平行泊车辅助系统中的视觉测量的研究

平行泊车辅助系统中的视觉测量的研究

【摘要】在平行泊车（侧方停车）过程中，可以把平行泊车过程划分了4个步骤并引入机器视觉进行检测：基于机器视觉自动检测平行泊车位，检测平行泊车中车辆与前车的横向距离，自主判断是否会与前车发生擦碰，自主判断是否擦碰上路肩。通过摄像头所拍摄到的图像，经过一系列图像处理最终得出这个平行泊车（侧方位停车）过程能否顺利进行。

【关键词】平行泊车;测量;机器视觉

引言

随着科技的发展，人们对汽车的需求度以及购买量与日俱增。车子越来越多，可是路边供停车的泊车位却是有限的，怎样有效地把车子停入车位，不仅要依靠熟练的驾车技术，更是要依靠现代化技术来辅助完成。例如王科等[1]提出一种基于不定Bezier变形模板的检测算法。算法对输入图像进行逆透视变换，提出混合高斯方向异性滤波器，对图像进行预处理。将模板参数假设检验问题代替了道路识别问题，进而改进RANSAC算法使其能够求解模板参数。最后提出层次搜索优化算法，实现模板参数快速搜索。杨炜等[2]提出了一种基于单目视觉的纵向车间距的检测方法;先辨识两侧车道标识线，确定前方车子的可辨识区域，使其能够在传统的静态图像测距基础上，建立了一种改进的静态单帧图像测距模型，并实现了纵向车间距的测量。张凤静等[3]提出一种安全车距测量方法。该方法根据目标车辆投影在左右摄像头的图像以及所获得的图像中对应的坐标，最后利用公垂线中点算法计算出目标车辆与摄像头的距离。

在平行泊车过程中，拍摄到停车位并快速计算出停车位大小、通过检测两车之间的距离，获取最优泊车位置、通过视觉检测技术检测出泊车时两车的相对位置关系，从而预测出两车是否会发生碰撞以及自主判断是否碰撞上路边的路阶。以上研究结果所建立的模拟系统可应用于平行泊车辅助系统。

1.车位的检测

通过摄像头拍摄所得的图像点坐标输入到网络中使之输出为摄像头拍摄所得的图像点的世界坐标。

首先，探讨基于机器视觉平行泊车位的自动检测课题研究的背景及意义，了解国内外在该领域的研究现状及发展情况，确定基于机器视觉平行泊车位的自动检测课题的研究流程。

其次采用摄像头获取图像，进行摄像机标定实验，基于机器视觉平行泊车位的自动检测图像采集，模拟小车泊车时前头和车尾车姿的状况，记录相关的实验数据。

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术 杨永跃 合肥工业大学 2007.3

目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像

5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像 第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术 第八章图像测量软件 （多媒体介绍） 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附：教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。 人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT等 数字化设备 2 低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位

机器视觉检测系统简述及系统构成

机器视觉检测系统简述及系统构成 1机器视觉检测的一般模式 机器视觉检测的目标千差万别，检测的方式也不尽相同。农产品如苹果、玉米等通常是检测其成熟度，大小，形态等，工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸，表面缺陷等。不同的应用场合，就需要采用不同的检测设备和检测方法。如有的检测对精度要求高，就需要选择高分辨率的影像采集装置；有的检测需要产品的彩色信息，就需要采用彩色的工业相机装置。正是由于不同检测环境的特殊性，目前世界上还没有一个适用于所有产品的通用机器视觉检测系统。虽然各个检测系统采用的检测设备和检测方法差异很大，但其检测的一般模式却是相同的。机器视觉检测的一般模式是首先通过光学成像和图像采集装置获得产品的数字化图像，再用计算机进行图像处理得到相关检测信息，形成对被测产品的判断决策，最后将该决策信息发送到分拣装置，完成被测产品的分拣。 机器视觉检测的一般模式如图1所示： 图1机器视觉检测的一般模式 1.1图像获取 图像获取是机器视觉检测的第一步，它影响到系统应用的稳定性和可靠性。图像的获取实际上就是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的图像数据。机器视觉检测系统一般利用光源，光学镜头，相机，图像采集卡等设备获取被测物体的数字化图像。 1.2视觉检测 视觉检测通过图像处理的方法从产品图像中提取需要的信息，做出结果处理并发送相应消息到分拣机构。通常这部分功能由机器视觉软件来完成。优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速准确地检测，并最大限度地减少对硬件系统的依赖性，而算法设计不够成熟的机器视觉软件则存在检测速度慢，误判率高，对硬件依赖性强等特点。在机器视觉检测系统中视觉信息的处理主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强,数据编码和传输，平滑，边缘锐化，分割，特征提取，目标识别与理解等内容。 1.3分拣 对于一个检测系统而言，最终是要实现次品（含不同种类的次品）与合格品的分离即分拣，这部分功能由分拣机构来完成。分拣是机器视觉检测的最后一个也是最为关键的一个环节"对于不同的应用场合，分拣机构可以是机电系统!液压系统!气动系统中的某一种。但无论是哪一种，除了其加工制造和装配精度要严格保证以外,其动态特性,特别是快速性和稳定性也十分重要，必须在设计时予以足够的重视。 2机器视觉检测系统的构成 一个典型的机器视觉检测系统主要包括光源、光学镜头、数字相机、图像采集卡、图像处理模块、分拣机构等部份。其构成如图2所示。 图2典型的机器视觉检测系统 3光源

