机器视觉与嵌入式视觉

基于机器视觉的嵌入式车道偏离预警系统的研究

在高速公路上,驾驶员操作失误或者注意力分散等引起车辆偏离车道行驶是造成重大伤亡事故的一个重要因素。车道偏离预警装置能为驾驶员无意识偏离原车道时发出报警,从而大大减少因车道偏离而引发的交通事故。

本文基于机器视觉的方法,开展车道偏离预警系统的嵌入式研发,主要完成了如下的研究工作:(1)设计了嵌入式Linux系统的试验平台。利用SONY EFFIO-P模拟摄像头的宽动态和强光抑制功能,获取清晰的道路图像。

图像数据经由TVP5150视频解码模块传输至基于ARMV7架构的S5PV210处理器,经过处理将结果输出至LCD显示屏,并控制蜂鸣器的预警。(2)完成了在嵌入式Linux系统下各设备的驱动开发。

针对各设备模块,首先介绍了设备的工作原理,然后重点分析了其在Linux系统下的驱动架构,最后设计了驱动开发流程。在完成驱动开发的基础上,编写应用程序对硬件设备进行测试,最终实现蜂鸣器在不同频率下的鸣叫、TVP5150对图像数据的采集及在LCD上的图像显示。

(3)通过图像预处理消除不同行车环境下的噪声干扰。根据车道线横截面的数学模型,对图像局部区域,采用不同尺度的关联滤波,实现不同场景条件下车道线区域的特征增

基于机器视觉的嵌入式车道偏离预警系统的研究

在高速公路上,驾驶员操作失误或者注意力分散等引起车辆偏离车道行驶是造成重大伤亡事故的一个重要因素。车道偏离预警装置能为驾驶员无意识偏离原车道时发出报警,从而大大减少因车道偏离而引发的交通事故。

本文基于机器视觉的方法,开展车道偏离预警系统的嵌入式研发,主要完成了如下的研究工作:(1)设计了嵌入式Linux系统的试验平台。利用SONY EFFIO-P模拟摄像头的宽动态和强光抑制功能,获取清晰的道路图像。

图像数据经由TVP5150视频解码模块传输至基于ARMV7架构的S5PV210处理器,经过处理将结果输出至LCD显示屏,并控制蜂鸣器的预警。(2)完成了在嵌入式Linux系统下各设备的驱动开发。

针对各设备模块,首先介绍了设备的工作原理,然后重点分析了其在Linux系统下的驱动架构,最后设计了驱动开发流程。在完成驱动开发的基础上,编写应用程序对硬件设备进行测试,最终实现蜂鸣器在不同频率下的鸣叫、TVP5150对图像数据的采集及在LCD上的图像显示。

(3)通过图像预处理消除不同行车环境下的噪声干扰。根据车道线横截面的数学模型,对图像局部区域,采用不同尺度的关联滤波,实现不同场景条件下车道线区域的特征增

随着嵌入式以及人机交互技术的发展,嵌入式人机交互已经成为当前的研究热点之一。而视觉技术作为嵌入式人机交互的重要技术,具有广阔的研究和应用前景。本文介绍了嵌入式人机交互技术的发展以及视觉技术在嵌入式人机交互中的应用,并提出嵌入式视觉技术的发展方向与前沿技术。

维普资讯

Q:Sci ence and Techn Og I nov i Her d Ol y n at on al

高新技术

基于视觉技术的嵌入式人机交互研究郑仁广陈启安黄蔚诚 (厦门大学计算机科学系福建厦门 3 1 0 ) 6 0 5摘要：着嵌入式以及人机交互技术的发展，随嵌入式人机交互已经成为当前的研究热点之一。而视觉技术作为嵌入式人机交互的重要技术，有广阔的研究和应用前景。本文介绍了嵌入式人机交互技术的发展以及视觉技术在嵌入式人机交互中的应用，具并提出嵌入式视觉技术的发展方向与前沿技术。 关键词：嵌入式人机交互视觉技术中图分类号： 0 F4 7文献标识码： A文章鳊码； 6 4 9 X 2 0 ) 2 a一0 0—0 1 7—0 8 ( 0 8 O () 0 5 2

接的交互方式由用户直接参与(如按下键盘上今年来，随着 3 ( c N费电子、计算机、通的“ n e”键 )而隐含的输入方

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 背向照明

具体说明

优点

被测物放在光源和摄像机之能获得高对间 比度的图像 光源和摄像机位于被测物的便于安装 同侧

前向照明

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

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 背向照明

具体说明

优点

被测物放在光源和摄像机之能获得高对间 比度的图像 光源和摄像机位于被测物的便于安装 同侧

前向照明

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

机器视觉

目录·【概述】 ·【基本构造】 ·【工作原理】

·【机器视觉系统的典型结构】 ·【机器视觉的应用】

机器视觉（Machine vision）

【概述】

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，常用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可以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可以快速获取大量信息，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。

