張巧麗，李光明，王孝敬

（1.陜西科技大學 電氣與信息工程學院，陜西 西安710021；2.西安金源電氣股份有限公司，陜西 西安710021）

0 引 言

目前，機器視覺在各個領域廣泛應用，只要是與自動化生產(chǎn)、制造、檢測、檢查、測試、測量等相關的［1，2］，都可以考慮使用機器視覺與圖像處理的方法進行處理分析，從而提高效率與品質，尤其是在工業(yè)生產(chǎn)上，其可以檢測及跟蹤有缺陷的產(chǎn)品，具有實用性、靈活性和可視化的特點［3－5］。本文設計實現(xiàn)了一種基于LabVIEW 的模式匹配方法，工業(yè)產(chǎn)品在沒有明顯特征，但有比較明顯的形狀情況下，可以使用該模式匹配方法來實現(xiàn)在線實時的檢測。該軟件系統(tǒng)具有界面友好、性能可靠、易于擴展、實現(xiàn)簡單等特點。

1 模式匹配方法

模式也叫模型 （model）、模板 （template），模式匹配可以快速的查找、定位一個灰度圖像區(qū)域在整個圖像或ROI中，這個灰度圖像區(qū)域與一個已知的參考模式是匹配的。模式匹配算法在機器視覺領域具有重要的應用。

基本思想：模式匹配使用的是一種對比原理，即用被測目標與模板進行對比，根據(jù)它們的相似程度來判斷是否有目標的存在［6］。在使用模式匹配時，首先需要創(chuàng)建一個包含搜索目標的模板，然后機器視覺應用程序在采集到的每個圖像中搜索模板，并計算每個匹配的分數(shù)，這個分值表示了找到的匹配對象與模板的相似程度。分值從0 到1000分，值越高表示越相似，1000分則是完美的匹配，通常只有在提取模板的圖像中匹配分數(shù)才能達到1000分，分值是匹配中的一個重要參數(shù)。

模式匹配在實際應用中也是使用非常廣泛的一種應用。當一個產(chǎn)品沒有太明顯的特征時，如直邊、圓、粒子、顏色等，而有比較明顯的形狀時，就可以考慮使用模式匹配。

本文使用的方法是一種新的模式匹配算法，金字塔匹配方法，該方法通過減小圖像和模板的大小提高了模式匹配的計算時間。在金字塔匹配中，圖像和模板都是重采樣的，以得到較小的空間分辨率，該方法通過每隔一個像素采樣，因此圖像和模板都可以減少到原來的1／4 大小，匹配首先在減小的圖像上執(zhí)行，因為圖像比較小，所以匹配速度是非?？斓?。當匹配完成后，只有較高匹配分值的區(qū)域需要被考慮為原始圖像中的匹配區(qū)域。

2 軟件系統(tǒng)設計

2.1 開發(fā)環(huán)境

本文主要采用視覺開發(fā)模塊VDM 與LabVIEW 相結合的技術來開發(fā)機器視覺應用程序［7］，不但可以自由地編寫程序，而且限制條件比較少。

NI的LabVIEW 自發(fā)布以來以極高的更新率進化發(fā)展，不斷推出強大的軟、硬件工具，不斷更新、完善其功能和特性，被市場用戶積極認可和接受，使其應用領域迅速擴張。VDM 是NI視覺的核心工具包，其中包含了所有NI支持的功能，也是最低層的功能函數(shù)。使用VDM，再結合LabVIEW、VB、C、.NET 等編程語言，可以完成所有NI可以勝任的機器視覺圖像處理任務。

（1）VAS：視 覺 采 集 軟 件 （vision acquisition software），是NI 推出的機器驅動程序，其中的IMAQdx、IMAQ 等驅動程序，可以驅動大部分國內(nèi)外品牌工業(yè)相機、也可以驅動NI自己的圖像采集卡、幀接收器等。VAS并沒有包含圖像處理部分，但通過VAS軟件可以從工業(yè)相機中采集圖像，并由圖像處理軟件對采集到的圖像進行處理。

（2）VA：視覺助手 （vision assistant），是NI VDM 中的一個幫助工具，可以快速的驗證機器視覺項目的可行性，并且編輯成腳本，生成LabVIEW、VB、.NET 代碼等，以方便LabVIEW 等編程平臺的調(diào)用，使用視覺助手可以更方便、更快捷的完成圖像處理的功能。