视觉测量系统技术及应用

视觉测量系统技术及应用 1 引言 基于计算机的视觉检测系统是指通过计算机视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，图像处理系统再根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，计算机图像系统对这些信号进行复杂运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制设备动作。它具有非接触、速度快等优点，是一种先进的检测手段，非常适合现代制造业。可用于视觉检测的试验原理很多，如纹理梯度法、莫尔条纹法、飞行时间法等，然而诸多测试原理中，尤其基于三角法的主动和被动视觉测量原理具有抗干扰能力强、效率高、精度合适等优点，非常适合在线非接触测量。本文主要从视觉测量系统在实际中应用出发，展示视觉检测技术在制造业中的广阔应用[1-4]。 2 视觉测量系统技术的应用 2.1 汽车车身视觉检测系统 在汽车制造过程中，车身上总有很多关键的三维尺寸进行测量，采用传统的三坐标测量机只能离线抽样检测，效率低，更不能满足现代汽车制造在线检测的需要，而视觉检测系统能很好的适应该需要，典型的汽车车身视觉检测系统如图1所示[5]。 图1 车身视觉检测系统 车身检测系统主要依靠的是数个视觉传感器，其中还包括传送机构、定位机构，计算机图像采集、网络控制部分。每个传感器对应一个被测区域，然后通过传输总线传至计算机，通过计算机对每个视觉传感器进行过程控制。 汽车车身检测系统的测量效率很高，精度式中，并且可以在完全自动情况下完成，这个包含几十个测点的系统都能再几分钟内测量完成，因此可以适应汽车制造的在线检测。而且传感器的布置可以根据不同车型来布置，增加了应用要求，

因此减少了车身视觉系统的维护费用。 2.2 拔丝模孔形视觉检测系统 使用计算机视觉检测技术开发出的拔丝模孔形检测系统由光学成像系统、工业用摄像机图像采集卡、计算机及监视器组成，可以解决生产实际中的模具孔形检测问题．工作原理如下：先采用注入硅胶方法获得反映待检拔丝模尺寸及形状的硅胶凸模，然后把硅胶凸模放在光学系统的载物台上．硅胶凸模经光学成像放大，成像于CCD像面上，然后用图像采集卡采集CCD图像信息，最后由计算机视觉检测软件完成对孔形尺寸的自动计算，此时图像采集时需要配置特殊的光照系统．系统实现了自动数据采集、处理，实现采样、进样、结果一条龙，形成检测的自动化． 2.3 无缝钢管直线度和截面在线视觉检测 无缝钢管是一类重要的工业产品，在反应无缝钢管质量中，钢管直线度及截面尺寸是主要的几何参数。现代工业已经可以实现无缝钢管的大批量大规模生产，并且并无成熟的直线度、截面尺寸高效率的检测系统，主要原因为：无缝钢管空间尺寸大，需要很大的测量空间，一般的检测手段很难实现如此大尺度的检测。然而视觉检测却非常适合无缝钢管及截面尺寸的测量，其测量原理图如图2所示。 多个传感器组成了视觉检测系统，传感器的结构光所投射的光平面与被测钢管相交，从而得到钢管的部分圆周，传感器测量圆周在传感器三维空间位置，每一个传感器实现一个截面圆周测测量，然后通过拟合得到截面的圆心和其空间位置，从而实现对无缝钢管截面和直径的测量。 图2 无缝钢管在线检测 2.4 视觉测量在逆向工程中的应用 逆向工程是针对现有的工件，利用3D数字化测量仪准确快速地测量出轮廓坐标值，并建构曲面，经过编辑、修改后，将图形存档形成一般的CAD/CAM系统，再由CAM所产生刀具的NC加工路径送至CNC加工机制所需模具，或者以快速成型将物品模型制作出来。视觉测量一般使用三种激光光源：点结构光、线结构光、面结构光，图3为使用线结构光测量物体表面轮廓的结构示意图[6]。

