基于图像处理的目标定位文献综述

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1、 1 基于图像处理的目标定位文献综述 1.前言 随着经济发展和人民生活水平的提高， 传统产业的结构调整和升级已成为行业发 展的共识。将机器视觉、机器人等先进技术引入传统的生产加工行业，改善自动化生 产、保障加工过程安全卫生、提高生产效率、降低劳动强度，已成为现代工业加工与 包装行业的一种新型趋势。 机器视觉技术具有非接触测量、 可靠性高、 柔性好等特点， 在工业自动化、视觉导航、虚拟现实等方面已获得广泛应用。机器视觉系统分为基于 PC 的视觉系统和基于视觉传感器的视觉系统两大类。基于 PC 的机器视觉系统的视 觉检测全部由 PC 完成，检测速度受限。基于视觉传感器的机器视觉系统，由于视觉 传感

2、器将图像处理器、 数字摄像机、 I/O 接口等高度集成， 并提供专用视觉开发软件， 因此可大大简化软件开发难度、缩短开发周期、提高识别速度和可靠性，具有更为广 阔的应用前景。1 2.正文 2.1 机器视觉 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

3、动作。2 值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计 算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解和控制。而工业应用中的 机器视觉概念与普通计算机视觉、 模式识别、 数字图像处理有着明显区别， 其特点是： (1)机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技 术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软 硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系，相互协调应用才能 构成一个成功的工业机器视觉应用系统。(2)机器视觉更强调实用性，要求能够适应 工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的

4、工业接口，能够由普通工作 来操作， 有较高的容错能力 和 安 全 性 ， 不 会 破 坏 工 业 产 品 ， 必 须 有 较强的通用性和可移植性。(3)对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和 编制计算机软件的能力，更需要的是光、机、电一体化的综合能力。(4)机器视觉更 强调实时性，要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目 2 前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速 度。3 目前，最先进的机器视觉技术仍然由欧美、日本等国家掌握，发达国家针对工业 现场的应用开发出了相应的机器视觉软硬件产品。 中国目前正处于由劳动密集型向技 术密集型转

5、型的时期，对提高生成效率、降低人工成本的机器视觉方案有着旺盛的需 求，中国正在成为机器视觉技术发展最为活跃的地区之一。长三角和珠三角成为国际 电子和半导体技术的转移地，同时也就成为了机器视觉技术的聚集地。许多具有国际 先进水平的机器视觉系统进入了中国， 国内的机器视觉企业也在与国际机器视觉企业 的良性竞争中不断茁壮成长，许多大学和研究所都在致力于机器视觉技术的研究。 2010 年和 2011 年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长， 市场规模分别达到 8.3 亿 元和 10.8 亿元，其中智能相机、软件、板卡、工业相机的增长速度都远超中国整体 自动化市场的增长速度。机器视觉市场 70%的市场份额由

6、电子、汽车、制药和包装业 占据。4 2.2 相机标定 在机器视觉的应用中，如基于地图生成的视觉、移动机器人的自定位、视觉伺服 等的应用中，从二维图像信息推知三维世界物体的位姿信息是很重要的。目前已经出 现了一些自定标和免定标的方法，这些方法在比较灵活的同时，尚不成熟，难以获得 可靠的结果。通过摄像机的定标重建目标物三维世界目标物体仍然是重要的方法。摄 像机定标在机器视觉中决定： (1)内部参数 给出摄像机的光学和几何学特性焦距， 比例因子和镜头畸变。 (2)外部参数 给出摄像机坐标相对于世界坐标系的位置和方向， 如旋转和平移。 在机器人的视觉应用中，目标物位姿信息获取通常有一定的精度要求，机器人视觉系 统的性能很大程度上依赖于定标精度。随着计算机性能的快速提高，低价位 CCD 摄 像机的大量使用，计算机定标方法也得到了不断的改进。5 2.2.1 标定坐标系 摄像机标定坐标系可分为：图像像素坐标系、图像坐标系、摄像机坐标系和世界 坐标系，在这首先对几种坐标系做简要介绍： 图像像素坐标系：坐标原点在图像左上角，每一象素的坐标(u、v)分别是该象素 在数组中的列数和