機(jī)器視覺系統(tǒng)大體分為圖像采集和圖像處理兩個(gè)部分。
圖像采集是工業(yè)相機(jī)與PC端通過圖像采集卡相互鏈接，圖像采集卡接收工業(yè)相機(jī)的模擬信號或數(shù)字信號，并將信號處理轉(zhuǎn)換為適用于PC端的信息。
01圖像處理技術(shù)的應(yīng)用
1、圖像采集
視覺檢測首先需要對輸入的圖片進(jìn)行采集，根據(jù)項(xiàng)目需求不同，對樣本要求也不會相同。合理地根據(jù)項(xiàng)目需求，標(biāo)定合適的樣本，需要通過對大量的樣本進(jìn)行訓(xùn)練以提升性能。
圖像格式（像素格式）：分為黑白圖像和彩色圖像，黑白圖像的灰度等級可分為256級，即以8位來表示；而彩色圖像可由RGB(YUV)3種色彩組合而成。
圖像采集卡的附加功能：觸發(fā)功能、燈源控制功能、基本I/O功能、相機(jī)復(fù)位功能、時(shí)序輸出功能、串口通訊功能、電源輸出功能等。
2、圖像預(yù)處理
圖像處理是用計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)，一般指數(shù)字圖像處理，其主要內(nèi)容包括圖像壓縮，增強(qiáng)和復(fù)原，匹配、描述和識別3個(gè)部分。
（1）圖像增強(qiáng)
用于調(diào)整圖像的對比度，突出圖像中的重要細(xì)節(jié)，改善圖像質(zhì)量。有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別。包括灰度變換法、直方圖修正以及濾波等方法。
（2）圖像變換
由于圖像陣列很大，直接在空間域中進(jìn)行處理，涉及計(jì)算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理，不僅可減少計(jì)算量，而且可獲得更有效的處理。
（3）圖像編碼與壓縮
圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量，以便節(jié)省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進(jìn)行。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。
3、特征提取
圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，有意義的特征（包括圖像的顏色、形狀、灰度和紋理等）有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識別、分析和理解的基礎(chǔ)。
雖然目前已有不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法，但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。
4、識別技術(shù)
圖像識別過程實(shí)際上可以看作是一個(gè)標(biāo)記過程，其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過某些預(yù)處理（增強(qiáng)、復(fù)原）后，進(jìn)行圖像分割和特征提取，從而進(jìn)行判決分類。
在很多場合，圖像所傳送的信息比其他形式的信息更豐富、真切和具體。人眼與大腦的協(xié)作使得人們可以獲取、處理以及理解視覺信息，人類利用視覺感知外界環(huán)境信息的效率很高。
5、運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù)
運(yùn)動目標(biāo)檢測主要目的是從圖像中提取出運(yùn)動目標(biāo)并獲得運(yùn)動目標(biāo)的特征信息，如顏色、形狀、輪廓等。提取運(yùn)動目標(biāo)的過程實(shí)際上就是一個(gè)圖像分割的過程，而運(yùn)動物體只有在連續(xù)的圖像序列(如視頻圖像序列)中才能體現(xiàn)出來，運(yùn)動目標(biāo)提取的過程就是在連續(xù)的圖像序列中尋找差異，并把由于物體運(yùn)動和表現(xiàn)出來的差異提取出來。
常用的四種方法：連續(xù)幀間差分法、背景差分法、光流法和運(yùn)動能量法。
6、目標(biāo)跟蹤檢測技術(shù)
運(yùn)動目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺和視頻處理領(lǐng)域非常重要和有效的研究課題，因?yàn)樗且曨l目標(biāo)分類和視頻跟蹤活動等許多復(fù)雜過程的關(guān)鍵步驟。因此，從給定的視頻幀序列中識別移動對象的實(shí)際形狀變得相關(guān)。
