图像处理,尺寸和分辨率:2021年机器视觉
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图像处理,尺寸和分辨率:2021年机器视觉

机器视觉 2021-05-24 9047 0


介绍

机器视觉已成为工业自动化的眼光。借助机器视觉系统,可以以极高的准确性和高速度完成重复而艰巨的任务,同时大大降低成本。难怪它在许多行业中迅速受到关注。但是,机器视觉系统实际上是如何完成这些任务的呢?

好的,机器视觉工作流程可以分为以下四个主要过程:

  1. 预处理自动化

  2. 图像采集

  3. 图像处理

  4. 后处理自动化

在本文中,我们将主要探讨机器视觉工作流程中的图像处理部分,并解决与图像相关的一些重要问题。

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什么是图像处理?

图像处理是对图像应用软件算法或某些操作以获得增强的图像或获得所需结果的过程。基本上,这是一种信号处理步骤,将输入作为图像,分析或处理图像,然后输出更改后的图像或与该图像关联的某些提取数据。获取图像后,图像处理部分需要两个组件,分别是:图像处理软件和计算硬件。视觉系统处理自动视觉感知的算法,可能涉及噪声消除,边缘锐化,分割,对象检测,场景解释等。

图像如何形成?

图像从根本上可以理解为称为像素的微型势阱矩阵。这些像素可以存储对应于关联强度的特定值。例如,让我们分析一个黑白图像。单色中的像素存储从0到255的值。0对应于黑色或不透明像素。同样,255对应最大透明度或白色。

现在让我们考虑彩色图像。我们知道,当三种原色(红色,蓝色和绿色)以不同的比例混合时,它们会形成所有不同种类的颜色。彩色图像中的每个像素都可以表示为标量数或向量,其中三个值分别对应于三种原色强度的每一个。这些RGB值负责像素的特征颜色,进而负责整个图像的特征颜色。

首先,什么是分辨率?分辨率可以理解为对象细节的数量或功能的清晰度。要找出您的机器视觉应用程序的分辨率要求,您需要以下三个参数:

  1. 最小功能尺寸(MFS)

  2. 像素分辨率(PR)

  3. 视场(FOV)

用于计算任意一维分辨率的公式为:(FOV X PR)/ MFS。

假设您的相机规格为4MP。那么,每个维度上的像素数是多少?好吧,答案取决于每个维度上的分辨率。它可以是2000px&2000px或4000px&1000px,也可以是任意组合,其中沿每个尺寸提供的分辨率的乘积为4 MP。

另一个有趣的问题是:如何估算4MP工业相机拍摄的单色图像的典型图像尺寸?根据经验,一个字节对应一个像素中的数据。4MP摄像机捕获的图像将具有4 x 10 6像素,因此通常大小为4MB。但是对于彩色相机来说,它仍然是4 MB的图像吗?直觉表明,彩色图像比黑白图像存储更多的信息。这是百分之一的正确率。如前所述,彩色图像中的像素存储三个值,而单色图像中的像素仅存储一个值。因此,由于彩色图像存储的信息是其三倍,因此其大小将为12MB。

结论

图像处理是机器视觉工作流程中的关键阶段。在此阶段,该软件将实施某些算法,以为您提供所需的信息或根据您的需要更改图像。正确设置此部分对于视觉系统的准确性至关重要。在此博客文章中,我们发现了图像处理的基础知识,并分析了如何构造图像。我们还了解了图像分辨率和图像大小之间的精确关联。



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