計算機視覺檢測技術精選(九篇)

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第1篇：計算機視覺檢測技術范文

關鍵詞：計算機視覺技術；C# ；；作物無損檢測；軟件設計

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）15-3640-03

數字農業和農業物聯網技術作為現代農業最前沿的發展領域之一，是當今世界發展農業信息化，實現農業可持續發展的關鍵和核心技術。數字農業要求快速、實時、準確和定位化的獲取植物生長信息，而農業物聯網技術要求植物信息可實時動態感知，顯然，傳統的實驗室測量分析和信息獲取方法已經不能滿足數字農業和農業物聯網技術的發展要求。因此，研究和開發植物生命信息快速無損檢測技術和傳感儀器等軟硬件平臺已經成為現代農業承待解決的關鍵問題[1]。

目前，國內在作物無損檢測方面的研究儀器主要是依賴進口，而相應的軟件也是伴隨著儀器而購買。此類軟件，一般價格昂貴，而且在自主研究平臺中，因為無法取得源代碼而無法使用或升級，從而出現研究瓶頸。在各類無損化檢測技術中，隨著計算機視覺技術越來越廣泛的應用，對應的軟件系統的開發迫在眉睫[2]。

正是基于這樣的背景，我們通過對目前應用比較廣泛的C#進行研究，利用C#強大的數據處理能力和良好的用戶界面開發，并結合強大的圖像處理能力，進行作物實時檢測軟件平臺的自主設計與開發。

1 計算機視覺技術簡介

計算機視覺也稱機器視覺，是采用攝像機或者數碼相機將被檢測圖像轉化為數字信號，再采用先進的計算機軟件技術對圖像信號進行處理，從而得到所需要的各種目標圖像特征值。并由此實現模式識別，坐標計算等功能。然后再根據其結果輸出數據，發出指令，再配合執行機構完成好壞篩選，位置調整，數據統計等自動化流程。與人工視覺相比較，計算機視覺的最大的優點是快速、精確、可靠，以及數字化。

隨著數字農業和農業物聯網技術的發展，計算機視覺技術將越來越廣泛的應用于農業生產中，而構成計算機視覺系統的軟件系統是整個計算機視覺系統的靈魂。隨著硬件技術的不斷發展完善，計算機視覺系統其功能是否強大，可以說完全取決于軟件系統的能力。

2 軟件系統設計

2.1 C#與

C#是由微軟公司開發的一種面向對象的新型編程語言，它是從C和C++ 中派生出來的，保留了C/C++原有的強大功能，并且繼承了C/C++的靈活性。同時由于是MicroSoft公司的產品，它又同Visual Basic一樣具有簡單的語法結構和高效的開發能力，可以使程序員快速的編寫出基于.NET平臺的應用程序。

一個基于C#框架，專門為C#開發者和研究者設計和開發的，這個框架提供了豐富的類庫資源，包括圖像處理，神經網絡，模糊系統，遺傳算法，人工智能和機器人控制等領域。該框架架構合理，易于擴展，涉及多個較前沿的技術模塊，為相關開發人員或科研人員的工作提供了極大的便利。本系統就是采用C#程序設計語言，通過調用該框架來實現作物無損檢查系統的開發。

2.2 系統設計與實現

本軟件系統是在數碼相機拍攝的作物圖像的基礎上，采用圖像處理方法進行特征提取與分析，從而實現作物的無損檢測。主要分為圖像輸入，圖像預處理，特征提取，特征分析幾個模塊。

1） 圖像輸入

將要分析處理的圖像讀取到系統中來，為后面圖像處理作準備。C#提供了三個最重要的圖像處理類，即Bitmap類、BitmapData類和Graphics類。三種圖像處理的方法，即提取像素法、內存法和指針法。從執行效率和實現難度綜合考慮，本系統的開發采用內存法。

2） 圖像預處理

圖像預處理主要包括圖像的大小調整，形態矯正，平滑和去噪等，以降低環境對拍攝照片造成的不利影響。提供了多個類，可以對圖像進行平滑去噪等操作，本系統中采用了中值濾波算方法，對應中的Median類。

3） 特征提取

特征提取分析，是整個系統的核心所在，需要選取合適的圖像分割算法，對圖像進行處理，提取目標區域，為特征分析作準備。在本系統中采用了閾值分割技術，因為這種算法相對來說比較直接并且易于實現。

采用閾值分割技術，首先，必需確定一個閾值作為圖像分割的閾值，在本系統中，采用自適應閾值法，由用戶在軟件的操作過程中進行設定，并且可以根據需要進行調整。然后，根據這個閾值對圖像進行分割，并將其轉化為二值圖，如圖（b）所示。從圖中我們可以看到二值圖像中存在大量的小孔，這種太小的孔洞對我們進行圖像分析沒有實際意義，并且會干擾結果的正確性，因此我們需要采用腐蝕和膨脹的形態學方法來進行填充孔洞，結果如圖（C）所示。最后，我們需要根據需要提取目標區，涉及到連通區域的提取問題。最后，輸出結果。

4） 特征分析

對圖像分割結果進行分析，用于指導生產實踐。我們可以對通過圖像處理得到的目標區域進行分析，比如可以根據葉片顏色的變化判斷葉綠素含量，進而推算出作物的營養狀況，根據色素區域的大小計算出葉面積，根據不同區域的形狀、大小判斷病蟲害等。

3 實驗結果及分析

軟件運行后主界面如圖3所示。

為驗證本系統的有效性，我們通過設定不同的閾值進行圖像分割，并跟photoshop cs4軟件中魔棒的工具作對比，來提取圖片中的目標區域。測試圖片大小為800px×610px，取特征點坐標P（310，70），該點的RGB值為（29，92，0），獲取目標區域的總像素和綠色分量平均值，數據如表1所示。

從上述表中我們可以看出，本軟件在圖像處理目標區域的提取方面，提取到的目標區域較photoshop 提取的小，綠色分量平均值較photoshop更接近特征點數值，由此看出用本軟件做圖像分割準確性更高。

4 結束語與展望

計算機視覺具有非破壞性、快速、高效、信息量大等特點，目前已在主要的農作物和經濟作物的養分診斷，植物病蟲害的快速檢測及預警預報等方面有了廣泛應用，取得了較好的效果。隨著計算機視覺技術和圖像處理技術的發展，計算機視覺技術將更多的應用于植物長勢預測、產量估計等方面。

通過本次研究，開發了一個交互界面良好的色素分量檢測系統，能對圖像在RGB分量上實現閾值分割，并實現目標區域的獲取分析。該文主要提倡一種軟件開發的理念，所設計開發的軟件的針對性較強，還存在著很多的局限和不足，要作為計算機視覺類的通用軟件，系統的穩定性和功能都還有待進一步提升。

參考文獻：

[1] 劉飛.基于光譜和多光譜成像技術的油菜生命信息快速無損檢查機理和方法研究[D].浙江：浙江大學博士學位論文，2011.

[2] 朱哲燕，陳紅.基于MATLAB的作物信息光譜分析平臺的設計與開發[J].科技資訊，2012（16）.

[3] 蔣麗華.基于計算機視覺技術的葉綠素含量檢測系統[D].蘇州：蘇州大學碩士學位論文，2009.

[4] 趙春江.C#數字圖像處理算法典型實例[M].北京：人民郵電出版社，2009.

[5] 何勇，劉飛，聶鵬程. 數字農業與農業物聯網技術[J].農機論壇，2012（1）.

[6] 張起麗.基于數學形態學的彩色圖像處理研究[D].西安：西北大學碩士學位論文，2009

[7] 冀高.基于數字圖像處理的棉花群體特征提取[D].北京：北京郵電大學碩士學位論文，2007.

第2篇：計算機視覺檢測技術范文

關鍵詞：絕緣子；憎水性；稀疏表示；圖像識別

中圖分類號：TM855 文獻標識碼：A

與傳統電瓷、玻璃絕緣子相比，復合絕緣子因其具有優異的耐污閃性能而在電力系統中被廣泛使用.復合絕緣子的憎水性和憎水遷移性是其具有較強耐污閃性能的基礎，然而其在運行中因受到紫外線、污穢、電磁場等條件的共同作用會出現老化現象，使得復合絕緣子憎水性下降，嚴重老化的絕緣子甚至會喪失其憎水性[1-2].因此有必要定期對運行中的復合絕緣子的憎水性進行檢測，及時更換憎水性不合格的絕緣子.目前現場測量復合絕緣子憎水性的方法主要為噴水分級法[3]，該方法將復合絕緣子憎水性分為HC1至HC7 7個等級，其操作簡單，對檢測設備要求低，但完全依賴于人的主觀判斷，容易引起檢測結果的不一致性.

