基金項目：重慶市教委科學技術研究計劃項目青年項目（KIQN202102403）；重慶市教育科學規(guī)劃課題2023年度一般課題（K23YG22

40419）

作者簡介：陳欣（1987-），女，碩士，講師。研究方向為電子通信。

DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2024.21.013

摘" 要：圖像技術在計算機技術的發(fā)展推動下，被廣泛應用于各個領域，且呈現(xiàn)出良好的應用效果?；跈C器視覺的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)，已經(jīng)成為現(xiàn)代科學和技術中不可缺少的工具。該文以此為出發(fā)點，探究基于機器視覺的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)設計方案，并思考系統(tǒng)的實際應用價值。

關鍵詞：機器視覺；數(shù)字圖像處理系統(tǒng)；系統(tǒng)設計；精度；攝像機

中圖分類號：U414" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2024）21-0052-04

Abstract： With the development of computer technology， image technology has been widely applied in various fields and has shown good application effects. The digital image processing system based on machine vision has become an indispensable tool in modern science and technology. This paper takes this as a starting point to explore the design scheme of a digital image processing system based on machine vision， and considers the practical application value of the system.

Keywords： machine vision; digital image processing system; system design; accuracy; camera

機器視覺技術融合了人工智能、圖像處理及計算機科學等多領域知識，通過模擬人類視覺功能，高效地從圖像中提取并處理信息。該技術已廣泛應用于各行業(yè)，尤其在禽蛋品質檢測等領域表現(xiàn)卓越，有效避免人為誤差。機器視覺能迅速獲取大量信息并自動處理，還可在高?；蛉斯ひ曈X無法滿足需求的場景中發(fā)揮作用，顯著提升檢測質量和效率[1]。此外，它還助力機械操作優(yōu)化，保障產(chǎn)品安全，成為現(xiàn)代工業(yè)不可或缺的技術支撐。

1" 數(shù)字圖像處理的優(yōu)勢

1.1" 再現(xiàn)性好

在傳統(tǒng)的模擬圖像處理中，圖像在復制、傳輸或保存過程中往往會損失質量，出現(xiàn)模糊、失真等現(xiàn)象，數(shù)字圖像處理技術則徹底改變了這一狀況?；跀?shù)字編碼的方式將圖像信息轉化為計算機可識別的數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)圖像高質量復制和傳輸。數(shù)字化處理方式的應用，可使圖像無論被復制多少次，其質量都不會發(fā)生任何變化。此外，數(shù)字圖像還可以在不同的設備和平臺上進行無縫傳輸和展示，無需擔心兼容性問題，為長期保存和廣泛傳播圖像提供保障。

1.2" 處理精度高

在數(shù)字圖像處理中，圖像被分解為無數(shù)個像素點，每個像素點都有其精確的數(shù)值表示。數(shù)字化的表示方式使圖像處理人員精細的調整和操作圖像，如亮度調整、對比度增強、色彩校正等。此外，數(shù)字圖像處理技術還支持圖像識別、圖像分析、圖像增強等各種復雜算法和應用，以實現(xiàn)更高級別的圖像處理需求。

1.3" 通用性強

數(shù)字圖像處理技術具有極強的通用性，被廣泛應用在醫(yī)學、軍事、航空航天等高科技領域。同時在日常生活、娛樂等普通領域，數(shù)字圖像處理也發(fā)揮著重要作用。在醫(yī)學領域，數(shù)字圖像處理技術應用于醫(yī)學影像分析、病變檢測等方面，為醫(yī)生提供準確、可靠的診斷依據(jù)。在軍事領域，數(shù)字圖像處理技術則被用于遙感監(jiān)測、目標識別等方面，為軍事決策提供支持。在航空航天領域，數(shù)字圖像處理技術則成為飛行器導航、星球探測等方面不可或缺的技術手段。此外，在日常生活中，數(shù)字圖像處理技術也無處不在，如手機拍照、視頻聊天等都離不開它的支持[2]。

2" 總體設計方案

2.1" 系統(tǒng)構成和工作過程

在工業(yè)檢測流水線上，當傳感器探測到待檢測物體逐漸接近攝像機的拍攝中心時，會迅速觸發(fā)一個脈沖信號，這個信號會被精確地發(fā)送給圖像采集卡。圖像采集卡，作為系統(tǒng)的“大腦”，會根據(jù)預先設定的程序和延時要求，有條不紊地將啟動脈沖分別傳遞給照明系統(tǒng)和攝像機。

