基于视觉识别的瑕疵系统设计 摘 要 21世纪是一个全新的时代，在新的时代背景下，计算机视觉技术获得了飞速的发展。在本次研究中，笔者为视觉技术为基础，设计了一个用于进行瑕疵识别的系统。首先，笔者介绍了本系统的具体原理，接下来讨论了系统的硬件设计部分，然后分析了系?y的软件设计部分，最后笔者对本系统的应用前景进行了探讨。 【关键词】视觉识别技术 瑕疵系统 硬件设计 软件设计 图像识别 总的说来，以视觉为基础的瑕疵识别技术指的就是首先通过一定的图像传感器获取相关视觉图像，再利用图像处理技术对采集到的图像进行有效的分析和整理，从而提取出一定的图像特征，通过这些特征进行瑕疵判断及分类。本文所构建的系统也遵循上述思路，系统中的图像采集模块的主要作用就是对图像进行收集处理，系统中的控制器的作用主要体现在两个方面： （1）对图像开展一定的处理操作； （2）对设备进行有效的管理和自动化控制。 1 系统原理 本文所设计的基于视觉识别的瑕疵系统的具体原理如下： （1）要想确保系统处于正常的运行状态，必须为其提供必要的光照，这些光线需要被投射到检测对象上。同时操作人员需要根据检测对象的选择合适焦距的光学镜头，以保证获得清晰的图像。 （2）开展图像采集操作。在此期间，发挥主要作用的是图像采集设备，该设备的主要作用是对检测对象的图像开展一定的简单处理，然后将处理好的图像传送至控制器； （3）开展图像处理操作。这里涉及的图像处理技术主要有以下几种：灰度化处理、二值化处理等，最终得到的是目标像素数； （4）开展瑕疵判断操作。将前一步得到的目标像素数和已有的基准进行对比，然后根据结果确定检测对象是否存在瑕疵； （5）对前面得到的瑕疵判断结果进行输出处理，如果检测对象存在瑕疵，对其进行开展登记、提醒、清除等操作。 此外，本系统还可以对检测结果进行统计处理，从而方便用户了解检测对象的实际情况。在使用本系统时，不同的检测对象具有不同的基准值，因此操作人员可以在人机接口对相关基准进行手动的设置。 2 硬件设计 本文所设计的基于视觉识别瑕疵系统的硬件部分主要包括两个模块，分别是：图像采集模块以及控制器。其中，图像采集模块的主要作用是首先对检测对象的图像进行收集，然后对检测对象的图像开展一定的简单处理，最后将处理好的图像传递到控制器。而控制器的主要作用则是借助于一定的图像处理技术对图像进行分析和处理，并根据处理结果对检测对象的瑕疵情况进行判别。下面分别具体介绍一下： 2.1 控制器 为了更好地提高本系统的性能，笔者选择的计算机核心结构是双核处理器。此外，笔者还选择和双核处理器配套的接口板，接口板主要包括的结构有： （1）单片机，其主要作用是处理一些控制命令； （2）输入信号采集电路、输出信号控制电路以及光源控制电路； （3）图像采集模块通讯接口，其主要作用是将图像采集模块联入系统中。 在系统运行过程中，系统中的工业相机可以在规定的时间开展图像采集操作，同时也可以进一步将采集到的图像传递到计算机中的核心结构。同时，光源控制电路可以有效的对系统中的光源进行控制，如果系统处于图像采集状态，那么光源就处于开启状态；如果系统没有处于图像采集状态，那么光源就处于关闭状态。 2.2 图像采集模块 就图像采集模块而言，笔者设计的模块具有一体化的特点，这种歌模块的主要优势有： （1）确保系统可以处于稳定的运行状态； （2）在一定程度上提高系统的安装和调试效率。 总的说来，图像采集模块的主要包括下述内容：光照系统、光学镜头、工业相机以及安装结构件。上述结构全部位于系统的壳体中，笔者还为壳体设计了一个透明窗。这样，操作人员在安装系统时必须开展的操作就是将透明窗瞄准检测对象。 3 软件设计 在系统的软件设计部分，笔者主要关注两个方面的内容，具体如下： 3.1 人机界面部分 就系统设计而言，人机界面是非常关键的。在设计该界面时，需要遵循的原则有： （1）界面必须是清楚的，不能过于缭乱； （2）操作不能过于复杂等。 基于上述两点，笔者选择了带触摸屏的液晶显示器，并设计了多个子界面，主要有“启动”界面、“工作”界面以及“阈值设定”界面等。 3.2 图像处理部分 在本系统中，最为关键的一个部分就是图像处理模块。从软件设计的角度讲，笔者在构建图像处理模块时，选择了计算机视觉库OpenCV。该视觉库中存在很多的可以用来进行图像处理的函数。图像处理的具体步骤如下： （1）对视觉库OpenCV进行调用，并使用一定的函数对采集到的图像执行分割操作，这样就得到了一系列的检测区域； （2）借助于一定的图像处理技术对检测区域的图像执行一定的操作，主要有灰度化处理、二值化处理以及腐蚀和膨胀处理； （3）通过边缘检测确定检测区域的轮廓，并计算轮廓内部的目标区域像素特征。 4 系统应用前景 本文所设计的基于视觉识别的瑕疵系统主要具有下述优势： （1）系统可以保持一种稳定的运行状态； （2）系统的可靠性相对较高； （3）瑕疵检测的精确度相对较高等。 笔者认为本文设计瑕疵识别系统可以应用在下述领域：纺织、PCB、烟草、农业、交通等。而且随着时代的不断发展，视觉技术也在不断的发展和进步，笔者相信该系统将来可以应用到更多的领域。 5 结语 在本次研究中，笔者主要设计了一个以视觉技术为基础的瑕疵识别系统。本文详细的介绍了系统的原理、硬件设计以及软件设计。希望本文设计的系统可以在实际中得到应用。 参考文献 1李宁，李鹏飞，景军锋.基于机器视觉的织物瑕疵自动检测硬件系统设计J.轻工科技，2014（07）：87-88+100. 2张济民，张义伟.基于机器视觉的产品瑕疵识别系统设计J.工业控制计算机，2014（03）：58-59.