機器視覺圖像處理演算法

1. 機器視覺圖像處理本質

由於隨機干擾，相機輸入的原始圖像在一般情況下不能在機器視覺系統中直接使用，因此需要對原始圖像進行處理。

圖像處理的作用是突出圖像中對機器視覺系統而言需要的特徵，而減少不需要的特徵，並不考慮圖像是否降質。圖像處理不是目的，而是為了機器視覺系統進一步的決策做准備。

圖像處理的主要方式有以下幾種：

一、二值化處理

根據某個閾值，將圖像（模擬圖像已經轉換成了數字圖像）中的256個灰度級別變成只有黑（0）和白（255）兩種像素的二值化圖像。

這樣就把圖像分成了需要使用的和不需要使用兩部分，因此這一方法稱為二值化處理或圖像分割。

在對數字圖像的處理過程中，將灰度圖像（包括以灰度模式顯示的彩色圖像）二值化，使得在對圖像做進一步處理時，操作更簡單，運算和存儲的數據量更小，系統速度更優化。

對灰度圖像或以灰度模式顯示的彩色圖像進行二值化處理時，可人工設定閾值，也可以由系統自動求出閾值，從而將圖像二值化。比較常用的計算閾值的方法包括雙峰法、P參數法、迭代法和OTSU法等。

二、灰度處理

灰度圖像是RGB三種顏色的分量相同的圖像。彩色圖像的三原色（學名三基色）中RGB的數量級（0~255）用同一個數值表示，則把彩色圖像變為以灰度圖像表示，這樣可以減少圖像數據運算量和存儲量。

這個數值就叫灰度值，彩色圖像轉變為灰度圖像的過程就是灰度處理的過程。

常用的灰度處理方法有任意分量法、最大值法、平均值法、加權平均值法。

三、圖像增強（清晰化處理）

圖像在傳送和轉換過程中，信號會不同程度地受到干擾而衰減，圖像質量有時達不到機器視覺系統的要求。這時就要對圖像附加一些信息或變換數據，有選擇性地突出圖像中有用的特徵或抑制無用的特徵，這就是圖像增強。比如對比度增強、直方圖均衡化、去霧處理等。

圖像增強和圖像還原是有區別的，圖像增強是不考慮圖像的降質而提高圖像的實用性；圖像還原是考慮圖像的降質而提高圖像的真實性。

圖像增強的方法有：1、直接對圖像的像素進行處理的空間域法。2、利用某種變換將空間域變為頻率域，再將頻率域變為空間域的圖像（傅里葉變換、小波變換等）的頻率法。

四、圖像濾波（圖像平滑處理）

由於硬體的性能原因以及對圖像的某些處理環節，圖像在形成、傳輸、記錄過程中會受到多種雜波（雜訊）干擾，使圖像形成亮點、暗斑，影響了圖像的進一步使用。這時就要對雜波進行過濾，稱為濾波。

圖像濾波是圖像處理中不可缺少的一步，其處理效果將直接影響後續的圖像分析的有效性和可靠性。圖像濾波的方法有移動平均濾波、高斯濾波、中值濾波、非線性中值濾波等。

五、圖像銳化（清晰化處理）

圖像銳化也稱為邊緣增強，起到突出圖像的地物邊緣、補償圖像的輪廓、使圖像更清晰的作用。圖像銳化和圖像增強一樣有空間域處理和頻率域處理兩個方法。

簡單的邊緣線就能使我們理解所要表述的物體，對於圖像處理來說，邊緣檢測也是重要的基本操作之一。

六、圖像的腐蝕和膨脹（二值圖像平滑處理）

圖像的腐蝕和膨脹操作是圖像形態學演算法處理的基礎。

腐蝕的作用是消除目標圖像的邊界雜訊點，使目標縮小（白色區域變小）；膨脹的作用是將與目標圖像接觸的背景點合並，填補空洞，使目標增大（白色區域變大）。

兩種操作一般配合使用，先腐蝕後膨脹為開運算（清除白色外部的白點雜訊，使外輪廓清晰，雜訊去外白、留內黑）；

先膨脹後腐蝕為閉運算（清除白色內部的黑點雜訊，使內輪廓清晰，雜訊去內黑、留外白）。

為了不破壞區域間的連接性，更多的方法是使用面積法去雜訊處理。

想了解更多機器視覺相關內容可登錄：www.51camera.com.cn網頁鏈接

2. yolov5是圖像處理技術嗎

YOLOV5可以說是圖像處理技術，但更准確來說是一種單階段目標檢測演算法，機器視覺任務，常見的有分類、檢測、分割。而YOLO正是檢測中的佼佼者，在工業界，YOLO兼顧精度和速度，往往是大家的首選。

延伸：YOLO將對象檢測重新定義為一個回歸問題。能夠將單個卷積神經網路應用於整個圖像，把圖像分成網格，並預測每個網格的類概率和邊界框。YOLO非常快，由於檢測問題是一個回歸問題，所以不需要復雜的管道。YOLO比「R-CNN」快1000倍，比「Fast R-CNN」快100倍，YOLOV5是YOLO最新的版本。

若幫助到您，求採納~

3. 機器視覺檢測都檢測什麼原理是什麼

工業機器視覺檢測在很多情況下，又被稱為缺陷檢測、缺陷分割，是指機器通過視覺感測器（攝像頭），將被攝取目標的像素分布、亮度、顏色等信息統統轉化為圖像信號，並通過運算抓取圖像中目標物的特徵從而對目標物特徵進行識別，最後將缺陷像素從背景中分割出來，實現良品和次品的區分。

工業機器視覺可使用的范圍比較廣，據我所知，僅在缺陷監測方面，目前的視覺檢測技術就已經可以識別斑點、刮痕、凹凸、結點、黑點、印子、氣泡、雜質、壓傷、褶皺、蟲斑、針孔、錫點、結石等缺陷。

而在工業機器視覺領域，思謀算是一直走在行業的前列，其推出的（思謀）SMore ViMo（智能工業平台）能夠無縫對接SMore ViNeo VN800、ViScanner VS1000 Pro等不同功能的工業機器視覺感測器和大量的一體化設備。通過不同產品和演算法的搭配組合，可大大滿足軸承外觀檢測、小型鋰離子外觀點膠檢測、負極外殼缺陷檢測、無線充電線圈檢測、矽片字元視覺檢測等多樣化的檢測需求。
另外，思謀還做到了零代碼，整個搭建過程中無需代碼編程，就可將復雜的模型訓練過程簡化，便利性極高。

4. 機器視覺演算法有哪些

機器視覺演算法基本步驟；
1、圖像數據解碼
2、圖像特徵提取
3、識別圖像中目標。
機器視覺是人工智慧正在快速發展的一個分支。
簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。
機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

現在做視覺檢測的公司比較多，國內國外都有，許多視覺算是很好的。
能提供完整的機器視覺軟體解決方案，也可以為客戶提供演算法級的定製，覆蓋所有的工業應用領域，適用范圍比較廣。機器視覺的應用會越來越多，因為計算的水平越來越高，可以處理更復雜的視覺演算法；其實好多的東西，包括現在流行的GPS，最早都是外國的公司在做，程序都是中國人在做外包；
光機電的應用我個人覺得已經很成熟了，不會再有新東西。