對于攝像機而言，這個啟動脈沖意味著它將結束當前的拍照任務，轉而開始新的一輪圖像捕捉。如果攝像機在接收啟動脈沖前處于待機狀態(tài)，那么脈沖的到來會使其立即激活，并在開始新的拍照前自動打開曝光構件，曝光時間已經(jīng)事先被精準設定。同時，另一個啟動脈沖也被發(fā)送給光源，要求其與攝像機的曝光時間達到完美同步，以保證圖像質量[3]。

隨后，攝像機快速掃描目標并輸出圖像，圖像采集卡則負責接收這些信號，并通過A/D轉換技術將模擬信號轉化為數(shù)字格式，或者直接接收攝像機已經(jīng)數(shù)字化的視頻數(shù)據(jù)。一旦數(shù)據(jù)被采集卡接收并處理，數(shù)字圖像就會被安全地存儲在計算機的內存中，等待進一步的指令。

2.2" 圖像預處理模塊設計

將彩色圖像轉換為灰度圖像，簡化圖像信息并減少計算量。最常用的灰度化公式是基于加權平均法，其公式為

Gray（i，j）=0.299×R（i，j）+0.587×G（i，j）+0.114×B（i，j） ， " （1）

式中：R（i，j）代表圖像在（i，j）位置的紅色分量，G（i，j）代表圖像在（i，j）位置的綠色分量，B（i，j）代表圖像在（i，j）位置的藍色分量，Gray（i，j）代表轉換后的灰度值。

高斯濾波器用于平滑圖像，減少噪聲。二維高斯函數(shù)公式為

G（x，y，σ）=e 。 （2）

在實際應用中，二維高斯函數(shù)會被離散化，并且與圖像的每個像素及其鄰域進行卷積。

直方圖均衡化用于提高圖像的對比度，特別是當圖像的對比度較低時。其公式基于圖像的直方圖（像素值分布）

sk=T（rk）=（L-1）∑pr（rj） ， （3）

式中：sk代表輸出圖像的灰度級，rk代表輸入圖像的灰度級，L代表灰度級的數(shù)量，pr（rj）代表輸入圖像的灰度級為rj的像素出現(xiàn)的概率值。

Sobel算子用于檢測圖像中的邊緣，其水平和垂直方向的卷積核分別為

Gx=－１ ０ １－２ ０ ２－１ ０ １ ， （4）

Gy= 1" "2" 1 0" "0" 0-1 -2 -1 。 （5）

梯度幅值計算公式如下

M（x，y）="。 （6）

將灰度圖像轉換為二值圖像，通常使用閾值分割法。公式為

Binary（i，j）=1，if Gray（i，j）gt;T0，otherwise，" "（7）

式中：T代表設定的閾值，Binary（i，j）代表二值化后的結果。

2.3 特征提取與圖像分割模塊設計

特征提取是從圖像中提取有意義的信息，以便于后續(xù)的分類、識別和分析?；叶裙采仃嚕℅LCM）用于描述圖像中灰度級別的空間關系。其分析涉及統(tǒng)計灰度級對出現(xiàn)的頻率，進而計算如對比度、能量、熵等紋理特征。

Contrast=∑∑（i-j）2 P（i，j） ， （8）

式中：L代表灰度級別數(shù)，P（i，j）代表灰度共生矩陣中元素（i，j）的概率。

邊界矩（Boundary Moments）用于描述物體邊界的形狀特性。傅里葉描述符（Fourier Descriptors）將邊界上的點轉換為頻域表示。圖像分割是將圖像劃分為若干個具有相似特性的區(qū)域，基本閾值分割

g（x，y）=1，if f（x，y）gt;T0，otherwise ， （9）

式中：g（x，y）代表輸出圖像，f（x，y）輸入圖像在（x，y）的灰度值。

從種子點開始，將與種子點相似（根據(jù)預定義的相似性準則）的鄰域像素合并到同一區(qū)域。聚類分割利用K-均值（K-means），將圖像像素分為K個聚類，使每個像素與其所屬聚類的中心點的距離之和最小