全景与智能泊车辅助系统项目可行性分析报告

全景与智能轨迹泊车辅助系统项目可行性报告

1说明 1.1文档内容 本文档作为全景与智能泊车辅助系统的项目可行性报告。 1.3相关缩略语 AVM：Around View Monitor System，全景环视系统 AVPAS：Around View Parking Assist System，全景泊车辅助系统 1.4相关标准 1)ISO17386-2010运输信息和控制系统--低速操作用操纵辅助设备(MALSO)--性能要求和试验程序 2)GB/T 2423-2008. 电工电子产品基本环境试验规程 3)GB/T 4942.2-2006 低压电器外壳防护等级 4)QC/T 413-2002 汽车电气设备基本技术条件 5)GB/T 17619-1998 机动车电子电器组件的电磁辐射抗扰性限值和测量方法(采用欧共体指令95/54/EC) 6)ISO10605-2001 道路车辆-静电放电的电骚扰试验方法. 7)GB /T 8410—2006 汽车内饰材料的燃烧特性

2目录 全景与智能轨迹泊车辅助系统 (1) 项目可行性报告 (1) 1说明 (2) 1.1文档内容 (2) 1.2版本历史 (2) 1.3相关缩略语 (2) 1.4相关标准 (2) 2目录 (3) 3产品描述 (4) 3.1产品介绍 (4) 3.2产品需求背景 (4) 4市场前景 (5) 4.1国内外产品分析 (5) 4.2国内整机厂可行性分析 (5) 5技术方案及产品现状 (6) 5.1技术方案 (6) 5.2项目实施情况 (8) 5.3功能优化要求与实施 (12) 6产品风险分析 (18) 6.1市场风险分析 (18) 6.2技术风险分析和对策 (19) 6.3研发进度分析 (19) 7开发计划和资金预算 (19) 7.1开发计划 (19) 7.2研发预算 (19) 8总结 (20)

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3 目录 第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD 相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式

2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像 2 5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从 x 恢复形状的方法 5.6 测距成像

第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais 万能摄像机标定法 6.3 Weng ’ s 标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件 (多媒体介绍 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

3 第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等 数字化设备 2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定

视觉检测系统报告样本

年春季学期研究生课程考核 ( 阅读报告、研究报告) 考核科目:视觉测量系统 学所在院( 系) :电气工程及自动化学院学生所在学科:仪器科学与技术 学生姓名:*** 学号:10S001*** 学生类别:工学硕士 考核结果: 阅卷人:

视觉测量系统课程报告 第一部分视觉测量系统发展现状综述 机器视觉自起步发展到现在, 已有的发展历史。应该说机器视觉作为一种应用系统, 其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。 当前全球整个视觉市场总量大概在60～70亿美元, 是按照每年8.8%的增长速度增长的。而在中国, 这个数字当前看来似乎有些庞大, 可是随着加工制造业的发展, 中国对于机器视觉的需求将承上升趋势。 一、机器视觉的定义及特点 简言之, 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指经过机器视觉产品( 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, 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。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合, 常见机器视觉来替代人工视觉; 同时在大批量工业生产过程中, 用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高, 用机器视觉检

测方法能够大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成, 是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统能够快速获取大量信息, 而且易于自动处理, 也易于同设计信息以及加工控制信息集成, 因此, 在现代自动化生产过程中, 人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。在中国, 这种应用也在逐渐被认知, 且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。 二、机器视觉在国内外的应用现状 在国外, 机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业, 其中大概40%～50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路: 各类生产印刷电路板组装技术、设备; 单、双面、多层线路板, 覆铜板及所需的材料及辅料; 辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件; 电子封装技术与设备; 丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装: SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、 SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等; 再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备: 电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用, 而且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外, 机器视觉还用于其它各个领域。 而在中国, 以上行业本身就属于新兴的领域, 再加之机器视