2.2 軟件結構設計

本文軟件總體設計結構包括：圖像采集模塊，模板訓練模塊，匹配檢測模塊及顯示部分。

（1）圖像采集模塊：在實際應用中，根據(jù)產(chǎn)品規(guī)格不同動態(tài)調(diào)整圖像放大比例；根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境動態(tài)設置相機或圖像采集卡參數(shù)；根據(jù)產(chǎn)品到位信號觸發(fā)采集圖像。

（2）模板訓練模塊：提供友好方便的模板訓練交互界面；根據(jù)產(chǎn)品不同的檢測區(qū)域和檢測參數(shù)；根據(jù)形狀特征，提供設置檢測多邊形區(qū)域，使產(chǎn)品各個區(qū)域得到有效檢測。

（3）匹配檢測模塊：為提高檢測精度，經(jīng)過預處理調(diào)整產(chǎn)品整體亮度，得到實際處理區(qū)域，對實際區(qū)域處理，消除干擾，然后通過對目標準確定位，利用算法實現(xiàn)匹配檢測。

（4）顯示模塊：利用視覺助手完成模式匹配算法，生成LabVIEW 代碼，然后設計優(yōu)化程序并設計前面板，實現(xiàn)圖形化交互界面，使得用戶方便操作，實現(xiàn)簡單，而且易于理解。前面板即VI的交互式用戶界面。本文設計的前面板如圖1所示。

圖1 模式匹配前面板

用戶界面說明：

（1）Max of Matches：用于指定需要查找的模板目標的最大數(shù)。默認值為1，根據(jù)需要可重新設置匹配數(shù)量。

（2）Minimum Score：最小分數(shù)。指定匹配結果的最小分值，即相似程度，分值越小通常越容易找到目標，但是容易找錯；分值越大，則表示要求相似的程度越高，但是會增加找到目標的難度。默認值通常為800 分，最大分值為1000分。以實際應用經(jīng)驗來看，模式匹配分數(shù)需要達到600分以上，才能保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。分值太低，容易引起錯誤匹配。各個匹配的分值可以在Limits規(guī)格中看到，參考這些分值，可以設置合理的最小分值。使用最小分數(shù)可以用來控制匹配的相似程度。

（3）Template：模板顯示窗。用于顯示在圖像中要查找匹配的模板對象。

（4）Image：顯示窗。用來顯示匹配結果。

（5）Number of Matches：匹配數(shù)。記錄查找匹配到的對象數(shù)目。

（6）Results：結果。記錄匹配結果，包括匹配實例目標的坐標位置，匹配分數(shù)。

2.3 軟件實現(xiàn)及結果分析

采用美國NI的LabVIEW 軟件平臺進行實驗開發(fā)，利用視覺模塊生成的LabVIEW 支持的VI與圖形化編程語言G 混合編程，設計并實現(xiàn)產(chǎn)品檢測的模式匹配方法。

具體利用其內(nèi)置的強大函數(shù)庫及視覺開發(fā)工具Vision Assistant，根據(jù)模式匹配方法實現(xiàn)的基本流程結構 （如圖2所示），采用各個功能模塊的函數(shù)，主要是視覺與運動模塊中的視覺工具 （vision utilities）與機器視覺 （machine vision）函數(shù)庫，調(diào)用其中的子VI函數(shù)編寫應用程序。

圖2 模式匹配方法實現(xiàn)基本流程

模式匹配方法實現(xiàn)過程的基本步驟如下：

（1）采集圖像：本文采用仿真采集，通過從文件中讀取圖像來模擬采集圖像。在實際應用中，利用采集圖像函數(shù)從選擇的相機或圖像采集卡中采集圖像，然后設置采集參數(shù)和采集模式?？梢赃M行單幀采集和連續(xù)采集圖像。

（2）圖像處理：采用NI視覺助手Vision Assistant圖像處理部分的圖像處理函數(shù) （如圖3所示）進行相關處理。

圖3 圖像處理函數(shù)

（3）制作模板：通過模式匹配函數(shù)中的模板Template選項卡完成模板的制作，也可以通過NI的模板編輯器Template Editor創(chuàng)建一個新模板。

（4）學習模板：使用模式匹配庫函數(shù)學習模板，通過調(diào)用IMAQ Learn Pattern 4函數(shù)，如圖4所示，并對參數(shù)進行設置來完成模板的學習。