目前，國內外一些學者提出了基于絕緣子憎水性圖像的智能檢測方法，文獻[4-5]采用圖像預處理去除噪聲和雜波，利用方向濾波、自適應濾波等方法提取圖像的水珠或者水跡邊緣，對水珠特征參數進行統計以后利用K鄰近算法進行模式識別，從而確定憎水性等級.這種方法克服了目測的主觀性，但是由于圖像分割處理中很容易出現過度分割或者欠分割現象而導致分割失敗，使得后續的特征值提取失準從而導致分類算法無法進行.如圖1所示為運用先進的水平集方法對去噪后憎水性圖像進行分割時，出現過分割和欠分割的現象.

本文采用稀疏表示分類算法（Sparse Representation Classification， SRC）對復合絕緣子憎水性圖像進行識別與分類.稀疏表示的算法是由Wright等于2009年提出應用于人臉識別領域中的算法[6].在該方法中一個測試樣本被所有訓練樣本稀疏線性表示，然后從中找出對測試樣本表示誤差最小的一類訓練樣本.這一研究為稀疏表示在圖像識別中的應用開辟了新的方向.本文運用稀疏表示分類算法對復合絕緣子憎水性圖像進行分類，通過對稀疏表示系數以及最小殘差的計算找出樣本庫中與測試圖像最接近的訓練圖像，從而判斷測試圖像所對應復合絕緣子的憎水性等級.

1稀疏表示算法

由于拍攝圖片光照條件、拍攝角度、拍攝距離等實際因素的影響，即使是同一等級的水珠圖像也會呈現出多種不同的效果，所以在選擇訓練樣本時，要綜合考慮各種水珠圖像所可能呈現的情況.以HC1級別的憎水性圖像為例，此時的復合絕緣子憎水性能較好，噴水后復合絕緣子傘裙表面會呈現出單個獨立的水珠.但由于受到拍攝條件的影響，水珠的大小、形狀、分布有很大的不同.為了能使訓練樣本最大限度的代表HC1級別憎水性圖像的特征，選取具有不同大小水珠、不同光照條件、水珠分布疏密不一致、以及水珠重心傾斜不同角度的憎水性圖像作為訓練樣本集.對于HC4～HC6級別的憎水性圖像，由于這些類別復合絕緣子表面出現了不同程度的污穢，使得拍攝所得水珠圖像的背景進一步復雜化，需要考慮背景中污穢的分布以及污穢等級的影響.本文所用到的部分HC1～HC6的訓練樣本圖像如圖2所示.

3實驗結果統計與分析

3.1可理解性分析

一個分類模型的質量通常由兩方面進行評估決定：分類試驗的準確率以及該模型的可理解性.圖4（a）和（b）給出了同屬憎水性等級HC1級的兩個測試樣本，圖4（c）和（f）為利用訓練樣本庫里所有樣本圖像對測試樣本進行稀疏表示所得的兩組稀疏表示系數和利用式（6）計算得到的各類表示誤差.從圖4（c）中可以看出：第1類訓練樣本所對應的稀疏表示系數明顯大于其他幾類的稀疏表示系數.這說明訓練樣本集中第1類樣本對稀疏表示的貢獻最大，這也在圖4（d）表示的各類測試誤差中得到了體現.因此我們僅通過圖4（c）就可判定測試樣本屬于第1類，即該憎水性圖像所對應的復合絕緣子的憎水性屬于HC1級.但是，在對第2個測試樣本圖像進行測試時，僅根據圖4（e）的稀疏表示系數對其憎水性級別進行劃分有一定的困難，各個類別所對應的稀疏表示系數變化跨度很大，系數之間大小相近的也很多.此種情況下通過進一步計算該測試圖像與稀疏表示各類之間的殘差來對測試圖像進行分類.由圖4（f）可知：第1類訓練樣本與測試圖像之間的殘差最小，以此可判定該測試樣本屬于第1類，即該憎水性圖像所對應的復合絕緣子憎水性等級為HC1級.

通過這個例子可以看出，利用稀疏表示對復合絕緣子憎水性圖像進行分類時，稀疏表示的系數具有以下兩個特點：

1）測試樣本所對應類別的訓練樣本參與該稀疏表示的比例最大.

2）同類測試樣本所對應的稀疏表示系數都比較接近.

3.2實驗結果分析

據文獻[11]，憎水性為HC1～HC2級的復合絕緣子可以繼續入網運行，HC3～HC5級時需要進行跟蹤監測，HC6～HC7級的復合絕緣子必須退出運行.本文在實驗測試階段將復合絕緣子憎水性試驗圖像分成繼續運行，繼續觀測，退出運行3大類.將HC1～HC2分為第1類，HC3～HC5分為第2類，HC6～HC7分為第3類.相對應的樣本訓練集也進行了相應的調整，形成了具備上述3大類共107幅標準憎水性圖像的訓練樣本庫即訓練樣本空間，其中第1類樣本40幅，第2類樣本30幅，第3類樣本37幅.由于第1類樣本圖像中水珠較多，導致圖像情況復雜，故相應增加了第1類樣本圖像的數量.

4結論

測試結果表明：運用稀疏表示分類算法對復合絕緣子憎水性圖像進行檢測分類具有較高的準確率和可行性.復合絕緣子圖像光照情況復雜，水珠分布隨機不規則，可見該算法對外界環境的改變具有一定的魯棒性.與傳統的憎水性圖像識別分類方法相比，稀疏表示分類算法避開了復雜的圖像分割和特征提取過程，大大簡化了復合絕緣子憎水性檢測步驟.如何通過豐富和優化憎水性圖像訓練樣本庫進一步提高算法準確率是今后努力的方向.

參考文獻

[1]趙林杰，李成榕，熊俊，等. 基于帶電檢測的復合絕緣子憎水性評價[J]. 中國電機工程學報，2008，28（16）： 135-142.

[2]張福林. 復合絕緣子外絕緣基材硅橡膠表面的憎水性和憎水遷移性機理分析[J]. 華北電力技術， 1999，3（1）：19-21.

[3]STRI Guide921，Hydrophobicity classification Guide[S].Sweden： Swedish Transm Res Inst， 1992.

[4]BERG M. A digital image processing method for estimating the level of hydrophobicity of high voltage polymeric insulating materials[C]//1999 Conference on Electrical Insulation and Dielectric Phenomena.Austin：IEEE，1999：756-762.

[5]彭克學，王泉德，王先培. 基于表面噴水圖像分析的絕緣子表面憎水性檢測方法[J].絕緣材料，2005，7（1）：47-51.

[6]WRIGHT J， YANG A Y. Robust face recognition via sparse representation[J]. IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence（PAMI）， 2009， 31（2）：210-227.

[7]DONOHO D， TSAIG Y. Fast solution of l1norm minimization problems when the solution may be sparse[J]. IEEE Trans on Information Theory， 2006，54（11）：4789-4812.

[8]DONOHO D. Compressed sensing[J]. IEEE Trans on Information Theory，2006，52（4）：289-1306.

[9]HUANG J， HUANG X， METAXAS D. Simultaneous image transformation and sparse representation recovery[C]//Proceedings of CVPR. Anchorage： IEEE，2008：1-8.

[10]DONOHO D， TSAIG Y. Fast soluion of l1-norm minimization problems when the solution maybe sparse[R]. Department of Statistics， Stanford University， USA，2008.

