基于計算機視覺的微小尺寸精密檢測理論與技術

　　下面是小編為大家準備的關于計算機視覺的微小尺寸精密檢測理論與技術的論文，歡迎大家借鑒!

　　摘 要：現下的工業技術領域規模日漸壯大，尤其是涉及微小尺寸精密技術檢測的實際要求逐漸上升，以往的檢測手段已經不能滿足大量工業部件的供應需求，因此需要竭盡全力對計算機視覺范圍內的精密校正處理方案進行總結。

　　關鍵詞：計算機視覺分析;微小尺寸;精密校正;閾值;圖像分割

　　計算機視覺分析理論是基于精密模式識別和人工智能程序化校驗技能進行綜合整編的方法，利用光學信息對真實物理結構的實時反映，配合人機協調手段進行二維圖像的呈現。在工件表面進行質量檢測和圖片制備要素分析的系統環節中，闡述物體在空間環境之間的關系樣式，爭取三維場景的科學搭建。集合要素內容包括邊緣、線條和曲面的配備，建立以工業部件為中心的坐標體系，并適當運用不同符號表現模式實現必要三維結構和空間關系的調整，促進精密儀器細節檢驗工作質量的不斷提高。

　　1 計算機視覺檢測技術的相關理論研究

　　1.1 技術原理分析

　　滲透性計算機輔助支持結構的視覺鑒定技術在被測實體中的圖像顯示支持功能基礎形勢上進行質量狀況的把控，這其實就是根據既定的偏差標準實現規模物件的逐個排查。細致的檢測工作在深度零件的誘導性特征和完整性配件的支持下，對整體完好效果的幾何制備模型進行測量。近階段的視覺規范系統利用電耦合器件和攝像機進行主題元素的捕捉，并利用計算機內部程序的數字信號轉化工具實現圖像的并行處理。采用目標圖像的特殊坐標記錄，利用灰度分布圖內的多種綜合功能處理系統改善的要務。常規視覺下的檢測過程相對比較繁瑣，主要是將被檢測物體放置于照明效果相對均勻的可控制背景環境中，聯結CCD技術和圖像卡實現被測部件和數字圖像的共性要素融合，保證計算機自動化處理程序的錄入。當然，這類研究系統是需要利用相關軟體進行放大的，其主要必備功能就是進行圖像的預處理、識別和有效分析，將整個過程內部的實際結果數值，包括被測部件的自身缺陷、尺寸等進行整理。

　　1.2 計算機視覺微小尺寸精密檢測工業應用技術的現狀

　　在科學設計信息內容和工業加工制備要領集成化對待的環節中，通常不會直接進行部件表面的接觸，一般運用計算機程序下的掃描認知和圖像即時呈現功能進行快速的比對檢測，整體信號抗干擾能力較強，因此在現代工業生產技術領域內部廣受好評。電子工業是在建立計算機視覺分析工藝之后表現最為活躍的行業類型，在此基礎上衍生的印刷電板路和集成電路芯片就是利用標準模型的整改，實現規模工序的緊密排列。目前，時下流行的汽車生產、紡織、商品包裝等也逐漸向這類手段靠攏，全面改善了現代化工業制備的應用效果。

　　2 應用視覺微小尺寸分析技術內部拓展機能的補充

　　灰度圖像的主要分割方法包括灰度閾值校正、邊緣檢測制備等手段。

　　2.1 灰度閾值校正

　　這是區域分割方法中一種常見的手段，主要配合多個或單個閾值將圖像自身的灰度級別劃分為幾個項目組，對相同像素的單位數據進行整編。根據實效范圍進行分類，包括局部和全局閾值探究兩種手段，全局規模下的閾值分析方法就是利用整幅圖的灰度直方分布圖進行內部最優閾值分割，包括單閾值和多閾值兩種形式;同時還可以將初始分析的圖像進行子元素的拆解，之后利用單個子圖像的既定閾值范圍進行最優化分割。分割的基本原理公式為：

