）、FPGA等设计的全硬件处理器，基于底层图像处理算法的简单性及并行性，它可以实时高速完成各种底层图像处理算法，如背景校正、灰度变换、ROI（Region of Interest）检测等，这样可减轻计算机软件系统的处理负荷，提高整个视觉检测系统的处理速度。

（4）系统服务器：系统服务器是整个系统的中枢。系统服务器负责管理和控制各个子系统，实时传递控制命令以及接收检测结果和图像数据，并能监测和控制整个系统的运行状态。作为整个系统的数据服务器和控制终端，系统服务器还提供数据保存、查询、统计和分析功能。在上层提供一个良好的人机接口，操作人员通过这个接口可以查看实时的检测结果以及历史数据，以便对被检测目标的状态进行有效的判断。