【基本构造】

一个典型的工业机器视觉系统包括

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机器视觉在中国

中国工业自动化的现状及发展趋势

众所周知，中国正在成为一座世界工厂。将近100种商品生产位居世界第一，它们遍布10多个工业行业，诸如：消费品、制药、电子器件等。中国在刚刚过去的2003年吸引了超过500亿美元的海外投资。近年来每年的经济增长速度保持在7～8%。

制造业已经成为中国最大的工业行业，然而来自装备制造业的产值仅相当于整个制造业产值的26%。与美国和德国超过40%的比例相比，在未来20年，中国制造业需要高速发展。这将给工厂自动化带来前所未有的机遇。资金密集型和技术密集型的工业越来越多地受到政府支持；另一方面，鉴于中国潜在的巨大市场和丰富低廉的人力资源，许多发达国家将他们的生产线和设备转移到中国大陆开办工厂，因此在未来较长的一个时期内，发展劳动密集型产业仍将是中国政府的重要政策。

上面这些因素都直接影响着中国工业自动化的面貌。例如在长春大众和上海大众的现代化工厂和Nokia的北京工厂中，最先进的工业生产线和检测设备随处可见，自动化水平及质量检测水平与他们在别的国家的生产基地相比毫不逊色甚至更高。你也可以看到很多半自动化、半人工

数字图像处理算法

图像的点运算

1. 灰度直方图

从图像的灰度直方图上可以很直观的看出图像的亮度和对比度特征。直方图的峰值位置说明了图像总体上的亮暗：如果图像较亮，则直方图的峰值出现在直方图的较右部分；如果图像较暗，则直方图的峰值出现在直方图的较左部分，从而曹成暗部细节难以分辨。如果直方图中只有中间某一小段非零值，则这张图像的对比度较低；反之，如果直方图的非零值分布很宽而且比较均匀，则图像的对比度较高。

2. 灰度的线性变换

线性灰度变换函数f(x)是一个一维线性函数：

DB f(DA) fADA fB

3. 灰度对数变换

对数变换的一般表达式为：

t clog(1 s)

其中c为尺度比例常数，s为源灰度值，t为变换后的目标灰度值。

由对数函数曲线克制，这种变化可以增强一幅图像中较暗部分的细节，从而可用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素，因此对数变换被广泛应用于频谱图像的现实中。

4. 伽马变换

伽马变换的一般表达式为：

y (x esp)

其中，x与y的取值范围均为[0,1]。esp为补偿系数， 为伽马系数。

伽马变换可以通过 的不同取值选择性的增强低灰度区域的对比度或者高灰度区域的对比度。

5. 灰度阈值变换

6. 分段线性变化

7. 直方图均衡化

直方图均衡化又称灰度均衡化

实验一：Matlab软件的使用

一、实验题目：Matlab软件的使用

二、实验内容：1.打开MATLAB软件，了解菜单栏、工具栏、状态栏、命令窗口等；

2.了解帮助文档help中演示内容demo有哪些；

3.找到工具箱类里面的Image Processing工具箱，并进行初步学习

三、实验步骤：打开Matlab软件，点击帮助，如图

实验二：图像的增强技术

一、实验题目：图像的增强技术

二、实验内容：1.了解图像增强技术/方法的原理；

2.利用matlab软件，以某一用途为例，实现图像的增强； 3.通过程序的调试，初步了解图像处理命令的使用方法。 三、实验步骤

truecolor = multibandread('paris.lan', [512, 512, 7], 'uint8=>uint8', ...

128, 'bil', 'ieee-le', {'Band','Direct',[3 2 1]});The trueco

移动机器人使用双目视觉系统对物体进行

3D坐标检测

（Guo-Shing Huang, Ci-En Cheng）

摘要：这篇论文主要讨论了智能机器人双目视觉系统，它利用了图像处理原理和边缘检测算法，这样可以

更加清晰的得到物体的边缘轮廓。利用随机测圆法和Hough变换的随机线条可以找到指定的对象。我们探讨了图像识别应用技术。通过机器人定位算法，在双目视觉坐标系下，可以快速而精确的定位目标。通过两个网路摄像机的校订，我们可以得到内部和外部参数，目标物体固定位置的3D空间坐标可以由双目视觉三角法精确计算得到。物体和机器人之间的距离可以有坐标变换系统得到。经由三角几何理论检测，系统误差在允许的范围内。同时可以得到期望的精度和可靠性。

一、引文

我们提出了机器人双目视觉系统应用坐标，对人眼进行仿真，做到智能检测应用。因此，这样的系统可以在机械臂的作用下精确的捕捉目标的位置，而不需要大数量的传感器。

双目视觉系统可以通过左右相机捕捉的图像找到共同的特征点。通过形态学的处理，物体和相机之间的距离可以精确的计算到。物体的三维坐标可以使用相机参数表示。因此，物体可以由机械臂抓取。

部分2详细的介绍了餐饮服务机器人的外观和双目视觉硬件结构。 部分3描述了寻找特征点