第3篇：計算機視覺檢測技術范文

關鍵詞：肉類食品；品質檢測；研究

隨著經濟的快速增長，國民生活的日益提高，我國肉類消費量也在快速增長，由肉類食品所引起的食物安全問題也不斷增多，如“禽流感”、 “豬鏈球菌中毒”等.傳統的檢測技術費時費力,檢測效率低,已經達不到現代檢測所需的快速、準確、實時、無損等要求。 現代的肉品檢測技術，注重實用性和精確性。儀器微型化、低耗能化、功能專用化、多維化、一體化、成像化；生物技術被大量應用；與計算機技術結合得越來越緊密；不斷采用其它領域的新技術；生理學中的感覺器官生理變動規律和電生理學研究學方法等。

1 物理方法

1.1 計算機視覺技術

計算機視覺技術通過計算機模擬人的判別準則去理解和識別圖像，用圖像分析作出相應結論的實用技術，其中圖像處理和圖像分析是計算機視覺技術的核心。

計算機視覺技術可對其新鮮度作出判定；基于神經網絡分類器的立體顏色直立圖可用于分析雞胴體全身缺陷。李剛等構建了由氣體傳感器陣列、數據采集單元、神經網絡組成的智能檢測辨識系統，通過豬肉樣本的測試與分析表明，該方法可實時準確地識別肉類新鮮度，辨識準確率可達9 0 % 以上。Malone 等以圖像處理方法和專家系統控制為基礎，研發了一個分析系統，該系統可以根據圖像分析的結果并參照數據庫作出正確的判斷，確定魚片脊骨的位置，并操縱高壓水切割器剔除魚片中的脊骨。機器視覺系統也用于研究豬腰肉的品質波動和分級，如用400 ～700nm 的光纖反射測量系統可以檢測出明顯的PSE 豬腰肉，同時根據豬肉品質優劣進行分級。

1.2 超聲波技術

超聲波檢測技術是利用肉品在超聲波作用下的吸收特性、衰減系數、傳播速度、本身的聲阻抗和固有頻率，測定肉品組成成分、肌肉厚度、脂肪厚度的快速無損在線檢測、分級方法。

利用超聲波可以測定肉品(活體或尸體) 的成分，如牛、羊、豬等的背膘厚度及脂肪含量。Benedito等應用超聲波傳播速度的變化檢測發酵香腸的化學成分，發現在脂肪中溫度每升高1 ℃超聲波速減慢5.6m/s;在瘦肉中，超聲波速隨溫度上升而上升。

Brondum 等使用超聲波在線檢測豬胴體的系統，該系統包括1 6 個超聲波傳感器，可以確定膘厚、肥瘦、產肉率(與胴體重量有關)、 主要切割點等指標，其在線檢測速度可達1150 頭/h ，能達到較高的準確率。目前較好的產品有丹麥S F KTechnology A/S 公司研制的在線檢測產品。

用超聲波圖像檢測脂肪厚度和腰部肌肉易受到操作人員、測量部位、超聲波頻率、被測物體的不規則性和肥瘦組織分布的不均勻性等因素的影響，而且實時超聲波圖像一般只能檢測某部位的化學成分而不是全身成分。所以，超聲波檢測技術更多地應用在線自動快速無損檢測，它具有適應性強、對人體無害、檢測靈敏、使用靈活等特點。該技術在國外已逐漸進入肉品實際檢測中，但我國在這方面的研究與應用尚未見報道。

1.3 電磁學檢測技術

肉品的組織、成分、結構、狀態等和其電磁特性有密切關系。如肉品從新鮮到腐敗的過程中。其阻抗值就有一定的變化規律。

電磁掃描的原理是骨頭和肌肉這些含水的物質比脂肪有更高的導電率，它和豬、羊的無脂肪瘦肉有較好的相關性。Higbie 等采用測量胴體全身電導率的方法來估計無脂瘦肉和全脂肪含量，通過對不同部位和條件下的豬胴體檢測，發現可以用三或四變量公式預測無脂瘦肉重量，而且可以根據公式推算肉類各組分的含量，復相關系數R2>0.66。 測量豬酮體的電特性能有效確定豬肉不正常系水力及PSE 特性等早期衰變，因為系水力、pH 值、三磷酸腺苷(TP)的降低均與生物電阻抗以及相位變化有關。而電磁學檢測的變化曲線與計算機視覺技術和超聲波檢驗所得的變化曲線具有相似性。

2 儀器分析方法

2.1 高效液相色譜法

高效液相色譜法( H P L C ) 特別適用于高沸點、不能氣化或熱穩定性差的有機物的分離分析，在食品行業中常用于食品添加劑、農藥殘留和生物毒素的分析檢測，具有靈敏度高、操作簡便、結果準確可靠、重現性好且成本較低的優勢。

檢測抗生素的傳統方法是微生物法，靈敏度較、低耗時較長，一次只能檢測一種抗生素。反相HPLC 測定抗生素，簡便快速，能同時監測多種抗生素，已成為肉品檢測中的常用方法。湯麗芬等用反相HPLC 同時測定廣州地區肉類4 種抗生素的殘留量，結果表明；各抗生素的線性范圍均為0.01～ 1.0 µg/ml，相關系數均為0.99 以上(n=5)；回收率均為95.6% ～ 106.0%； 日內日間變異系數均在允許范圍內(小于15%)。

2.2 毛細管電泳安培法

1991 年Jorgenson 和Monnig 首次提出了高速毛細管電泳技術(HSCE 或fast-CE)，使分析時間縮短至幾分鐘內。毛細管電泳安培法具有靈敏度高、樣品體積小的特點。但電泳時間多為5～30min，因此近年來芯片毛細管電泳技術是電泳的一大熱點，芯片毛細管電泳技術實質上是將HSCE 的儀器微型化，采用窄內徑且短的毛細管和提高分離場強的方式來提高分析速度，因此保持電泳高效的同時提高其分析速度是電泳技術的發展趨勢。

楊冰儀等采用高速毛細管電泳安培法對市售肉類中的人工合成雌激素己烯雌酚(DES) 進行了測定，結果表明：參數優化后，DES 在60s 內可以得到較好的分離，檢出限為1.0×10-8mol/L，DEC 濃度在1.48× 10-4～3.69 ×10-5mol/L，1.25×10-6～1.85×10-7mol/L 與峰面積分段呈良好的線性關系；遷移時間和峰面積的相對標準偏差分別為0.65%、2.2%。

2.3 近紅外光譜分析技術

近紅外技術NIR(nearinfrared)具有測量測信號數字化及分析過程綠色化的特點。在肉品檢測中，它可以用來測定屠宰分割過程中和肉制品加工中原料肉和成品的水分、蛋白質、脂肪等指標；也能鑒別冷凍肉并測定其保水性、滲透性、肉汁損失率和干物質含量。

Ben-Gera 等采用紅外透射技術，研究了肉制品乳濁液中脂肪和水分的含量。Lanza 利用近紅外光譜分析研究了生豬肉和牛肉的水分、蛋白質、脂肪和卡路里含量，發現在波長為1100～ 2500nm 時，反射光譜與水分、脂肪和卡路里有較高的相關性(R0.987)，與蛋白質的相關系數(R)為0.885。此外，有研究表明：近紅外光通過光纖反射的透射特性與牛肉剪切力相關(R=0.798～0.826)，與水分、蛋白質、脂肪等指標也有較好的相關性。Park 等通過分析近紅外反射光譜以確定牛肉嫩度，采用主成分分析法(PCR，principal componen tregression)分析波長在1100～2498nm 處生肉的吸收光譜，發現其與測得的熟肉嫩度存在復相關系數R2=0.692，從而可以建立預測牛肉嫩度(口感)的分析模型。

但該方法成本較高且分析較復雜。目前丹麥、德國已開發出在線檢測設備，而我國還沒有類似的檢測儀器。

2.4 核磁共振波譜分析技術

核磁共振波譜法是根據具有磁性質的原子核對射頻磁場的吸收原理，以測定各種有機或無機成分的檢測技術。它是一種無損檢測技術，可以檢測同一樣品的不同原子核，以便從不同角度對樣品進行觀察；另外它還具有結構和動力學信息敏感性，可以觀察樣品的化學結構特征和分子遷移。31P 因其天然豐度高(100%)，在細胞中的含量高(DNA、磷脂及ATP等)；化學位移范圍寬(約30)，共振譜線簡單容易識別；在生物體內普遍存在，且與生命過程息息相關，而使31PNMR 技術在生物樣品檢測中使用最多。

31PNMR可用于檢測肉品中添加磷酸鹽的水解過程。Rongrong Li 研究了雞肉中不同磷酸鹽的水解過程，經檢測發現TSPP 和TKPP 的水解最快，大約1.25h 就可以完全水解為Pi。采用31PNMR 技術可以快速無損地區別和量化肌肉組織中的有機和無機磷酸鹽，為進一步解釋磷酸鹽的作用機理提供了方法。

3 現代分子生物學技術

3.1 核酸探針檢測技術

核酸分子雜交可以用于待測核酸樣品中的特定基因序列。該技術不僅具有特異性、靈敏度高的優點，而且兼備組織化學染色的可見性和定位性。在肉品檢測中，核酸探針技術主要用于致病性病原菌的檢測。

目前我國肉品致病菌的檢驗普遍采用傳統的細菌學檢驗方法和血清學方法，方法繁瑣，靈敏度和準確性都不高。核酸探針技術可檢測出10-12～10-9 的核酸，可廣泛應用于進出口動物性食品的檢驗，包括沙門氏菌、彎桿菌、輪狀病毒、狂犬病毒等多種病原體。

核酸探針技術在實際應用中仍存在一些問題，如放射性同位素標記的核酸探針半衰期短、對人體有危害等（生物素標記的核酸探針雖然對人體無害，但受紫外線照射易分解），所以作為常規診斷特別是食品實驗室較不適用。