圖4 模板學習子VI

參數(shù)設置：由于使用IMAQ Learn Pattern 4函數(shù)得到的模板圖像大小一般達到5 M 左右，為減小圖像的大小，提高計算速度，將算法Algorithm 中的All去掉，選擇灰度值金字塔算法Grayscale Value Pyramid，該算法得到的模板圖像大小只有1.5 M 左右。

角度范圍Angle Range：定義模板學習角度的變化范圍，只針對平移不變Shift－invariant情況下的匹配。

高級選項Advanced Options：用來設置在學習階段和算法相關的選項。

（5）匹配及結果顯示：要使匹配結果顯示出來，需要添加匹配邊框，其子函數(shù)程序框圖如圖5所示。

圖5 匹配結果邊框添加子VI

實驗要求及測試：安裝LabVIEW 完整開發(fā)系統(tǒng)和視覺開發(fā)軟件。實驗選用兩個檢測圖像分別進行兩組實驗測試，對模式匹配方法進行性能驗證，并分析對比實驗結果。

測試：①運行VI測試；②在圖像中畫一個ROI用于定義匹配模板，模板學習完成后將模板顯示在模板顯示窗中，同時在圖像顯示窗中顯示匹配檢測結果，即在圖1前面板Image顯示窗口中顯示產(chǎn)品檢測情況，其匹配的結果如圖6所示。

圖6 匹配結果

實驗1：如圖6 （a）、（b）所示，檢測圖像沒有太明顯的直邊、圓、顏色等特征，但是有比較明顯的形狀。

實驗2：如圖6 （c）、（d）所示，測試對象相同，目的是為了對比檢測模式匹配方法在模糊圖像中的性能。

實驗結果分析：

針對實驗1、實驗2給出測試結果，如圖6所示，在測試時最小分數(shù)設為700分，對實驗結果進行分析：

在實驗1中，檢測對象個數(shù)為4，即圖6 （a）是Max of Matches為4的匹配結果，可以看出匹配良好；圖6 （b）是Max of Matches為5的匹配結果，查找匹配到的對象數(shù)為5，由表1中坐標為 （90.5，244）的目標匹配分數(shù)1000分可以得出該目標為模板圖像，坐標位置為 （113.76，193.96）的目標分數(shù)只有823.9 分，相對于其它坐標位置的目標精確度較低，在圖像中也可以看出目標2與模板圖像的相似度確實比較低。

表1 實驗1匹配結果

實驗2，在圖6 （c）中，圖像比較清晰，由實驗結果可以看出，該方法能夠實現(xiàn)良好的匹配；但是圖像 （d）相對于圖像 （c）而言比較模糊，而且對比度也比較低，由匹配結果能夠看出仍然實現(xiàn)了很好的匹配檢測。

由此得出：利用該軟件實現(xiàn)的產(chǎn)品檢測方法運行可靠，易于使用，同時提高了產(chǎn)品檢測速度和精確度，而且對模糊和對比度低的圖像也能夠實現(xiàn)很好的匹配檢測，提高了匹配性能。

另外，根據(jù)實驗結果表明，該軟件界面友好，易于使用，運行可靠，具有可視化特點，便于實時的、直觀地觀測產(chǎn)品檢測情況，而且檢測匹配效果良好。NI視覺的模式匹配能夠準確的定位目標，當目標對象有±5%的大小變化、0到360度的方向以及有瑕疵的表面仍可以實現(xiàn)很好的匹配檢測。

3 結束語

本文結合機器視覺技術與LabVIEW 開發(fā)系統(tǒng)的功能特點，運用其內(nèi)置的強大函數(shù)庫及視覺開發(fā)工具設計實現(xiàn)了模式匹配方法。軟件設計中采用圖形化的設計思想，調(diào)用視覺與運動模塊下的視覺工具 （vision utilities）與機器視覺 （machine vision）函數(shù)庫中的子VI編寫應用程序，增加了軟件的穩(wěn)定性和可移植性。另外，圖形化程序設計及編程實現(xiàn)簡單、直觀、開發(fā)效率高。經(jīng)過實驗測試，本文基于LabVIEW 設計的模式匹配方法能夠在圖像模糊和對比度低的情況下實現(xiàn)很好的匹配檢測，提高了匹配性能。

同時，該軟件運行可靠，易于擴展，使用靈活方便，而且匹配效果良好。模式匹配可以為應用程序提供被測圖像中模板的數(shù)量以及位置。例如可以搜索一幅PCB圖像中的一個或多個基準點，機器視覺應用程序使用基準點對齊芯片安裝設備中的芯片完成對位。

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