机器视觉检测分解

研究背景： 产品表面质量是产品质量的重要组成部分，也是产品商业价值的重要保障。产品表面缺陷检测技术从最初的依靠人工目视检测到现在以CCD 和数字图像处理技术为代表的计算机视觉检测技术，大致经历了三个阶段，分别是传统检测技术阶段、无损检测技术阶段、计算机视觉检测技术阶段。[] 传统检测技术 （1）人工目视检测法 （2）频闪检测法 无损检测技术 （1）涡流检测法 （2）红外检测法 （3）漏磁检测法 计算机视觉检测技术 （1）激光扫描检测法 （2）CCD 检测法 采用荧光管等照明设备，以一定方向照射到物体表面上，使用CCD摄像机来扫描物体表面，并将获得的图像信号输入计算机，通过图像预处理、缺陷区域的边缘检测、缺陷图像二值化等图像处理后，提取图像中的表面缺陷的相关特征参数，再进行缺陷图像识别，从而判断出是否存在缺陷及缺陷的种类信息等。 优点：实时性好，精确度高，灵活性好，用途易于扩充，非接触式无损检测。 基于机器视觉的缺陷检测系统优点： 集成化生产缩短产品进入市场时间改进生产流程100%质量保证实时过程监控提高产量精确检测100%检测 由于经济和技术原因国内绝大多数图像处理技术公司都以代理国外产品为主，没有或者很少涉足拥有自主知识产权的机器视觉在线检测设备，对视觉技术的开发应用停留在比较低端的小系统集成上，对需要进行大数据量的实时在线检测的研究很少也很少有成功案例，但是随着国内经济发展和技术手段不断提高对产品质量检测要求就更高，对在线检测设备的需求也就更大具有巨大的市场潜力。 机器视觉图像处理技术是视觉检测的核心技术 铸件常见缺陷：砂眼气孔缩孔披缝粘砂冷隔掉砂毛刺浇不足缺陷变形 问题的提出： 1.水渍、污迹等不属于铸件缺陷，但由于其外观形貌与缺陷非常类似, 因此易被检测系统误识为缺陷。从目前发表的文献来看，对于伪缺陷的识别率较低。 2.不同种缺陷之间可能存在形状、纹理等方面的相似性，造成缺陷误判。 国外研究发展现状： 20 世纪90 年代后，基于机器视觉检测系统的自动化功能和实用化水平得到了进一步的提高。 1990 年芬兰Rautaruukki New Technology公司研制了Smartivis表面检测系统[]，该系统具有自学习分类功能，应用机器学习方法对决策树结构进行自动设计优化。 1996 年美国Cognex公司研发了一套iLearn自学习分类器软件系统并应用于其研制了iS-2000 自动检测系统。通过这两套系统的无缝衔接，极大地提高了检测系统实时的运算速度，有效的改进了传统自学习分类方法在算法执行速度、数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足之处[]。 2004 年Parsytec公司发布了新一代表面质量检测产品Parsytec5i，该系统运用了自学习神经

机器视觉检测

机器视觉检测 一、概念 视觉检测是指通过机器视觉产品（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，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。 机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。 2、典型结构 五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。目前没有通用的照明设备，具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为： 分类具体说明优点 背向照明被测物放在光源和摄像机之 间能获得高对比度的图像 前向照明光源和摄像机位于被测物的 同侧 便于安装 结构光将光栅或线光源等投射到被 测物上，根据它们产生的畸 变，解调出被测物的三维信 息 频闪光照明将高频率的光脉冲照射到物

体上，摄像机拍摄要求与光 源同步 2.镜头 镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。 要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD 和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 为优化捕捉到的图像，需要对光圈、对比度和快门速度进行调整。 4.图像采集卡 图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。将图像信号采集到电脑中，以数据文件的形式保存在硬盘上。通过它，可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中。 5.软件 视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。是视觉检测的核心部分，最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。常用的包括，搜索工具，边界工具，特征分析工具，过程工具，视觉打印工具等。 3、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素： 对比度机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特

360度汽车的全景影像安全系统系统系统

车之眼360度全景影像安全系统 概述： “车之眼”360度汽车全景影像安全系统，又称汽车环视系统，由深圳市车之眼电子科技有限公司专门针对汽车设计的一套全景式监控影像系统！本系统不仅仅是一套全方位泊车辅助系统，也是汽车制造业中首套全景式监控影像系统，系统通过车头前端散热隔栅车标下方、车身两侧后视镜底端和车尾部的六个超广角感感光高清晰摄像头，分别采集图像信息源；并经过处理后将图像传输至车内中控台上的高清晰液晶显示屏上，本系统完全打破汽车四周传统的盲区视野，同时整合了前后驻车雷达的音频信息将驻车安全性提升至最高！目前市场上大多数采用的传统车载摄像头，分辨率低、补光不足、图像不清晰，此类产品已远不能满足消费者的需求！由安装在中控台上的显示屏来显示车辆四周的俯视情况，可彻底消灭车辆的盲点。全景式监控影像系统，这种领先且直观的技术，使得我们的泊车变得非常容易。在停车过程中中央仪表板显示屏将处理来自车身周围6个摄像头的影像，让周边车辆和物体任何时间尽收眼底。 适合使用的车型和人群：