3.2 生物芯片檢測技術

生物芯片使研究中不連續的分析過程都集成在芯片上完成，實現檢測的連續化、集成化、微型化、信息化，單位面積內可以高密度排列大量的生物探針，每平方厘米可達5 10 萬個， 一次實驗就可檢測多種疾病或分析多種生物樣品，已經廣泛用于食品安全檢測、食品微生物檢測、動物疫病檢測、轉基因動植物檢測等方面。

張慶峰等以卵清白蛋白為載體蛋白合成了雌二醇的結合物，并采用Cy3 新型熒光染料標記結合物，作為雌二醇的競爭物，建立了以競爭法為基礎的檢測肉品中雌二醇的免疫芯片新方法。該技術用生物芯片點樣儀在醛基化玻片表面點樣制備免疫微陣列，對雌二醇進行了定性定量檢測。結果表明熒光信號隨待測物濃度的降低而增強，待測物濃度在0.001～0.4µg/ml 的范圍內有較好的線性趨勢，檢測范圍為1 0.001 g/ml。

4 微生物檢測技術

當前，微生物電子學、微機技術濾光技術、生物傳感器等多項領域的突破，使得微生物快速檢測技術得到了改進，正朝著快速、準確、簡便及自動化的方向發展。利用傳統微生物檢測原理，結合先進技術，設計了形式各異的微生物檢測儀器設備，正逐步廣泛應用于肉品微生物檢測。如ATBExpression細菌鑒定智能系統、全自動微生物快速鑒定儀器VITEK、微生物總數快速測定儀、自動菌落計數系統、應用電阻抗技術的全自動微生物監測系統。

參考文獻

[1] 陳福生高志賢王建華. 食品安全檢測與現代生物技術[M].北京化學工業出版社2004.

[2] 趙杰文孫永海.現代食品檢測技術[M].北京中國輕工業出版社2005.

[3] 陳純.計算機圖像處理技術與算法[M].北京清華大學出版社2003.

[4] 孫永海鮮于建川石晶.基于計算機視覺的冷卻牛肉嫩度分析方法[J].農業機械學報2003 34(5) 102 105.

[5] 李剛曲世海郭培源張慧.基于神經網絡的肉類新鮮度辨識技術[J].傳感器技術2004 24(3) 15 17.

[6] 滕炯華袁朝輝王磊.基于氣體傳感器陣列的牛肉新鮮度識別方法研究[J].測控技術2002 21 (7) 1 2.

第4篇：計算機視覺檢測技術范文

關鍵詞：數字圖像處理；測距；聚焦；頻域

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302(2012)09-0016-03

Images ranging method based on frequency domain analysis

ZHU Xue-yi

(School of Microelectronics and Solid-State Electronics, University of Electronic Science and Technology, Chengdu 610054, China)

Abstract: Using digital image processing theories and methods, the digital image pre-processing mode, the target graphic detection and the ranging model construction are studied and analyzed. Combined with a ranging scheme of single camera, a focusing ranging technique based on frequency domain analysis is given to process images captured by the monocular camera and calculate the distance from target detection image to the camera based on frequency domain image signals. The technique saves lots of complex hardware and reduces the demands of digital image processing, which has the advantages of high ranging precision and fast processing speed.

Keywords: digital image processing; ranging; focusing; frequency domain

0 引 言

視覺是人類觀察世界、認知世界的重要功能手段，人類感知外部世界主要通過視覺、觸覺、聽覺和嗅覺等感覺器官，其中80%的信息是由視覺獲取的。計算機視覺就是人類利用計算機實現人的視覺功能，從而對客觀世界三維場景進行感知、識別和理解。計算機視覺是一個相當新而且發展迅速的研究領域。

在對生物視覺系統的研究中，人們早就注意到，幾乎所有具有視覺功能的生物都有兩只眼睛。用兩只眼睛同時觀察物體，會有深度或遠近的感覺，我們稱之為視差。因此，在計算機視覺系統中，也常用兩臺或多臺攝像機從兩個或多個視點去觀察同一場景，從而獲得在不同視角下的一組圖像，然后通過同一場景點在不同圖像中的視差，推斷出場景中目標物體的空間幾何形狀和位置，這種方法稱為立體視覺。它是計算機視覺的一個重要分支，也是計算機視覺的核心研究內容之一。

視頻和圖像是對物質世界客觀事物的形象而生動的描述，是最直接且具體的信息表達形式之一，是人類最重要的信息載體。隨著科技的日益發展，人們需要一種更加先進快捷的工作方式，另外，人們對工作環境和工作條件也提出了更新、更高的要求，視頻測距系統便在這種背景下應運而生。

視覺測距技術的發展對于距離測量有重要的意義。在基于數字圖像處理技術的視覺測距系統中，使用單個CCD(Charge Couple Device)攝像機的系統稱為單目攝像系統，而同時使用兩臺攝像機對同一景物進行攝像，并運用計算機分析兩幅圖像來確定物體的三維狀況的系統稱為雙目攝像系統。雙目攝像系統測量精度高，但計算速度較慢，成本較高。而單目攝像系統方法則比較簡潔、快速，因此，本文對采用單目攝像系統檢測目標物的測距方法進行研究。

1 測距技術在國內外的研究現狀

目前，國內外對視覺測距技術的研究仍在不斷的進行之中，還并沒有形成國際統一的標準模式，各種數字圖像處理技術和算法之間孰優孰劣仍在不斷的探討和比較中。當前，國內外的研究機構主要研究的測距技術包括超聲波測距技術、微波雷達測距技術、激光雷達測距技術和視覺測距技術。

1.1 激光雷達測距

激光雷達測距具有測量時間短、量程長、精度高等特點，但激光雷達在惡劣天氣環境下或逆光狀態下的測距準確性降低，另外，其造價、耗能、對人眼安全等因素也對其進一步應用有一定影響。

1.2 超聲波測距

超聲波是指振動頻率在20 kHz以上的機械波，具有聲波傳輸的基本物理特性。超聲波測距是根據超聲波反射時間來計算與前方車輛之間的距離。超聲波測距原理比較簡單，成本低，但超聲波的傳輸速度受天氣影響較大，不同天氣條件下的傳輸速度不同。

第5篇：計算機視覺檢測技術范文

關鍵詞 智能交通系統；計算機視覺；汽車流量

中圖分類號：TN948 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）14-0048-01

基于視覺的圖像處理器測量精度高，抗干擾能力強，許多自然及人為的干擾都可以被消除，運用預測技術可以再捕獲瞬間丟失的目標，并且能實現對記憶的跟蹤。它通常安裝在路邊或架空安裝，不會重新鋪設路面，也不會影響埋在地下的水和天然氣管道，更不會干擾交通。 基于視覺的圖像處理有其突出的優點，表現在：可以獲得的目標信息非常巨大，獲取信息的方法也非常方便。

1 研究的實用意義

車輛檢測系統在智能交通系統中具有很重要的地位。機動車輛流量計數與監控為智能控制提供了相當重要的數據來源，通過計算機視覺的機動車流量統計系統可以檢測很多交通參數，便于我們檢測和監控，這些參數中的一個重要參數就是汽車

流量。

基于視頻的檢測法作為最有前途的方法之一，有以下優點。

1）能高效、準確、安全可靠地的監視和控制道路交通，能夠提供高質量高分辨率的圖像信息。

2）用于交通監視和控制的主要設備就是安裝視頻攝像機，現在我國所有城市基本都已經安裝了視頻攝像機，甚至高清視頻攝像機。因為安裝視頻攝像機破壞性非常低、很方便、也很經濟。

3）由計算機視覺得到的交通信息可以通過聯網工作，非常有利于對道路交通網的監視以及控制。

4）由于目前對智能交通系統的安全性、實時性和可靠性的要求都非常高，計算機技術和圖像處理技術的發展顯得極其

重要。

2 研究內容

本研究主要包含兩大部份：一部分就是采用分類和分割方法把采集到的視頻圖像的目標進行識別；另一部分就是通過定位方法來實現目標的跟蹤。這兩部份是缺一不可，緊密聯系在一起的。

