基于LabVIEW 的機(jī)器視覺實現(xiàn)

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1、基于LabVIEW 的機(jī)器視覺實現(xiàn) 裴忠發(fā)，趙敬斌，羅志增 （杭州電子工業(yè)學(xué)院 機(jī)器人研究所，浙江 杭州310037） ??? 摘? 要：介紹了從圖像獲取、圖像處理、圖像理解等幾個方面去實現(xiàn)具有視覺功能裝配機(jī)器人的方法。 ??? 關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺；圖像處理；圖像理解 1 引 言 ??? 機(jī)器視覺是指用計算機(jī)來模擬人的視覺功能的一門科學(xué)技術(shù)，它的目標(biāo)就是用圖像獲取來恢復(fù)現(xiàn)實世界的模型，然后認(rèn)知現(xiàn)實世界。機(jī)器視覺是一個相當(dāng)新穎而且發(fā)展十分迅速的研究領(lǐng)域。自從20世紀(jì)50年代就著眼于研究統(tǒng)計模式識別繼而開始機(jī)器視覺的探討建立了不少機(jī)器視覺理論，如馬爾（Marr）計算理論、正則化理論等，

2、大大地推動了機(jī)器視覺研究的發(fā)展。目前，機(jī)器視覺廣泛地應(yīng)用于工業(yè)檢測，醫(yī)學(xué)、遙感圖像處理，鑒別、監(jiān)視系統(tǒng)等方面。 ??? 通過對機(jī)器視覺的研究，自行編寫識別軟件和引用美國NI公司的應(yīng)用軟件LabVIEW相結(jié)合的辦法進(jìn)行機(jī)器視覺的開發(fā)，實現(xiàn)裝配機(jī)器人的視覺功能。 2LabVIEW簡介 ??? LabVIEW是基于程序代碼的一種圖形化編程語言。其提供了大量的圖像預(yù)處理、圖像分割、圖像理解函數(shù)庫和開發(fā)工具，用戶只要在流程圖中用圖標(biāo)連接器將所需要的子VI（Virtual Instruments,LabVIEW開發(fā)程序）連接起來就可以完成目標(biāo)任務(wù)。任何1個VI都有3部分組成：可交互的用戶界面、流程

3、圖和圖標(biāo)連接器。LabVIEW編程簡單，而且對工件的正確識別率很高。 3圖像獲取 3.1硬件組成 ??? (1) 彩色CCD攝像機(jī)。由光學(xué)鏡頭和圖像傳感器及相關(guān)電路組成，豎直安放在裝配機(jī)器人的正上方。 ??? (2) 圖像采集卡。完成對攝像頭中的圖像信號的A/D轉(zhuǎn)換，插在PC機(jī)的插槽上，CCD器件和圖像采集卡通過視頻信號線連接起來。 ??? (3) PC機(jī)。通過CCD攝像頭和圖像采集卡獲得的圖像在PC機(jī)上顯示，通過LabView編寫的程序?qū)崿F(xiàn)對不同工件的識別。其結(jié)構(gòu)，如圖1所示。 3.2軟件實現(xiàn) ??? VFW（Video for Windows）是微軟公司推出的基于W

4、indows的視頻開發(fā)平臺，提出了AVI文件標(biāo)準(zhǔn)，為用戶提供了一套應(yīng)用程序接口函數(shù)（API），通過VC++這個開發(fā)工具就可以開發(fā)視頻采集播放程序。 ??? (1) 調(diào)用capCreateCaptureWindow函數(shù)創(chuàng)建一個采集窗口，所有的采集操作和設(shè)置都以該窗口為基礎(chǔ)，其形式為： 其中,參數(shù)nID代表窗口號。 ??? (2) 調(diào)用CapDriverConnect函數(shù)將視頻采集卡的驅(qū)動程序和采集窗口連接起來，其形式為： ??? capDriverConnect(hwndC,nIndex) 其中,參數(shù)hwndC為窗口句柄，nIndex為驅(qū)動程序的索引號。 ??? (3) 調(diào)用Fr

5、ameCallbackProc函數(shù)在內(nèi)存進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)的采集，其形式為： ??? FrameCallbackProc(HWND hwnd, LPVIDEOHDR lpVHdr) ??? (4) 調(diào)用capFileSaveDIB函數(shù)將采集到的圖像存到硬盤，其形式為： ??? capFileSaveDIB(hwndC,“C:\\xxxx.bmp ") ??? 至此，外界環(huán)境就被計算機(jī)所獲取存于硬盤的某一目錄下以供計算機(jī)做進(jìn)一步的處理分析。 4 圖像處理 ??? 通過攝像頭獲取的圖像由于受到外界環(huán)境的影響,因此,對圖像進(jìn)行預(yù)處理非常重要，其目的就是要恢復(fù)周圍環(huán)境的真實圖像。其主要方法有平滑