J=∑‖xi-uk‖2 ， （10）

式中：J代表損失函數(shù)，Ck代表第k個聚類，xi是屬于Ck的像素，uk是Ck的中心點。

2.4 圖像后處理模塊設計

在基于機器視覺的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)中，圖像后處理模塊通常涉及對已經(jīng)處理過的圖像進行進一步的分析、優(yōu)化或轉換，以便于最終的決策或輸出。

膨脹

A？茌B=z|∩A≠？覫 ， （11）

式中：A代表原始圖像，B代表結構元素，是B的反射，z是位移，膨脹操作會使圖像中的白色區(qū)域（前景）擴大。

腐蝕

A？苓B=z|B？哿A。 （12）

腐蝕操作會使圖像中的白色區(qū)域（前景）縮小。

開運算

A" B=（A？苓B）？茌B 。 （13）

閉運算

A·B+（A？茌B）？苓B。 （14）

閉運算通常用于填充小的孔洞或連接鄰近的物體。

在圖像后處理中，將提取的特征與預定義的模型或數(shù)據(jù)庫中的特征進行匹配，涉及計算特征之間的相似性或距離度量。

d（x，y）="， （15）

式中：x和y是2個特征向量，n是特征的維度。

圖像變換包括仿射變換、投影變換等，用于圖像的校正、配準或對齊，其中仿射變換

x′y′1=a b txc d ty0 0 1xy1 ， （16）

式中：x、y為原始坐標，x′、y′為變換后的坐標，a、b、c、d、tx和ty是仿射變換的參數(shù)。

3" 系統(tǒng)實現(xiàn)與性能測試

3.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境搭建

在硬件方面，一臺配備高性能處理器的計算機是不可或缺的，如Intel Core i9或AMD Ryzen Threadripper系列，這些處理器能夠處理復雜的圖像處理任務。同時，NVIDIA或AMD的高端圖形處理單元（GPU）也是加速圖像處理的關鍵組件。攝像頭方面，可選擇工業(yè)級的高分辨率相機，如Basler或Point Grey的產(chǎn)品，捕捉高質量的圖像。

在軟件方面，操作系統(tǒng)選擇穩(wěn)定的Windows 10 Professional版本，以此提供良好的穩(wěn)定性和兼容性。編程環(huán)境選擇Python，配合OpenCV圖像處理庫，這是一個廣泛使用的開源圖像處理庫，提供了豐富的圖像處理功能。此外，對于機器學習和深度學習算法的支持，可以選擇TensorFlow，為圖像處理提供了強大的工具。在開發(fā)過程中，硬件和軟件的兼容性是必須考慮的。選擇的硬件和軟件組件應該能夠無縫地集成在一起，提供高效的圖像處理性能[4]。

3.2" 各功能模塊的實現(xiàn)

圖像采集模塊負責從實際環(huán)境中捕獲目標物體的圖像，為后續(xù)處理提供原始數(shù)據(jù)。圖像采集模塊功能實現(xiàn)必須借助專業(yè)攝像頭設備，這些設備具有高分辨率、高靈敏度等特點，能夠捕捉到細節(jié)豐富、質量上乘的圖像。同時，為了保證圖像穩(wěn)定性和實時性，圖像采集模塊還需精確校準和配置攝像頭，保證其能夠準確地捕捉到目標物體的圖像。

預處理模塊負責初步處理采集到的原始圖像，消除圖像中的噪聲、增強圖像的對比度、改善圖像的亮度等。預處理模塊功能實現(xiàn)需要運用多種圖像處理算法，如濾波算法、直方圖均衡化算法等。算法能夠有效地提升圖像的質量，使后續(xù)處理更加準確和高效。

特征提取模塊負責從預處理后的圖像中提取出邊緣、紋理、顏色等有意義的信息，這些信息對于圖像的分類、識別和分析具有重要意義。特征提取模塊的實現(xiàn)需運用邊緣檢測算法、紋理分析算法等圖像處理領域高級技術，進而準確地提取出圖像中的關鍵特征，為后續(xù)處理提供有力的支持。

圖像分割模塊負責將圖像劃分為多個區(qū)域，每個區(qū)域具有相似的特征。圖像分割模塊借助閾值分割、邊緣檢測、區(qū)域生長等復雜的算法實現(xiàn)，根據(jù)圖像的灰度、顏色、紋理等特征將圖像劃分為不同的區(qū)域，從而實現(xiàn)圖像的準確分割。考慮分割后的區(qū)域之間的連續(xù)性和平滑性，提升分割結果準確性[5]。