首先先介紹視頻圖像的目標識別，視頻圖像目標的識別方法有很多，但總體上主要有兩種方法：一是大家熟悉的相關匹配法，二是特征匹配法。相關匹配法是通過找到最大相關值（最大相關值指的就是當前圖像與參考圖像間的相關系數的大?。┧诘奈恢脕泶_定當前輸入圖像中的目標位置。相關匹配法優點是可以在信噪比很小的條件下工作，對噪聲抑制能力非常強，在計算形式上比較簡單，很容易實現。但它的缺點也很明顯，由于相關匹配法對幾何和灰度畸變十分敏感，反而計算量偏大，造成的直接后果就是非常容易產生累積誤差，而且最關鍵的就是不能充分利用視頻圖像目標的幾何特性，就不能保證對識別目標的跟蹤精度。相關匹配法比較適合于對目標的尺寸變化不大并且場景各部分的相關性不強，當前輸入圖像和參考圖像的產生條件較為一致的場合。特征匹配方法是目前研究較多的一類圖像匹配方法，它是通過目標的特征與輸入圖像中目標的特征來比較辨識目標。它首先提取輸入圖像和參考圖像的相關特征信息，比如邊緣、角點等。然后通過測量距離來比較輸入圖像與參考圖像的特征集合，如果輸入圖像的特征集與參考圖像的特征集距離是最小的（在滿足給定約束條件下），則判定該目標被識別。它對目標的幾何特征、灰度畸變一點都不敏感，但它充分利用了目標圖像的特征信息，因而可以保證較高的跟蹤精度。

上面介紹了視頻圖像目標的識別，現在介紹本研究第二部分：通過定位方法來實現目標的跟蹤。對于圖像目標的跟蹤方法通常有下面幾個方法。

亮度中心法，其實這種方法計算很簡單，只要確定了一個點，就能完成定位。這個點就是一個跟蹤點，它就是具有最高灰度的像素點（來自獲得的視頻目標圖像）或這個點上的一個鄰域。這種方法、性能很穩定、容易實現，工程上運用的很多。但這種跟蹤非常容易受干擾，因為它主要適用于紅外和其他放射性目標的跟蹤。

最佳空間濾波法是常用跟蹤方法之一，它完全是在亮度中心法的基礎上建立起來的，為了提高跟蹤性能，就要把目標的大小、形狀、運動特性等特征都完全利用起來。但目前這類方法也有明顯缺點，在實用性、定位精度上和計算量方面都有較大的限制。

投影、形心法是通過目標的投影或形心來確定目標的實際位置和運動姿態。對比前面兩種跟蹤方法，投影、形心法的優點是計算量非常小，容易通過硬件方式來實現。缺點是它的抗干擾性能力比較差，主要用于均勻背景下跟蹤孤立目標。

從以上對研究內容的介紹，現有的各類識別和定位方法都各有優缺點，要想找到一個合適的方法，都達不到滿意的效果。要想取得較好的性能，都只能在目標尺寸相對對比度變化都不大、對噪聲的干擾又比較小、圖像灰度的空間變化并不明顯的理論環境中。然而實際的環境通常是變化無常的，通過一種方法來實現目標的識別與跟蹤很難有合適的效果。最近幾年，結合這些方法的優點和缺點，混合定位識別的方法確能將上述各類基本的識別方法進行混合定位，使它們能夠合二為一，相互補充。這代表著目標識別方法非常具有理論研究和應用價值，是一個重要發展方向。

3 技術路線

研究的技術路線（如圖1）：首先提取出攝像機采集到的視頻，該視頻是以幀為單位的圖片文件形式。然后對圖像數據進行數學上的處理，比如二值化、提取邊緣等。這樣就可以識別汽車的位置進行定位，最后對識別出來的汽車數量通過計數器計數。

4 研究實現

通過基于計算機視覺的研究，我們設計出了能夠實現機動車流量的檢測和計數的系統。并且該系統能夠對運動目標進行識別與跟蹤定位，對出現多目標遮擋和丟失目標，還可以重新匹配。

5 結束語

本文創新之處就是將上述各類基本的識別方法進行混合定位，使它們能夠相互補充。這代表著目標識別方法非常具有理論研究和應用價值，是一個重要發展方向。

參考文獻

[1]章毓晉.圖像工程（第2版）[M].清華大學出版社，2007.

[2]夏文龍.基于計算機視覺的汽車流量檢測研究[D].四川大學，2003.

[3]葛群輝，淺談基于視覺的高速公路車流檢測技術[J].科技資訊，2010（2）.

[4]劉萌萌，基于無標度攝像機的車流跟蹤與速度估計算法研究[D].西南交通大學，2005.

第6篇：計算機視覺檢測技術范文

關鍵詞 行人檢測技術；車載化境；模型構建

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2017）181-0031-02

通過利用計算機視覺相關技術，判斷視頻中是否存在行人，分析架設在車輛上的攝像機得到的視頻，假設存在行人給出其確切的位置，這就是車載視覺系統中的行人檢測。作為智能車輛的重要組成部分，車載行人檢測系統可以保證行人的生命財產安全，有效提升駕駛安全性，近些年長期受到了業界的重視程度。通過著裝、尺度、視角、遮擋、姿態等，在車載環境下的實時行人檢測技術，有一些常見的外觀差異問題存在于一般人體檢測中。也具有一些攝像機的自身運動考慮、檢測要求實時、光線變化要求魯棒的難點，這是自身所特有的。

對象識別及感興趣區域分割這兩大模塊，存在實時性及魯棒性的雙重要求，一般都包含在現有車載環境下的實時行人檢測系統之中。

1 車載環境下實時行人檢測模型的構建

算法是行人檢測預警系統的核心，特征分析法及模型匹配法是行人檢測算法通常所包含的兩種方法。實用性不強，作為獨立的行人檢測技術，相比較而言，基于特征的行人檢測算法因其自身所具有的優勢特色，是當前主要的研究方向。本文模型引入了一種窗口拆分法和引進的上下文掃描算子，使現有的行人算法應用于車載設備成為可能，使原本耗時的算法在車載嵌入式系統上具有可以滿足實時性要求的應用效率。驗證過程及檢測過程是算法所包含的兩個過程。

1.1 行人檢測

1.3 行人驗證

之前的研究是行人檢測中使用最廣泛的特征之一，已經成功的用HOG特征來進行物體檢測與識別。但是使用HOG特征只是在對誤報進行篩選，對整幀圖像進行計算是非常耗時的，HOG特征的運算時間就明顯的降低，僅僅是有限的一些窗口需要驗證，是分類檢驗階段。使用SVM分類器及HOG特征驗證之前得到的可能行人區域。在計算每一個窗口的HOG特征之前，需要先重新將感興趣區域的窗口轉換成為64Pixel×128Pixel。使用已離線訓練好的線性SVM分類器進行檢測前，先將計算完成一個3780維度的特征向量來描述窗口，從而對非行人及行人進行區分，此過程可以減少誤報。

1.4 分類器及樣本庫

現有的公開樣本庫，不適用針對側面行人的檢測進行訓練，盡管在各自不同的研究方向上表現出了良好的性能。橫過街道的行人，是行人檢測預警系統的主要應用對象，所以文章采集了側面行人的樣本庫，使用車載設備在城市街道。此樣本庫就為實時性的提升簡化了條件，是因為場景針對性強，算法的復雜程度相對較小。首先使用基于AdaBoost及Viola方法來完成訓練，是因為需要訓練AdaBoost及SVM兩類不同的分類器。使用了n個20Pixel×40Pixel的正樣本的，是在側面行人整體樣本的訓練中，為訓練一個級聯分類器，x個不小于正樣本大小的負樣本。應用LIBLINEAR工具，訓練線性SVM分類器，使用了19 587個負樣本及5 189個64Pixel×128Pixel的正樣本完成訓練。

2 結論

可以滿足實時性的要求，需借助窗口拆分法及OCS得到的行人檢測系統。在使用了窗口拆分法及OCS之后，促使行人檢測算法在車載實時系統中的應用成為可能，保持了相同級別準確率。未來應當改進快速檢測算法的準確率及效率，繼續深入研究針對不同工況下的側面行人的檢測，要和已有的疲勞駕駛系統整合，要在未來的應用中完成車道變線預警的判斷功能，形成一個功能更加完備的車載主動安全輔助系統。

參考文獻

[1]郭愛英，徐美華，冉峰，等.基于CS-SD的車載環境下實時行人檢測模型[J].交通運輸工程學報，2016（6）：132-139.

[2]王國華，劉瓊，莊家俊.基于局部特征的車載紅外行人檢測方法研究[J].電子學報，2015（7）：1444-1448.