　　其中，合理閾值的選取是非常重要的，目前閾值確定的手段主要包括直方圖雙峰對照法和最大類間方差累積法等。這種利用灰度閾值實現精準質量的劃分手段，計算執行工作相對比較簡單，并且實際工作效率水平較高，即便是實際需要分割的物體與圖像背景對比深度較強也可以收放自如，但唯一的缺點就是缺少對空間信息的掌控，涉及亮度不足的圖像問題，這種閾值分割技術的施工質量往往不會太高。

　　2.2 邊緣檢測制備工序

　　圖像內部元素的分割其實就是進行部件邊界效益的提取，而邊緣檢測制備工序則是利用像元及鄰域的整體狀態進行物體邊界相關結構的搭建。邊緣檢測分割制備技術具體包括并行和串行兩種模式，并行手法是運用梯度信息的提取實現不同類別算子的整理;串行邊界分割原理則是根據適當強度標準和相似走向的兩個邊緣端點位置實現連接，主要代表算法包括啟發式智能搜索手段等。這種串行算法較并行邊界積累統計原則來說具有更強的抗干擾能力，但實際的邊緣檢測同樣不能完好地維持連續效果，需要利用其余技術內容進行邊緣制備技巧的修復。

　　(1)原始圖像

　　(2)Robert算子邊緣檢測

　　(3)Sobel算子邊緣檢測

　　(4)Prewitt算子邊緣檢測

　　(5)Kirsch算子邊緣檢測

　　(6)Gauss-Laplace算子檢測

　　3 視覺檢測系統的創新性改進

　　根據以上現狀問題，創新式視覺整改校驗系統利用照明光源、攝像機和圖像采集卡等結構實現計算機輸出結果質量的補充。其主要運行過程如下：利用被測部件在均勻照明背景的全面優化控制基礎，實現物體結構的全面清晰呈現，使用攝像機對相關圖像信號進行梳理并轉化為電荷信號，配合相關的圖像資源采集卡進行部件數字化圖像的格式轉化;計算機內部軟體操作程序將得到的數字圖像進行處理和識別，并將最終結果數據輸出，實現現代工業技術整體質量規模控制的既定要求。

　　系統硬件在實現部件轉化圖像信息的環節中，連接檢測機理下的連續軟件規劃和照明光源等相關設備進行圖像適當分辨率的調整，維持圖像較為清晰的對比效果。全面控制獲取數字圖像的時間，抵抗不良因素的干擾影響，維持內部成本經濟規模的合理控制，促進科技應用和可持續發展經濟戰略雙重價值標準的同步進展。其中，光源設備的選擇必須落實到部件既定的幾何形狀條件下，利用相關性能參數進行實際工作要求的提供，包括光源位置、亮度、壽命特性等因素的堆積，常用的可見光源包括水銀燈、熒光燈等，但這類光源使用壽命有限，因此現下多配用LED光源進行快捷反應、小功耗標準的補充，并且長期使用后的照明效果比較穩定。而攝像機等結構主要還是校正參數的表達方式，進行圖像合理分辨率的整改，促進圖像采集數字化協調功能的發展，提高系統工作速度等。

　　4 、結束語

　　計算機視覺檢測系統在進行一定部件性能評比的活動中有著很高的貢獻，不僅配合硬件的照明、參數制備要領制備功能，同時促進數字化圖像對比的速度，使得工業生產環節中的部件檢查工序得到大范圍整改，滿足可持續發展戰略規模的視覺意義，促進現代智能化分析處理技術的全面覆蓋。

　　參考文獻：

　　[1]陸春梅.基于數字圖像處理技術的接桿激光環焊焊縫視覺檢測系統研究[D].上海交通大學，2008.

　　[2]羅敏.基于機器視覺的黑片缺陷檢測圖像邊緣提取算法研究[D].沈陽理工大學，2010.

　　[3]邵泉鋼.弱透光環境下微構件機器視覺檢測關鍵技術研究[D].浙江大學，2011.

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