1、适合人群：女性朋友、老年人，新车手及所有喜爱爱车行驶，泊车 更安全，更快捷和准确泊车的朋友们！！ 2、适合车型：所有车型均可安装使用！！让你的爱车尽收眼底！！ 工作原理： 本系统主要原理是将安装在车辆前后以及两侧的6个180度广角摄像机所提供的图像,合成为车辆的俯视图显示在车内的显示屏上，全景影像停车辅助系统为汽车驾驶提供更为直观的辅助驾驶图像信息,！。由一系列高清感摄像头，最新技术芯片外加高光灯源构成，采用CCD传感器通过影像光源自动增补技术、自动调节亮度、黑白平衡控制、色彩饱和度、对比度、边缘增强以及伽马矫正等先进的影像控制技术，大大改善传统摄像头在黑夜中受光线强弱影响，造成图像模糊不清的困惑！！！ 特点： 1、高清感光摄像头、超强灵敏高光灯、 采用CCD传感器通过影像光源自动增补技术、自动调节亮度、黑白平衡控制、色彩饱和度、对比度、边缘增强以及伽马矫正等先进的影像控制技术，大大改善传统摄像头在黑夜中受光线强弱影响，在低能见度环境下，超强灵每高光灯能即时给予摄像头补充光源！使摄像头能清楚捕捉车身周围状况！！ 2、360度全景影像

机器视觉在线检测系统项目实施流程

精选文档 随着机器视觉检测技术的日益成熟，越来越多的企业选择安装机器视觉在线检测系统，企业如何做到机器视觉在线检测项目的顺利实施，企业用户对机器视觉在线检测系统设计制作流程的了解至关重要，今天创视新小编在这里整理了整个机器视觉在线检测系统从前期的产品检测评估到系统设备设计制作集成的整个过程做一个简单的介绍： 1、项目的前期评估 A、通过电话联系我们公司，我们公司将会有专业项目工程工程师跟您进行 初步的沟通，了解您的需求； B、需要您提供检测样品（0K品和各种NG品数个）以及现场环境，如果 不是做整机检测设备的还需要提供视觉设备的安装空间及外围I0通讯。如有 需要，项目工程师可以到贵公司进行现场评估； C、根据提供的样品，项目工程师会在公司进行初步的技术评估，一般在收 到样品后两个工作日内会给出测试结果； D、项目工程师会根据测试结果，向您提出专业的意见。提供合适的视觉产品 （包括工业相机、镜头、光源、电脑、机器视觉系统软件等）给您，然后在测 试结果出来后给您提供初步方案及项目费用预估。 E、如对方案存在疑问，可以随时联系项目工程师，项目工程师会对您的疑 问进行解答并完善方案，尽力满足您的需求。 2、立项 项目经过初步评估后，双方确认项目方案的可行性，项目工程师接下来会建 立一个新项目流程往下进行。 3、检测标准的明确 需要您收集0K品和限度NG品（即初步测试中认为可以检测出来的NG品 种类），需要一定数量。项目工程师会对您提供的样品进行测试，详细的检测标准跟您进行确认 精选文档

4、其他确认 明确了检测标准后，项目工程师会进一步和您确认检测设备达到安装现场，机械和电气要求；如果贵公司对设备使用有特殊要求的，请及时提出，以便我们进行评估和设计。 5、整体方案书制作、明细报价单、合同制作 项目工程师根据以上的确认制作详细的整体方案，整体包含整机图、视觉系统配置、检测标准、软件功能等。 机器视觉在线检测系统设备设计制作流程 在签完合同和各方面财务确认后就开始进一步的系统设备的设计制作。 1、客服提供相关的辅料 需要提供不同程度的良品与不良品样品、产品样品外观尺寸和设计品载具。如果需要使用专用载具，请提供专用载具的相关尺寸以提供我们的设计使用。 2、设备整机布置图和电气控制动作流程的确认 我们在收到您提供的相关辅料几个工作日后，提供设备整机布置图和电气控制动作流程给贵公司的责任人确认，如有疑问可以和公司的技术工程师沟通，技术工程师会尽快解决您的问题。 3、机器零件图设计 整机布置图确认后，接着就是进行机械零件的设计。 4、机械、电气标准件的选型 精选文档 整机布置图和电控动作流程确认后，接着就是完成机械、电气标准件的选型。