第7篇：計算機視覺檢測技術范文

關鍵詞:視覺檢測技術;F150視覺傳感器; 玻錐生產線

中圖分類號:TP212文獻標識碼:A文章編號:1672-3198(2009)18-0306-01

1 引言

機器視覺技術作為計算機科學的一個重要分支,在近三十年中有迅速的發展。由于機器視覺系統可以快速獲取大量信息并自動進行數據處理,易于設計信息及加工控制信息集成。因此在現代自動化生產過程中,機器視覺系統被廣泛用于工業監視、成品檢驗、質量控制和數據測量等領域。工業視覺系統是實現現場工業自動化的基礎技術,尤其是要求高速化或人工視覺難以滿足要求的場合,常用機器視覺來替代人工視覺。玻錐生產線的自動化程度很高,目前用視覺識別系統取代人工進行檢測不僅可以減輕工人勞動強度,而且能減少次品和提高生產效率。但是機器視覺系統也有它的局限性,因此對于不同的檢測對象或不同的工藝要求要具體分析,采取不同的檢測方案。故在此介紹在安飛公司的玻殼生產線中采用機器視覺取代人工視覺進行檢測的應用方法。

2 歐姆龍 F150視覺系統簡介

(1)基本原理:機器視覺檢測系統通常采用CCD(Charge Couple Device)。攝像機攝取檢測圖像并將其轉化為數字信號,再采用先進的計算機硬件與軟件技術對圖像數字信號處理,得到所需的目標圖像特定值,并在此基礎上實現模式識別、坐標計算、灰度分布圖等功能。機器視覺檢測系統能夠根據檢測結果快速的顯示圖像、輸出數據、指令。執行機構可配合其完成位置調整、好壞篩選、數據統計等自動化流程。與人工視覺相比,機器視覺最大的優點是精確、快速、可靠、穩定以及信息數字化。機器視覺系統主要由圖像的獲取、圖像的處理和輸出顯示組成。

圖像獲取設備包括光源、攝像機等,其中關鍵的部件為攝像機中的CCD由分布于其上的各個像元光敏二極管的線性陣列或矩形陣列構成,通過順序輸出每個二極管的電壓脈沖,實現將圖像光信號轉換成電信號的目的。輸出的電壓脈沖序列可以直接以RS-170制式輸入標準顯示器,或者輸入計算機的內存進行數值化處理。CCD是目前最常用的機器視覺傳感器,圖像處理設備包括相應的軟件和硬件系統。輸出設備與過程相連,包括監視界面、過程控制器和報警裝置等。攝像數據通過計算機對標準和故障圖形的分析和比較,若發現不良產品,則發出NG信號報警,并通知PLC進行下一步處理。機器視覺檢測的結果可以作為計算機輔助質量CAQ(Computer Aided Quality)系統的信息來源,也可以和其他控制系統集成。

(2)主要性能指標:安飛公司玻錐生產線視覺檢測系統采用歐姆龍公司的F150視覺傳感器。系統像素為512×480,可以記錄二十三個個不同物件的標準畫面,存儲二十三個畫面不合格物件圖像,即可確定二十三種不合格的情況,以便于在生產中進行比較和回饋。圖像處理采用二值化方法。數據及圖像的存儲通過RS232接口與PLC相連。攝影機和光源裝置為F150-C1×E-C型。其中攝影機部分為1/3寸CCD攝像元件,電子快門有1/100、1/500、1/2000、1/10000s等多種選擇。檢測范圍為50mm×50mm。

(3)系統基本構成:系統中起核心作用的是控制器,基于二值化和灰度理論,可處理CCD鏡頭以像素為單位由光信號轉換而來的電信號,并提供測量模式、輸入輸出和通信手段。控制器通過專用信號線與攝像機相連。使用者可手持編程器在顯示器上選擇測量模式,檢查區域及設定檢查條件。最后在控制器中產生特定信號,由可編程控制器接收,控制執行元件完成特定的動作如取像、檢測、執行等。

視覺檢測系統的基本結構如圖1。

3 系統應用

(1)硬件連接(如圖2) 。

(2)通訊參數設置:通訊方式:RS232,傳輸速率:9600bps,傳輸字長:8位,停止位:1位,奇偶校驗:無。

(3)判斷條件設置:為使攝像機得到更準確的測量值,需先將待測物體放在照相機與光源中間,并在照相機的視野范圍內調整光源強度,之后由檢測物自身的形狀、顏色及透光度來設定快門速度(shutter speed )、濾波( filitering)和背景抑制級別( BGS Levels ),設定好后必須能夠看清楚被檢測物的輪廓,并且輪廓邊緣不能閃爍,否則攝像機將不能檢測到理想效果。在安飛公司中攝像機快門速度設為1/2000S,濾波設為強過濾,背景抑制級別上限取255下限取156。

(4)檢查項目和領域設定:接著設定搜索領域(region),進行方向、顏色、邊緣層和位置的設定,之后進入位置補償(position compensation)調節補償區域及方向,最后進入數據(date)中設置表達式,在此表達式設為R1.EG-R0.EG。以上設置結束后存儲設定內容,將模式更換為運行(RUN)模式進行檢測。使用者可以手持式編程器的觸發按鍵{Trigger})進行單次的測量,也可以通過可編程控制器發出“開始檢測(MEASURE/C) ”命令來進行觸發測量,用“結束檢測 (MEASURE/E) ”來結束測量。在安飛公司的玻錐生產中就采用了后一種方法,數據將根據需要進行顯示并傳輸到可編程控制器。

(5)攝像機檢測主菜單如下:

(6)系統功能。

本系統主要實現的功能如下:攝像機共進行兩次照相首次照相首先檢測切割完小頭的玻錐,檢測切割是否成功。當檢測值不在預設的正常值范圍內時顯示器顯示NG符號,同時PLC發出報警信號將產品排除生產線。當檢測正常時,程序正常進行,攝像機檢測的數據自動顯示在顯示屏上,之后PLC使管徑下移,照相機二次照相照出錐體與管徑的間距,將數據傳送至PLC,由PLC進行下一步處理并在顯示屏上刷新數據。在實際應用中,我們注意到光源的亮度對生產的影響很大,當亮度過高時由于反光會造成檢測誤差,而過低時則不會正常顯像。

4 結語

OMRON公司的F150視覺傳感器自在安飛公司玻錐生產線應用以來,系統運行穩定、可靠。其測量精度可以達到±0.001mm,完全達到生產工藝要求。該方法方便、快捷、有效地實現玻錐與管徑間的測量。本系統采用的是歐姆龍公司中端的F150系統,而其最新推出的F160系統,則可以滿足更高端的指標要求,但同時成本會也有一定的提高。使用者可結合不同檢測系統的成本及工業現場實際要求,比較靈活的采用不同的系統。

第8篇：計算機視覺檢測技術范文

（1.西安計量技術研究院，陜西西安710068；2.西安理工大學，陜西西安710048）

摘要：針對基于三維掃描的商品過度包裝智能檢測系統中檢測攝像機與被測物間三維軸線求解復雜的問題，提出一種在過度包裝檢測系統中檢測攝像機與被測物間三維軸線求解方法。該方法利用棋盤格做標記板，在計算機上利用OpenCV對標記圖像進行識別處理，利用三維重建原理對坐標進行二維到三維的變換和空間點重建，實現三維掃描下攝像機與被測物之間的三維軸線求解。在實驗中，該方法測試數據達到該系統對精度的要求。所提方法中測量裝置結構簡單，在轉換過程中不需要對標記進行邊緣檢測，減少了計算量，同時使測量效率得到提高，降低求解的復雜程度。

關鍵詞 ：過度包裝檢測；標記板；坐標轉換；角點識別

中圖分類號：TN942.2?34 文獻標識碼：A 文章編號：1004?373X（2015）18?0022?04

收稿日期：2015?03?25

基金項目：陜西省工業科技攻關項目（2014K05

0 引言

隨著商品經濟的發展，市場形成供大于求的局面，商品對包裝促銷作用的要求越來越高。因此，在產品的銷售過程中經常會出現過度包裝[1]的現象。按照市場規律分析，其產生的原因主要在于生產者、設計者、消費者、決策者4 個方面。而在技術上對過度包裝進行檢測，便有了很大的需求?；谌S建模的商品過度包裝智能檢測過程包含前期的攝像機標定和轉臺標定、三維掃描、形態辨識與建模[2]、異類形體包裝體積智能換算，以及包裝空隙率運算與是否過度包裝判定等基本環節，如圖1所示。

對商品的三維數據采集需要從多個角度進行采集，并將這些從不同視角觀察的三維數據通過對齊復位過程表示于同一坐標系中，對散亂點云進行配準[3]恢復其原有的位置關系。為此，在三維數據采集中攝像機與被測物間空間坐標的轉換就成為該檢測系統精確測量與判定的基礎。