然而，由于動態(tài)場景變化、光照變化、陰影的存在、偽裝和引導(dǎo)問題等各種挑戰(zhàn)，檢測運(yùn)動中物體的實(shí)際形狀的任務(wù)變得很棘手。
幀間差分法是檢測運(yùn)動物體最常用的方法，它分別找到當(dāng)前幀和前一個(gè)連續(xù)幀以及當(dāng)前幀和下一個(gè)連續(xù)幀之間的差異，然后，該算法選擇兩個(gè)不同幀之間的最大像素強(qiáng)度值。接下來，將得到的差異幀劃分為不重疊的塊，并計(jì)算每個(gè)塊的強(qiáng)度總和和平均值，隨后，它使用閾值和強(qiáng)度平均值找到每個(gè)塊的前景和背景像素。
02當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)
1、不同角度，不同外界因素（光源、顏色、相機(jī)等）影響圖像采集效果。
2、同一張圖在不同的背景下獲取，諸多因素會影響圖像的像素灰度，使圖片的特征讀取困難。
3、圖像中的物體以二維的形式呈現(xiàn)，識別過程中會出現(xiàn)少許偏差。
4、通用的視覺檢測系統(tǒng)，并不能適應(yīng)任何環(huán)境，而要建立一個(gè)可與人的視覺系統(tǒng)相比的通用視覺系統(tǒng)是非常困難的。
5、目標(biāo)之間或者目標(biāo)與人之間互遮擋，尤其是在擁擠狀態(tài)下，目標(biāo)檢測很不穩(wěn)定，檢測結(jié)果也很不理想，這個(gè)問題還需要進(jìn)一步的研究解決。
03提升圖片識別技術(shù)的有效方法
1、圖像并行處理
并行計(jì)算是提高處理速度最有效的技術(shù)之一，圖像并行處理技術(shù)為提高圖像處理效率提供了廣闊的空間。
圖像并行處理包括并行算法和多處理器并行硬件系統(tǒng)，圖像處理并行算法的執(zhí)行效率依賴于多處理器系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)。
通常，一種并行結(jié)構(gòu)只適合于一類并行算法的映射。圖像并行處理結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)面臨的主要問題可以概括為兩個(gè)方面：其一，圖像并行處理硬件結(jié)構(gòu)復(fù)雜，在實(shí)際應(yīng)用中圖像處理結(jié)構(gòu)的開發(fā)周期長、成本高；其二，面向圖像處理算法的硬件結(jié)構(gòu)針對性設(shè)計(jì)方法導(dǎo)致圖像處理平臺的可重用性差，調(diào)整、擴(kuò)展和升級困難。
2、數(shù)字信號處理器
數(shù)字信號處理器是由大規(guī)?；虺笠?guī)模集成電路芯片組成的用來完成某種信號處理任務(wù)的處理器。數(shù)字信號處理是將信號以數(shù)字方式表示并處理的理論和技術(shù)。
數(shù)字信號處理與模擬信號處理是信號處理的子集。數(shù)字信號處理的目的是對真實(shí)世界的連續(xù)模擬信號進(jìn)行測量或?yàn)V波。因此在進(jìn)行數(shù)字信號處理之前需要將信號從模擬域轉(zhuǎn)換到數(shù)字域，這通常通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器實(shí)現(xiàn)。而數(shù)字信號處理的輸出經(jīng)常也要變換到模擬域，這是通過數(shù)模轉(zhuǎn)換器實(shí)現(xiàn)的。
3、專用集成電路
專用集成電路是為特定用戶或特定電子系統(tǒng)制作的集成電路。數(shù)字集成電路的通用性和大批量生產(chǎn)，使電子產(chǎn)品成本大幅度下降，推進(jìn)了計(jì)算機(jī)通信和電子產(chǎn)品的普及，但同時(shí)也產(chǎn)生了通用與專用的矛盾，以及系統(tǒng)設(shè)計(jì)與電路制作脫節(jié)的問題。同時(shí)，集成電路規(guī)模越大，組建系統(tǒng)時(shí)就越難以針對特殊要求加以改變。
4、圖像采集卡
傳統(tǒng)的攝像頭系統(tǒng)每秒捕獲并傳輸多個(gè)千兆像素，這些像素需要實(shí)時(shí)處理或壓縮。盡管攝像頭傳感器技術(shù)和支持接口正在迅速發(fā)展，但是傳統(tǒng)的基于PCIe/CPU/GPU的PC體系結(jié)構(gòu)卻缺乏以這種數(shù)據(jù)速率捕獲，處理和存儲圖像所需的性能。
基于高端FPGA的圖像采集卡具有超快的收發(fā)器和巨大的板載內(nèi)存帶寬，為實(shí)時(shí)處理和壓縮提供了必要的基礎(chǔ)設(shè)施。開放式FPGA架構(gòu)允許開發(fā)人員定制其采集路徑，并嵌入自己的圖像處理算法和壓縮塊。