泊车辅助系统

从APA到AVP，四代泊车辅助系统技术剖析 前言 在汽车智能化的浪潮中，车载传感器发展迅速，越来越多搭载了先进传感器的汽车进入了我们的视野。比如能够在高速公路上实现单车道巡航的凯迪拉克CT6，以及交通严重拥堵时解放驾驶员时间的奥迪A8，以及能够轻松实现高速公路自动驾驶、上下匝道的特斯拉Model系列的车型。 公众对自动驾驶的认识主要集中在高速、环路，解决的是“开车”的问题。其实自动驾驶技术除了能开得一手好车外，还可以帮助解决新老司机都比较头痛的停车问题。泊车辅助系统目前已经发展至第三代，从最开始的驾驶员必须在车内配合挂挡完成泊车，发展到驾驶员可以站在车外5米使用手机控制泊车，最后到汽车自己学习泊车路线，完成固定停车位或自家车库的泊车。 下面，我就来盘点一下已经成熟的这三代泊车辅助系统的传感器配置以及典型的应用场景，随后我会对将在一两年内量产的第四代泊车辅助系统做一个技术分析。 目前市面上已量产的泊车辅助系统主要有三类。最早普及也是最为常见的第一代叫做APA自动泊车，随后出现的是将泊车与手机结合的第二代RPA远程遥控泊车，最后是最先进的第三代叫做自学习泊车。在未来一到两年内将会出现更为先进的泊车解决方案——AVP代客泊车，也就是暂未量产的第四代泊车辅助系统。 泊车辅助一代：APA自动泊车 APA（Auto Parking Asist）自动泊车是生活中最常见的泊车辅助系统。泊车辅助系统在汽车低速巡航时，使用超声波雷达感知周围环境，帮助驾驶员找到尺寸合适的空车位，并在驾驶员发送泊车指令后，将汽车泊入车位。 APA自动泊车所以依赖的传感器并不复杂，包括8个安装于汽车前、后的UPA 超声波雷达，也就是大家常说的“倒车雷达”，和4个安装于汽车两侧的APA超声波雷达，雷达的感知范围如下图所示。 APA超声波雷达的探测范围远而窄，常见APA最远探测距离为5米；UPA超声波雷达的探测范围近而宽，常见的UPA探测距离为3米。不同的探测范围决定了他们不同的分工。 APA超声波雷达的作用是在汽车低速巡航时，完成空库位的寻找和校验工作。如下所示，随着汽车低速行驶过空库位，安装在前侧方的APA超声波雷达的探测距离有一个先变小，再变大，再变小的过程。一旦汽车控制器探测到这个过程，可以根据车速等信息得到库位的宽度以及是否是空库位的信息。后侧方的APA在汽车低速巡航时也会探测到类似的信息，可根据这些信息对空库位进行校验，避免误检。

机器视觉检测的分析简答作业及答案要点

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容 一、回答下列问题： 1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方 块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？ 机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。 机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技 术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？ 能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？ 答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。 一维视觉：普通的CCD。 两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。 三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。 彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照 射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如，一 个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光 反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体， 在红色的光源照射下，则呈现红紫色， 非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照 方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？ 机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。几种光源的特点如下： 光照方式有以下几种： 背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。 前景光法（正面照射）是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息，照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去；暗场照射是为了获取物体表面的凹凸，照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。 同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中，光学系统的作用是什么？光学器件有哪几种，它们 各自的作用是什么？光学镜头有几种类型，它们各自有何用途？光学镜头有哪些技术参数，各自对测量有什么影响？ 答：机器视觉检测系统中，光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。 光学器件主要有：镜头、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快门等。 镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理，使成像更清晰；成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号；光圈的作用如同人得瞳孔， 控制入射光的入射量，实现曝光平衡；快门的作用是将想要获取的光学