在單目視覺下或者是在雙目視覺下進行物體三維信息的重建[4]工作時，都需要進行三維信息的還原，通常采用雙目測量技術。雙目測量技術是計算機視覺[5]檢測技術的一個重要組成部分，利用2個攝像機模擬人眼的結構對空間特征點進行測量。為了保證被測物隨轉臺旋轉之后測量的準確性，需要對轉臺參數進行標定，找出旋轉臺的旋轉軸線[6]。這其中就涉及到了轉臺參數計算這個重要環節。在數據采集過程中有被動式采集和主動式采集2種方法[7]。在三維重建中2種采集方式都可以使用[8]，二者的區別在于，被動式沒有受控的主動光源，無需復雜的設備，并且與人類的視覺習慣比較接近，其測量技術主要用于受環境約束不能使用激光或者特殊照明光的場合；主動式數據采集有受控光源，二者互有優劣。本文采用的是被動式采集，利用棋盤格做標記板，在計算機上對圖像進行檢測識別，將坐標進行變換和空間點重建，來實現雙目視覺下攝像機與被測物之間三維軸線求解。

1 雙目視覺下三維坐標轉換原理

在需要進行軸線求解的領域中，現在一般有以下幾種常見的方法：第1種是對于計算機視覺測量中軸線標定的方法主要標準平面或高精度半徑已知的標準球[9]來實現。通過被標定的視覺測量設備首先從多個旋轉位置獲取標準平面或標準球的表面三維數據，然后根據三維點數據擬合出平面或球的表面方程，最后根據平面或標準球的幾何特征求取出旋轉臺的旋轉軸線位置。第2 種方法是利用球形標靶[10]，旋轉若干個位置（至少3 個）通過灰度值跳變像素粗略尋出標靶的邊緣，然后根據邊緣上相鄰像素點之間的曲率變化對邊緣進行篩選，得到準確地球形標靶邊緣點，使用最小二乘法獲取球形標靶的圓心，此后通過每個圓心三維點數據進行擬合平面進而求取軸線。

本文對上述方法進行了總結和分析，結合實際的項目，提出了利用棋盤格做標定板來進行軸線標定的方法。在此對該方法進行詳細的介紹。

1.1 測量裝置環境搭建

在雙目視覺系統下，把轉臺置于2個攝像機的視場內，并且把用于攝像機標定的棋盤格置于轉臺上，其位置沒有特殊要求，最好是平放在轉臺上或與轉臺成一定角度，方便轉臺在旋轉更大角度時，攝像機可以檢測棋盤格上角點，此裝置用棋盤格代替傳統的標記圓和標記球。雙目視覺軸線標定的原理示意圖如圖2所示。

圖2中棋盤格擺放位置并不固定，擺放的標準就是需要讓棋盤格整體處于雙目攝像機的視場范圍內，可以檢測出棋盤格的角點即可，所以擺放位置取決于攝像機與旋轉臺的相對位置。

1.2 對標記點的檢測

之所以選擇棋盤格，是因為在進行攝像機標定時發現攝像機可以很好地識別棋盤格的角點，通過OpenCV或者Matlab 中的識別程序[11]對角點進行檢測。通過程序可以得到角點的二維像素坐標和轉換所需要的攝像機內外參數矩陣，相較傳統的標記圓和標記球而言，簡化了工序和計算質心的步驟。選擇標記點的時候盡量選擇遠離圓心的某點，這樣可以大大減少計算誤差。轉動圓盤，至少旋轉三個角度分別記錄下所選擇標記點在左攝像頭和右攝像頭下的坐標，分別記作Ql1 ，Ql2 ，Ql3和Qr1 ，Qr2 ，Qr3 ，其中Ql1 和Qr1 ，Ql2 和Qr2 ，Ql3 和Qr3 是空間中同一點在左右攝像機里對應的點。

1.3 對標記點的坐標轉換

以上3點分別是在左右攝像機下的坐標，通過幾何關系，空間點在左右攝像機下對應的坐標可以惟一確定這個空間點。

對這3點的空間三維坐標進行求解，來確定這3點在空間中的確定位置。如圖3所示，Ql1 與Qr1 是空間點Q1 在左攝像機與右攝像機中分別對應的點，依據三角幾何的變換關系可以通過左右攝像機對應的2點惟一確定空間中點Q1 。

利用計算機視覺將坐標點進行轉換，已經分別檢測出Q1 在左攝像機下的坐標，在右攝像機下的坐標為，假定攝像機已經標定，通過標定程序可以得到攝像機的內外參數矩陣，進而很容易得到投影矩陣[12]，分別記作M1與M2 ：

式中(u1,v1,1) 與(u2 ,v2 ,1) 表示Ql1 與Qr1 的齊次坐標，同樣(x,y,z,1) 是Q1 齊次坐標，mkij (k = 1,2 ; i = 1,2,3 ; j = 1,2,3,4)分別表示的第i 行和j 列元素，通過式（1）和式（2）聯立求解，可以將式（1）和式（2）中左邊的比例系數消去，得到式（3）：

依據式（3），利用最小二乘法可以求解超定方程組，得出x ，y ，z 。同理，對Ql2 ,Qr2 和Ql3,Qr3 這二組數據利用上述步驟也分別進行轉換，此時便可以得到圓盤上3 個標記點的三維坐標，可以分別記作Q1(x1,y1,z1) ，Q2 (x2 ,y2 ,z2 ) ，Q3(x3,y3,z3) 。

1.4 求軸線的方向

即轉軸R 歸一化矢量。

1.5 求旋轉軸線上的一點坐標

通過式（15）可以求出圓心坐標。

從上面的步驟可以簡單地得出該方法求軸線的一般過程，將軸線標定的裝置搭建好之后，對坐標點進行檢測和空間轉換，使得求解所需要的數據在同一個空間坐標系下。然后通過上述的方法求解軸線的方向，為了計算簡單，選取軸線與旋轉平面的交點作為該向量上需要求的一點。這樣便可以得到確定軸線的所有數據，即軸線的方向和該旋轉軸上的一點。

2 實驗結果與誤差分析

正文內容雙目視覺下的軸線標定采用2個CCD 攝像機，將其分別固定在水平臂的兩端，在2個攝像機的重合視場內，放置由步進電機和步進電機驅動器組成的旋轉臺。為了對進行物體精確的三維重建，利用上述原理對旋轉軸進行標定，旋轉軸線的標定精度很大程度上決定了物體三維重建的誤差大小。

在本實驗中選擇棋盤格作為標定板，放置在轉臺上，將雙目攝像機固定，可以在很大一個轉角內進行測量，距離近時可以進行360°無死角測量，進行實驗時需要選擇多個角點用于標定，這樣做是為了消除數據的噪聲影響。

對于一組數據，倘若標準差或者方差越小說明其數據波動越小，也就意味著標定的精度越高。表1的數據是進行了6 次實驗得出的結果，可以看到標準差接近于0，說明實驗數據比較穩定，精確度較高。

表1 中：a，b，c 分別代表是旋轉軸方向的三維坐標值；x，y，z，分別代表標記點所在圓圓心的三維坐標值。

雙目視覺下軸線標定的誤差來源主要有對棋盤格角點的識別誤差和轉臺轉動的精度誤差，對于第1種誤差，不需要轉臺的測量每個點的旋轉度數，所以這種誤差的主要來源是二維圖像中角點的位置的識別誤差。采用的識別程序標定對角點的識別誤差平均值是0.44 個像素點，為了提高角點的檢測精度，和軸線的測量精度，可以采用一次測量多個點（大于3個）求解超定方程，和多此求解軸線矢量和標記點所在圓的圓心，進而進行數據擬合。對于第2種誤差來源，完全決定于旋轉平臺的平整度以及精密程度。

3 結語

本文基于過度包裝智能檢測項目，提出了在過度包裝檢測系統下一種檢測攝像機與被測物間三維軸線求解方法，對現有的標定技術進行了一定的革新和優化。該方法不需要特殊的標定板，簡化了測量裝置。經過試驗數據分析，精確度較高，可以將噪聲對數據和整個標定結果的影響降低很多，具有較好的魯棒性。在坐標轉換時不需要額外的操作和工序，簡化了轉換步驟。該方法具有較好的通用性，可以在其他應用中使用。

參考文獻

[1] HAI R H，CHI Y J. Modifying soy protein isolate by microwave?assisted phosphorylation to improve emulsification properties [J]. Journal of the Chinese Cereals and Oils Association，2009，24（6）：40?42.

[2] 張梅，文靜華，張祖勛，等.基于特征關系圖的似二次曲面物體三維幾何建模[J].光電子·激光，2010，21（8）：1252?1256.

[3] 張旭東，吳國松，胡良梅，等.基于TOF三維相機相鄰散亂點云配準技術研究[J].機械工程學報，2013，49（12）：8?23.

