機器自動影像技術已成為一種成熟且精確可靠的測量工具,可用于汽車、生物科技及通訊等多個領域,目前隨著軟件和影像傳感器方面的一些新技術發展如計算機處理速度更快、軟件與硬件更容易整合以及可以在運動中進行影像測量等,使得測量成本進一步降低。本文介紹利用影像技術進行測量時需注意的一些問題。
從圖像中我們能得到很多可以量化的測量信息,如距離、角度、重心位置、面積、弧度等,在測量時需要考慮的問題包括基本影像參數、影像質量、校準情況和測量工具,將硬件和軟件結合起來可幫助完成影像測量。 基本影像參數包括視野范圍、工作距離、分辨率、景深和探頭大小,通過這些參數可以確定被觀察的物體或區域。 影像質量 影響尺寸測量的一個重要因素是影像質量,這是因為圖中獲取的信息直接決定了測量效果。利用信號整形之類的技術可以得到高質量數據,此外高精度影像硬件也有助于保證較高的影像質量。 分辨率和對比度是影像質量的重要組成部份,分辨率指影像系統所能重現的被測物體細節的數量,對比度則是影像系統所產生的被測物體與其背景之間的灰度差別。攝像頭、鏡頭和燈光是決定分辨率和對比度的重要因素。影像系統所需最小圖素分辨率可由下式計算:最小分辨率=(對象最長端長度/最小特征尺寸)×2 。以條形碼為例,假如最長端長度為60mm,最小特征尺寸是0.2mm,那么根據上式可算出其最小分辨率應該是(60/0.2)×2=600 。
鏡頭焦距是分辨率另一種表現形式,視野(FOV)指物體最長端長度,工作距離(WD)是物體到鏡頭的距離,探頭大小是攝像探頭的尺寸,以mm表示。上述幾項有如下關系:焦距=S×(WD/FOV)。 失真是另一個影響影像質量的因素,它指由于鏡頭光學誤差引起幾何偏差,從而在影像平面上造成物體錯位,在計算時可以把測量失真考慮進去。 校準情況 校準就是指將圖素測量值與現實世界的真實測量值聯系起來的過程,當需要以實際長度單位進行精確測量時,這個過程非常重要。能提供校準的影像硬件與軟件有助于完成測量。 校準可解決并消除由于鏡頭失真、透視或方位偏移造成的誤差,它還能把圖像坐標轉變為現實坐標或者相反。進行影像設置校準時,要用一個已知點距的點陣,從這個點陣中可得到校準或映像信息。 測量工具 測量工具是尺寸測量的一個重要部份,可以使用斑紋分析、邊緣檢測及圖形匹配等測量工具有效完成測量,具有這些功能的影像軟件能夠拓展測量的性能。通過斑紋分析,閾值處理將產生一個二進制圖像,把被測物體顆粒從背景中區分開,它將返回二進制物體屬性以計算測量值,包括:以圖素表示的尺寸、重心位置 、最長端長度。 邊緣檢測能幫助找到圖像中亮度產生劇烈變化的點,它可以快速確定物體邊界線輪廓。有許多參數對邊緣檢測很重要,如: 對比度:邊緣兩邊平均圖素密度最小差值 寬度:確定邊緣任意一邊對比度的平均圖素值?銳度:邊緣過渡區最小圖素數 圖形匹配可以幫助找到圖像中的參考圖形并報告其在圖像中的位置、旋轉角度和比例,它在光線變化以及有噪聲、模糊和部份阻擋的情況下也能正常工作。當精度小于圖素數時,可以分數形式表示邊緣檢測或圖形匹配信息,這種精度表示使用了插補和擬合技術,如果影像條件較好,可實現四分之一圖素精度。 |