6、、銳化、增強(qiáng)、邊緣檢測等。 ??? (1) 平滑。主要是為了減少噪聲，在時域內(nèi)一般用鄰域平均的辦法，即對圖像中的每個像素點(diǎn)取鄰域S，計算所有S中的像素中顏色平均值作為處理后的圖像的該點(diǎn)的像素值。算式為： 式中M——像素點(diǎn)的數(shù)目 ??? S——(x,y)點(diǎn)的頻域 ??? 在頻域主要用低通濾波器處理。 ??? (2) 銳化。其目的是為了使邊緣和輪廓模糊的圖像變得清晰，它是平均的逆處理，即微分處理，即： ? ??? 對于數(shù)字圖像，可改寫如下： ??? 在頻域主要用高通濾波器處理。 ??? (3) 增強(qiáng)。是將圖像中感興趣的特征有選擇的突出，而不必逼近原圖像，在時域內(nèi)主要

7、方法為直方圖均衡。若一幅數(shù)字圖像灰度等級為M，各像素灰度值為rk（k=0,1,2,3,…,M-1）,灰度值的概率估計Pr(k)為： ??? Pr(k)=nk/n （k=0,1,2,…,M-1) (4) 式中nk——灰度值為的像素點(diǎn)數(shù) ??? n——像素點(diǎn)總數(shù) ??? 直方圖均衡就要使它線性化,使含有像素多的幾個灰度級間隔被拉大，壓縮像素少的幾個灰度級，從而增大視覺接受的信息量。 ??? (4) 邊緣檢測。邊緣是圖像灰度變化比較劇烈的地方，在灰度變化大的地方進(jìn)行微分將產(chǎn)生高值，此處便是邊緣，在數(shù)字圖像中用差分代替微分運(yùn)算。常見的有拉普拉斯運(yùn)算： 5 圖像理解與識別 ??? 圖

8、像理解就是要對圖像特征作出描述或解釋，它包括兩個主要過程：圖像分割或圖像分類。利用閾值分割,實現(xiàn)從圖像中分割出各目標(biāo)物體，然后提取它們的特征參數(shù)進(jìn)行特征模板匹配。常見的特征參數(shù)有面積、形狀、矩不變量等。面積A的數(shù)學(xué)表達(dá)式為： 式中k——每個像素的面積 ??? n——像素總數(shù)目 ??? 形狀因子S的可表示為： ??? S=l2/A 式中l(wèi)——物體周長 ??? 區(qū)域的（p+q）階中心矩定義為： ??? 工業(yè)機(jī)器人正確識別了工件之后，必須確定工件的實際的具體的位置從而進(jìn)行正確的抓取。為此，必須建立機(jī)器人本身各連桿之間的運(yùn)動學(xué)關(guān)系。以機(jī)器人的機(jī)座為參考坐標(biāo)系，建立機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)

9、方程，其通式為然后對其求逆，解出機(jī)器人各關(guān)節(jié)相對與參考坐標(biāo)系的位置。以此參數(shù)控制各關(guān)節(jié)電機(jī)的運(yùn)行，實現(xiàn)對工件的準(zhǔn)確抓取。 6LabView程序?qū)崿F(xiàn) ??? 基于以上算法，LabView的庫函數(shù)相應(yīng)地提供了子VI，如：顏色匹配子VI、形狀匹配子VI、邊緣檢測子VI、圖像銳化子VI、圖像增強(qiáng)子VI、物體形心坐標(biāo)子VI等等，用戶只要用導(dǎo)線將必要的其他子VI連接起來，就可以完成對獲得圖像的預(yù)處理、理解，從而實現(xiàn)機(jī)器人的視覺。 7結(jié)束語 ??? 通過將美國NI公司的圖像處理軟件LabVIEW進(jìn)行機(jī)器視覺的開發(fā)，實現(xiàn)了裝配機(jī)器人準(zhǔn)確無誤地識別不同顏色、不同形狀的工件。 參考文獻(xiàn) [1]夏良正.數(shù)字圖像處理[M].南京：東南大學(xué)出版社，1999. [2] 何發(fā)昌,邵 遠(yuǎn).多功能機(jī)器人的原理及應(yīng)用[M].北京：高等教育出版社，1996. [3] 賈云得.機(jī)器視覺[M].北京：科學(xué)出版社，2000.