[4] LI X S，QIN K Y，YAO P，et al. 3D Reconstruction of space based on binocular vision [C]// Proceedings of the 6th Interna?tional Symposium on Precision Mechanical Measurements. [S.l.]：SPIE，2014：1861?1865.

[5] 馬頌德，張正友.計算機視覺：計算理論與算法基礎[M].北京：科學出版社，1998.

[6] PANG F，LAU H，SONG H，et al. A tool ? free calibration method for turntable?based 3d scanning systems [J]. IEEE Com?puter Graphics & Applications，2014，1（1）：10?11.

[7] HERN C，áNDEZ C，ESTEBAN E，SCHMITT F. Silhouette and stereo fusion for 3D object modeling [J]. Computer Vision and Image Understanding，2004，96（3）：367?392.

[8] FANG W，HE B W. Automatic view planning for 3D recon?struction and occlusion handling based on the integration of ac?tive and passive vision [C]// Proceedings of the 2012 IEEE In?ternational Symposium on Industrial Electronics. Hangzhou，China：IEEE，2012：1116?1121.

[9] 胡民政，習俊通.面向結構光三維測量的兩軸轉臺標定[J].上海交通大學學報，2010，44（4）：506?511.

[10] 王鵬，孫長庫.雙目視覺轉軸標定方法：中國，CN101216296A[P].2008?07?09.

[11] ZHANG Z Y. A flexible new technique for camera calibration [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intel?ligence，2000，22（11）：93?98.

[12] 陳洪磊，賀建峰，劉俊.基于二維檢索的投影矩陣算法[J].計算機工程，2013，39（2）：229?232.

作者簡介：王凱（1977—），男，陜西西安人，信息化管理中心主任，碩士。研究方向為測量信息管理。

第9篇：計算機視覺檢測技術范文

關鍵詞：柑橘；分級；感官鑒評；相關性

中圖分類號：S666 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2012）20-4631-03

柑橘是中國產量最大的水果種類之一，同時也是重要的外貿果品，但是由于采摘后檢測、分級技術落后，造成上市的柑橘等級混雜，良莠不齊，商品價值受到影響，特別是在國際市場上缺乏競爭力。目前中國的柑橘分級主要依靠人工完成，分級結果因勞動者的個體差異而一致性較差，效率較低[1，2]。利用機器視覺進行柑橘分級可以同時對多個標準，包括水果的尺寸大小[3]、顏色[3，4]、形狀[5-7]、表面缺陷等外觀品質進行綜合分級。其分級的客觀性強、標準穩定、一致性好、效率高，而且非接觸、無傷害，是解決人工分級問題的有效途徑之一，也是目前計算機視覺技術在農業應用中的一個研究熱點[1，2]。針對人工感官鑒評的各個指標及其相關性進行定量的分析與評價，可為機器視覺分級提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料

于市場采購外觀差異較大、成熟程度不同的溫州蜜柑100個作為試驗樣本，依序貼上標簽，供感官鑒評試驗使用。

1.2 方法

1.2.1 感官鑒評指標分析 參照溫州蜜柑的有關鑒評標準[1]，對過去的鑒評方法進行了部分修改，重點對橘皮顏色、光滑度、橘皮厚薄、橘子軟硬程度、口感和水分6項指標進行評分，最后按總分從高到低將所有樣品得分劃分為4個區間，從而將樣品分為4個等級。具體評分標準如下。

橘皮顏色（10分）：著色程度為九成及以上給10分，五至八成給7～9分，兩至四成給4～6分，一成及以下給1～3分。光滑度（10分）：油胞細小、表皮光亮給7～10分，油胞較大、偶爾有疤痕給4～6分，有較多疤痕給1～3分。橘皮厚?。?0分）：果皮很薄給7～10分，中等給4～6分，很厚給1～3分。橘子軟硬程度（10分）：較軟給7～9分，較硬給4～6分，很硬和很軟給1～3分?？诟校?0分）：酸甜適口給7～9分，較酸給4～6分，非常酸或非常甜給1～3分。水分（10分）：水分大給7～9分，水分適中給4～6分，水分少給1～3分。

1.2.2 感官鑒評過程 在2011年10月15～30日兩周內，于華中農業大學理學院應用物理系開放實驗室，分4次對共100個柑橘樣本進行了感官鑒評，就外形（橘皮顏色，光滑度，橘皮厚?。①|地（橘子軟硬程度）、風味（口感，水分）共3個維度6個指標獲取了100個樣本的感官鑒評數據。整個鑒評過程由食品質量與安全專業的6名高年級本科生完成，每位鑒評人員對每個柑橘樣本就6個指標進行評分，總分為60分，每個樣本每個指標的最終得分為6個鑒評人員給分的平均值，每個樣本的總分為其6個指標的平均分之和。

2 結果與分析

2.1 感官鑒評試驗結果

通過對100個試驗樣本總評得分進行分析，得出其中最高分為46.83分，最低分為25.67分，均分為38.31分，標準差為5.08分，得分分布區間間距為21.16分。將分布區間4等分，每等分間距大小為5.29分，將所有柑橘分為4個等級。

4個等級水果的平均分如表1所示。由表1可知，4個等級的水果在橘皮顏色上的得分差異最大，而橘皮厚薄并沒有隨著等級的降低呈單調下降的趨勢。4個級別的柑橘各指標得分的標準差如表2所示，由表2可知，各個級別各個指標的得分分散程度不一樣，其中以4級果光滑度得分的分散程度最大。

2.2 感官鑒評結果分析

2.2.1 感官鑒評指標的相關性分析 為了對感官鑒評諸因素間的相互關系進行分析，通過對100個樣本6個指標的得分計算相關系數矩陣，其結果如表3所示。由表3可知，橘皮顏色和總分的相關系數最高，而橘皮厚薄與總分的相關系數很低。6個指標與總分的相關系數為橘皮顏色>水分>橘子軟硬程度>口感>光滑度>橘皮厚薄。另外，橘子軟硬程度與水分之間有高度的相關性，且橘皮顏色、水分與口感的相關性較高。

2.2.2 感官鑒評各指標得分及總分的散點圖 為了更直觀地顯示各指標得分的分布情況，分別繪制了100個樣本的各指標得分-總分的散點分布圖，如圖1所示。由圖1A可知，一級果與二級果的橘皮顏色得分并沒有完全拉開，但一、二級果與三、四級果的橘皮顏色得分差異較明顯。由圖1B可知，一、二、三級果在光滑度得分上差異不明顯，但與四級果拉開了較大差距。由圖1C可知，4個級別的柑橘在橘皮厚薄得分上差異不明顯，這也印證了橘皮厚薄與總分相關性很小。由圖1D可知，一、二、三級果在橘子軟硬程度得分上有較明顯差異，但四級果的橘子軟硬程度得分分布區間很大，與其他3個等級沒有明顯差距。由圖1E可知，4個等級的水果在口感得分上具有較大差異。由圖1F可知，前3個等級的水果在水分得分上有比較明顯的差異，但四級果的水分得分分布比較分散，與三級果沒有明顯差異。

3 小結與討論

本研究通過對柑橘感官鑒評諸要素綜合分析，以期為用機器視覺方法對柑橘分級提供一些指導性意見。研究發現，橘皮顏色與總分有很高的相關性，這也保證了通過機器視覺方法對柑橘進行分級的可行性[3，4]。另外，水分作為與總分相關性排位第二高的指標，也說明可以通過對水分進行非接觸的無損檢測技術提高機器視覺分級方法的有效性。作為相關性第三高的橘子軟硬程度指標，可以考慮在流水線上安裝壓力傳感器，在橘子翻滾過程中對其軟硬程度進行檢測。同時，試驗結果表明各項評價指標得分與樣本總分的相關性大小有較大差異，表明在設計柑橘等水果的品質評價指標時，應考慮每項指標的重要性程度、給予不同的分值；在考慮采用多項指標對水果進行機器視覺分級時，應綜合考慮給予不同指標以不同的權重，從而保證分級系統設計的方案合理有效。

參考文獻：

[1] 卓春宣.2006年福建金柑鑒評結果分析及其對策[J].福建果樹，2007，142（3）：19-20.

[2] 周曉蓉，黎培輝，楊 堅.柑橘人工分級的誤差分析[J].農機化研究，2010（4）：30-33.

[3] 張俊雄，荀 一，李 偉，等.基于計算機視覺的柑橘自動化分級[J].江蘇大學學報（自然科學版），2007，28（2）：100-103.

[4] 何東健，楊 青，薛少平，等.果實表面顏色計算機視覺分級技術研究[J].農業工程學報，1998，14（3）：202-205.

[5] 趙 靜，何東鍵.果實形狀的計算機識別方法研究[J].農業工程學報，2001，17（2）：165-167.