決策與輸出模塊負責根據(jù)前面模塊的處理結果做出判斷，并將結果以適當?shù)姆绞捷敵?。決策與輸出模塊功能實現(xiàn)要求綜合考慮系統(tǒng)應用場景和用戶需求，確定最佳的輸出方式和展示效果。

3.3" 系統(tǒng)集成與調試

3.3.1" 圖像采集

圖像采集通常涉及與攝像頭的交互。

import cv2

# 初始化攝像頭

cap = cv2.VideoCapture（0）

# 檢查攝像頭是否成功打開

if not cap.isOpened（）：

print（\"Error： Could not open camera.\"）

exit（）

# 循環(huán)采集圖像

while True：

# 讀取一幀圖像

ret， frame = cap.read（）

# 檢查是否成功讀取圖像

if not ret：

print（\"Error： Failed to read frame.\"）

break

# 在此處添加圖像處理代碼

# 顯示圖像

cv2.imshow（\"Image\"， frame）

# 等待按鍵，如果按下′q′鍵則退出循環(huán)

if cv2.waitKey（1） amp; 0xFF == ord（′q′）：

break

# 釋放攝像頭并關閉所有窗口

cap.release（）

cv2.destroyAllWindows（）

3.3.2" 預處理

預處理可以包括圖像灰度化、去噪等操作。

import cv2

# 讀取圖像

image = cv2.imread（\"example.jpg\"）

# 將圖像轉換為灰度圖

gray_image = cv2.cvtColor（image， cv2.COLOR_BG R2GRAY）

# 在此處添加其他預處理操作

# 顯示灰度圖像

cv2.imshow（\"Gray Image\"， gray_image）

cv2.waitKey（0）

cv2.destroyAllWindows（）

3.3.3" 特征提取

特征提取涉及邊緣檢測、角點檢測等算法。

import cv2

import numpy as np

# 讀取圖像

image = cv2.imread（\"example.jpg\"）

# 轉換為灰度圖

gray_image = cv2.cvtColor（image， cv2.COLOR_BG R2GRAY）

# 應用Canny邊緣檢測

edges = cv2.Canny（gray_image， 50， 150）

# 在此處添加其他特征提取操作

# 顯示邊緣檢測結果

cv2.imshow（\"Edges\"， edges）

cv2.waitKey（0）

cv2.destroyAllWindows（）

3.3.4" 決策輸出

決策輸出通?；谔崛〉奶卣鬟M行分類或識別。

import cv2

import numpy as np

# 讀取圖像并進行預處理

# ...

# 提取特征（此處以邊緣檢測為例）

# ...

# 假設edges是提取的邊緣特征

# 進行簡單的二值化決策，根據(jù)邊緣數(shù)量判斷是否為特定物體

edge_count = np.sum（edges ！= 0）

threshold = 1000" # 閾值，根據(jù)實際情況調整

if edge_count gt; threshold：

print（\"Detected object.\"）

else：

print（\"No object detected.\"）

4" 結束語

經(jīng)過設計與實現(xiàn)過程，本文成功構建了基于機器視覺的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)。系統(tǒng)結合了先進的算法與高效的硬件配置，展現(xiàn)出強大的圖像處理能力。無論是在靜態(tài)還是動態(tài)場景下，系統(tǒng)都能快速、準確地捕捉并處理圖像，為后續(xù)的圖像分析與應用提供了有力支持。

參考文獻：

[1] 許春和，孫培剛，張全禹，等.基于機器視覺的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)設計[J].大眾標準化，2022（19）：128-130.

[2] 趙恩銘，姚志強，楊松，等.基于機器視覺的自動目標跟隨系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[J].大理學院學報，2022（6）：42-47.

[3] 許林.基于機器視覺的瀝青延度儀試模測量系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J].福建交通科技，2023（8）：87-92.

[4] 鐘飛，趙子丹，夏軍勇，等.基于機器視覺的編織袋表面缺陷檢測系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[J].包裝工程，2022，43（13）：247-256.

[5] 梅志敏，陳艷，胡杭，等.機器人與機器視覺的垃圾分揀系統(tǒng)設計[J].機械設計與制造，2022（4）：275-278.