360度全景泊车辅助系统解析

360度全景泊车辅助系统—使用说明书

360度全景泊车辅助系统使用说明书 欢迎使用360全可视泊车辅助系统。 本使用说明书讲解了正确使用360全可视泊车辅助系统的必要事项。在使用前，请务必仔细阅读。 本说明书中的插图仅为示意图，实际使用请以实物为准。 产品概述 360全可视泊车辅助系统通过安装在车身前后左右的4个广角摄像头，同时采集车辆四周的影像，经过图像处理单元矫正和拼接后，形成一幅车辆四周的360度全景俯视图，实时传送到中控台的显示设备上。通过360全可视泊车辅助系统，驾驶员坐在车中即可直观地看到车辆所处的位置以及车辆周围的障碍物，从容操控车辆泊车入位或通过复杂路面，有效减少刮蹭、碰撞、陷落等事故的发生。 产品组成 360全可视泊车辅助系统主要包括一个图像处理单元和四个广角摄像头，如图1、2所示。通常，左、右摄像头分别安装在左、右后视镜下方，前、后摄像头分别安装在前、后保险杠上方。根据车型不同，摄像头的外观和具体的安装位置有所差异。 图1 图像处理单元

图2 摄像头

显示界面 360全可视泊车辅助系统的视频可输出至单独的液晶屏，也可以通过原车安装的DVD进行显示输出。 360全可视泊车辅助系统的输出画面具有三种模式，分别适用于不同的场景： 1、全景视图模式。 系统开机时，默认处于此显示输出模式。 全景视图模式由鸟瞰图显示区和前、后影像显示区组成。 鸟瞰图显示区车身前、后、左、右的显示范围分别在2米、3米、2.5米、2.5米左右。 由于镜头角度、畸变等原因以及安全考虑，画面显示的车身并非完全同实际车身位置和大小一致，请注意留足安全距离。前、后影像显示区显示前或后摄像头采集的影像。 图4 全景视图模式 右下方的标志指示当前显示的是哪个摄像头显示的影像，如图5所示。 前后 图5 前后标志

基于机器视觉的产品检测技术研究

基于机器视觉的产品检测技术研究 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 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。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，要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，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。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。 1.3机器视觉的研究现状 机器视觉研究出现于60年代初期，电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。它作为早期人工智能研究的一部分，由于技术条件的限制，进展缓慢。80年代初，在D·Marr提出的计算视觉理论指导下，机器视觉研究得到了迅速发展，成为

机器视觉系统应用案例

机器视觉系统 1.引言 随着医疗水平和医疗器械的不断提高和更新，一次性注射针以其方便、卫生的特点深受用户的喜爱，其需求量也迅速增大，而针头外观的好坏直接影响到一次性注射针的质量。所以为了减少不合格品的数量，需要增加检测工序。手工外观检验和产品标记昂贵和不可靠。同时又意味着不近人情的单调工作。这里，自动化机器视觉系统提供了解决这些问题的方案。 2. 一次性注射针的缺陷 一次性注射针可以分为针座和针头两个部分。针座的缺陷对产品的质量影响可以不计。而针头就存在着两种缺陷情况：首先针头在制作过程中针尖部位可能会产生毛刺；其次针头在自动装配过程中可能会产生倒插现象（针尖部位被插入针座）。影响针头的几个缺陷为：针尖毛刺、倒插。其中倒插不仅会对产品的质量产生直接的影响，而且严重的会危害到人的生命。如图1： 正插倒插 图1 3. 利用机器视觉实现一次性注射针的外观缺陷的自动化检测 随着市场一次性注射针需求的不断增大，以及客户对产品质量的要求，越来越多的医疗器械生产厂商采用自动化注射针检测系统，对一次性注射针的外观缺陷进行综合检测。这种方法代替了传统的人工方法以提高生产效率和产品质量，解决了人工方法效率低、速度慢，以及受检测人员主观性制约等不确定因素

带来的误检及漏检，实现更好的100%产品在线检测。 3.1机器视觉系统概述 机器视觉系统是指通过图像摄取装置（分CMOS相机和CCD相机两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 3.2 机器视觉系统的特点 1）. 机器视觉系统属于光电系统； 2）. 机器视觉系统中的传感器属于阵列传感器； 3）. 机器视觉系统中的数据量大； 4）.运行速度快，但与集成电路的制造与发展相关。 3.3机器视觉实现一次性注射针的外观缺陷的自动化检测方案 本文采用了注射针检测系统用于一次性注射针的外观缺陷检测。该系统以西门子图像处理器为核心，并结合西门子自动化设备，形成了既有简单的数字信号接口又有复杂的工业网络接口的系统，让用户能选择适合自己工况的系统，既方便又节省投资。 其基本检测处理流程如图2，简易系统框架如图3： 启动系统 图像摄取 图像传输和分析 PLC处理 剔除装置 图2 基本检测流程图图3简易系统框架

