机器视觉图像处理算法

1. 机器视觉图像处理本质

由于随机干扰，相机输入的原始图像在一般情况下不能在机器视觉系统中直接使用，因此需要对原始图像进行处理。

图像处理的作用是突出图像中对机器视觉系统而言需要的特征，而减少不需要的特征，并不考虑图像是否降质。图像处理不是目的，而是为了机器视觉系统进一步的决策做准备。

图像处理的主要方式有以下几种：

一、二值化处理

根据某个阈值，将图像（模拟图像已经转换成了数字图像）中的256个灰度级别变成只有黑（0）和白（255）两种像素的二值化图像。

这样就把图像分成了需要使用的和不需要使用两部分，因此这一方法称为二值化处理或图像分割。

在对数字图像的处理过程中，将灰度图像（包括以灰度模式显示的彩色图像）二值化，使得在对图像做进一步处理时，操作更简单，运算和存储的数据量更小，系统速度更优化。

对灰度图像或以灰度模式显示的彩色图像进行二值化处理时，可人工设定阈值，也可以由系统自动求出阈值，从而将图像二值化。比较常用的计算阈值的方法包括双峰法、P参数法、迭代法和OTSU法等。

二、灰度处理

灰度图像是RGB三种颜色的分量相同的图像。彩色图像的三原色（学名三基色）中RGB的数量级（0~255）用同一个数值表示，则把彩色图像变为以灰度图像表示，这样可以减少图像数据运算量和存储量。

这个数值就叫灰度值，彩色图像转变为灰度图像的过程就是灰度处理的过程。

常用的灰度处理方法有任意分量法、最大值法、平均值法、加权平均值法。

三、图像增强（清晰化处理）

图像在传送和转换过程中，信号会不同程度地受到干扰而衰减，图像质量有时达不到机器视觉系统的要求。这时就要对图像附加一些信息或变换数据，有选择性地突出图像中有用的特征或抑制无用的特征，这就是图像增强。比如对比度增强、直方图均衡化、去雾处理等。

图像增强和图像还原是有区别的，图像增强是不考虑图像的降质而提高图像的实用性；图像还原是考虑图像的降质而提高图像的真实性。

图像增强的方法有：1、直接对图像的像素进行处理的空间域法。2、利用某种变换将空间域变为频率域，再将频率域变为空间域的图像（傅里叶变换、小波变换等）的频率法。

四、图像滤波（图像平滑处理）

由于硬件的性能原因以及对图像的某些处理环节，图像在形成、传输、记录过程中会受到多种杂波（噪声）干扰，使图像形成亮点、暗斑，影响了图像的进一步使用。这时就要对杂波进行过滤，称为滤波。

图像滤波是图像处理中不可缺少的一步，其处理效果将直接影响后续的图像分析的有效性和可靠性。图像滤波的方法有移动平均滤波、高斯滤波、中值滤波、非线性中值滤波等。

五、图像锐化（清晰化处理）

图像锐化也称为边缘增强，起到突出图像的地物边缘、补偿图像的轮廓、使图像更清晰的作用。图像锐化和图像增强一样有空间域处理和频率域处理两个方法。

简单的边缘线就能使我们理解所要表述的物体，对于图像处理来说，边缘检测也是重要的基本操作之一。

六、图像的腐蚀和膨胀（二值图像平滑处理）

图像的腐蚀和膨胀操作是图像形态学算法处理的基础。

腐蚀的作用是消除目标图像的边界噪声点，使目标缩小（白色区域变小）；膨胀的作用是将与目标图像接触的背景点合并，填补空洞，使目标增大（白色区域变大）。

两种操作一般配合使用，先腐蚀后膨胀为开运算（清除白色外部的白点噪声，使外轮廓清晰，噪声去外白、留内黑）；

先膨胀后腐蚀为闭运算（清除白色内部的黑点噪声，使内轮廓清晰，噪声去内黑、留外白）。

为了不破坏区域间的连接性，更多的方法是使用面积法去噪声处理。

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2. yolov5是图像处理技术吗

YOLOV5可以说是图像处理技术，但更准确来说是一种单阶段目标检测算法，机器视觉任务，常见的有分类、检测、分割。而YOLO正是检测中的佼佼者，在工业界，YOLO兼顾精度和速度，往往是大家的首选。

延伸：YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题。能够将单个卷积神经网络应用于整个图像，把图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。YOLO非常快，由于检测问题是一个回归问题，所以不需要复杂的管道。YOLO比“R-CNN”快1000倍，比“Fast R-CNN”快100倍，YOLOV5是YOLO最新的版本。

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3. 机器视觉检测都检测什么原理是什么

工业机器视觉检测在很多情况下，又被称为缺陷检测、缺陷分割，是指机器通过视觉传感器（摄像头），将被摄取目标的像素分布、亮度、颜色等信息统统转化为图像信号，并通过运算抓取图像中目标物的特征从而对目标物特征进行识别，最后将缺陷像素从背景中分割出来，实现良品和次品的区分。

工业机器视觉可使用的范围比较广，据我所知，仅在缺陷监测方面，目前的视觉检测技术就已经可以识别斑点、刮痕、凹凸、结点、黑点、印子、气泡、杂质、压伤、褶皱、虫斑、针孔、锡点、结石等缺陷。

而在工业机器视觉领域，思谋算是一直走在行业的前列，其推出的（思谋）SMore ViMo（智能工业平台）能够无缝对接SMore ViNeo VN800、ViScanner VS1000 Pro等不同功能的工业机器视觉传感器和大量的一体化设备。通过不同产品和算法的搭配组合，可大大满足轴承外观检测、小型锂离子外观点胶检测、负极外壳缺陷检测、无线充电线圈检测、硅片字符视觉检测等多样化的检测需求。
另外，思谋还做到了零代码，整个搭建过程中无需代码编程，就可将复杂的模型训练过程简化，便利性极高。

4. 机器视觉算法有哪些

机器视觉算法基本步骤；
1、图像数据解码
2、图像特征提取
3、识别图像中目标。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。
简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

现在做视觉检测的公司比较多，国内国外都有，许多视觉算是很好的。
能提供完整的机器视觉软件解决方案，也可以为客户提供算法级的定制，覆盖所有的工业应用领域，适用范围比较广。机器视觉的应用会越来越多，因为计算的水平越来越高，可以处理更复杂的视觉算法；其实好多的东西，包括现在流行的GPS，最早都是外国的公司在做，程序都是中国人在做外包；
光机电的应用我个人觉得已经很成熟了，不会再有新东西。