基于机器视觉的非接触尺寸测量技术研究

基于机器视觉的非接触尺寸测量技术研究 摘要 伴随着科学的快速腾飞，以机器视觉为基础的非接触性尺寸测量发法在工业领域里实现了十分普遍的运用用，该方法非接触、时效性强、效率高、受外界影响小，并且精确性特别好。机械零件的尺寸测量在工业生产的过程里属于十分重要的部分，测定结果的迅速程度和可信度直接关系到产品的效果以及工作的进度。但是先前的测量技术早就无法达到工业生产中对产品规格检测的迅速程度和可信度的规定，因此作者提出了以机器视觉为基础的非接触尺寸测定的方法，从而达到产品规格的快速及准确的测定。 首先，通过研究各个硬件的性能参数，选择了合适的硬件，并搭建了测量系统的硬件平台。这个测定系统的基础设施一般包括图像收集设备、实验操作区、CCD摄影仪、镜头、和电脑等部件。 然后，灰度转变、图像滤波、二值化、边缘测定等预先处理方法也被用于这种测定技术。图片的预先处理部分，对比剖析了多种多样的滤波方法，总结出以小波转变为基础的模极大值去噪方式，同时还一一描述介绍了多种的图片边缘测定方法，总结出以小波转变为基础的多尺度边缘测定方式。此外，作者还详细描述和剖析Hough方式，同时还给出了自己的优化建议。作者通过Matlab里所带有的GUIDE界面编辑功能，以GUI 为基础构造出该检测系统的软件设施，使其具备了处理图片所用到的多个计算方式以及规格鉴定的能力。 之后，作者通过对该系统的多次实践检验，研究了具体的调查数据，剖析了测定结果的误差原因，进而总结出尽量消除误差的策略。研究结果显示，以机器视觉为依据的非接触尺寸测的方法完全达到了理想的效果，在工业领域可以做到对产品规格测定的高效性和可信度的规定。 关键词：机器视觉，非接触测定，尺寸测定，图像处理

360°泊车辅助系统全景成像的研究

360°泊车辅助系统全景成像的研究360°全景泊车是高级驾驶辅助系统中的关键技术。相比于单目摄像头的行车记录仪,360 °全景泊车可以获取车身四周更广范围的影像信息, 实现无死角环视, 因而得到广泛关注和研究。 目前,360 °全景泊车系统尚处于探索期, 且大部分的研究仅局限于二维全景环视, 针对二维与三维全景环视, 尚未有一种通用的算法实现。本文以二维和三维全景泊车为研究场景, 对全景环视成像算法进行了研究与改进, 包括鱼眼摄像头的内参标定、外参标定、球面重投影、四路鱼眼摄像头的曲面投影与成像等算法。 本文针对二维与三维全景成像的共同性, 对鱼眼相机模型和标定算法进行了研究, 并采用了一种可以同时用于二维与三维全景环视的鱼眼相机模型及其标定算法。标定得到的内参和外参可以同时用于二维和三维全景环视, 实现了二维和三维全景泊车的统一。 本文提出了一种利用鱼眼摄像头标定参数进行球面重投影算法, 并利用OpenGL进行了验证。通过球面纹理映射后移动视点,远离球心,当距离远大于球面半径时, 近似认为视线平行, 并比较位移前后的观察效果, 从而验证了标定数据的正确性和球面重投影算法的可行性。 本文研究了多坐标系变换关系, 将多个标定板坐标系统一于车身坐标系下, 并在该坐标系下生成统一全景环视图像。由最终生成的全景环视图像按比例映射到车身周围的统一坐标系下, 通过对全景图像分区, 对四个子区域对应的四路摄像头逐像素遍历, 经过坐标变换, 最终索引到原始鱼眼图像的像素信息。 在二维全景环视的基础上, 通过组合平面和虚拟球面, 得到切球面, 并假

设光线来自该切球面上的点。由全景图像到切球面的映射关系, 得到切球面上点的三维坐标值,并分区索引原始图像中的像素信息, 得到内侧区域为平面投影外侧区域为曲面投影的混合重投影全景图。 本文对360°全景泊车系统算法进行模块化归类, 并通过标定实验和全景成像实验对算法进行验证。实验表明, 本文采用的标定算法可以用于二维和三维全景环视,本文的全景成像算法可以实现二维到三维全景的统一, 并且三维成像算法具有近距离无畸变和视场范围广的特点,满足360°全景泊车的需求。