CN111931651B - 一种视觉检测图像处理***及其处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种视觉检测图像处理***,包括两个不同角度的图像采集器,用于采集被测对象不同角度的图像;图像分层模块,用于图像进行分层处理;图像融合模块,用于对图像层进行融合得到待检测图像;图像检测模块,用于对待检测图像进行检测,得到检测结果。本发明能够改进现有技术的不足,在不增加图像分辨率的前提下实现图像的高精度检测。
Description
技术领域
本发明涉及视觉检测技术领域,尤其是一种视觉检测图像处理***及其处理方法。
背景技术
视觉检测是一种利用图像智能化识别技术对被测对象进行自动化检测的方式。现有技术中,如果想要提高检测精度就需要提高被测图像的分辨率,而高分辨率的图像在处理过程中会大大增加运算量,导致图像处理延时。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种视觉检测图像处理***及其处理方法,能够解决现有技术的不足,在不增加图像分辨率的前提下实现图像的高精度检测。
为解决上述技术问题,本发明所采取的技术方案如下。
一种视觉检测图像处理***,包括,
两个不同角度的图像采集器,用于采集被测对象不同角度的图像;
图像分层模块,用于图像进行分层处理;
图像融合模块,用于对图像层进行融合得到待检测图像;
图像检测模块,用于对待检测图像进行检测,得到检测结果。
一种上述的视觉检测图像处理***的处理方法,包括以下步骤:
A、两个图像采集器分别采集到被测对象两个不同角度的图像;
B、图像分层模块分别对两个不同角度的图像进行分层处理;
C、图像融合模块对图像层进行融合得到待检测图像;
D、图像检测模块对待检测图像进行检测,得到检测结果。
作为优选,步骤A中,两个图像采集器的拍摄角度夹角为25°。。
作为优选,步骤B中,对图像进行分层处理包括以下步骤,
B1、设立至少三个不同灰度范围的过滤器,将原始图像输入过滤器得到对应灰度范围的灰度图像;
B2、将灰度图像转化为二值图像,将同一原始图像得到的不同的二值图像进行比对,将图像出现变化且变化范围大于设定阈值的位置设定为第一标记位置;将两个原始图像经过同一过滤器得到的灰度图像转化成的二值图像进行比对,将图像出现变化且变化范围大于设定阈值的位置设定为第二标记位置;
B3、将全部的第一标记位置和第二标记位置转移至对应的灰度图像上,对于每个原始图像选择一张由其转化而成的标记位置总数最少的灰度图像,发送至图像融合模块。
作为优选,步骤C中,对图像层进行融合包括以下步骤,
C1、计算由图像分层模块得到的两张灰度图像中的第一标记位置的像素值方差,分别计算两张灰度图像中的方差平均值,将两个方差平均值进行线性变化,得到两张灰度图像的权重因子;
C2、以第二标记位置为基准,对两张灰度图像进行线性变换,使两张灰度图像上的第二标记位置完全重合;
C3、使用步骤C1得到的权重因子对步骤C2得到的两张灰度图像进行加权融合。
作为优选,步骤C2中,对灰度图像进行分割,分割后的每个图像块中均包含一部分第二标记位置,对每个图像块进行独立的线性变化,然后将图像块进行拼接复原灰度图像,对拼接位置进行平滑处理。
采用上述技术方案所带来的有益效果在于:本发明通过使用两个不同拍摄角度图像进行合成,实现对被测物体的特征进行加强。在进行图像分层融合的过程中,本发明开创性的使用两组标记位置设计图像融合过程,不仅避免了对于图像多次遍历处理,节约运算时间,而且可以准确定位图像特征点位置,实现对图像特征的加强,从而在检测过程中提高图像特征的检测准确度。
附图说明
图1是本发明一个具体实施方式的原理图。
具体实施方式
参照图1,本发明一个具体实施方式包括,
两个不同角度的图像采集器1,用于采集被测对象不同角度的图像;
图像分层模块2,用于图像进行分层处理;
图像融合模块3,用于对图像层进行融合得到待检测图像;
图像检测模块4,用于对待检测图像进行检测,得到检测结果。
一种上述的视觉检测图像处理***的处理方法,包括以下步骤:
A、两个图像采集器1分别采集到被测对象两个不同角度的图像;
B、图像分层模块2分别对两个不同角度的图像进行分层处理;
C、图像融合模块3对图像层进行融合得到待检测图像;
D、图像检测模块4对待检测图像进行检测,得到检测结果。
步骤A中,两个图像采集器1的拍摄角度夹角为25°。
步骤B中,对图像进行分层处理包括以下步骤,
B1、设立至少三个不同灰度范围的过滤器,将原始图像输入过滤器得到对应灰度范围的灰度图像;
B2、将灰度图像转化为二值图像,将同一原始图像得到的不同的二值图像进行比对,将图像出现变化且变化范围大于设定阈值的位置设定为第一标记位置;将两个原始图像经过同一过滤器得到的灰度图像转化成的二值图像进行比对,将图像出现变化且变化范围大于设定阈值的位置设定为第二标记位置;
B3、将全部的第一标记位置和第二标记位置转移至对应的灰度图像上,对于每个原始图像选择一张由其转化而成的标记位置总数最少的灰度图像,发送至图像融合模块3。
步骤C中,对图像层进行融合包括以下步骤,
C1、计算由图像分层模块2得到的两张灰度图像中的第一标记位置的像素值方差,分别计算两张灰度图像中的方差平均值,将两个方差平均值进行线性变化,得到两张灰度图像的权重因子;
C2、以第二标记位置为基准,对两张灰度图像进行线性变换,使两张灰度图像上的第二标记位置完全重合;
C3、使用步骤C1得到的权重因子对步骤C2得到的两张灰度图像进行加权融合。
步骤C2中,对灰度图像进行分割,分割后的每个图像块中均包含一部分第二标记位置,对每个图像块进行独立的线性变化,然后将图像块进行拼接复原灰度图像,对拼接位置进行平滑处理。
经过对比试验,使用本发明的图像处理方法可以在图像分辨率在200ppi的情况下可达到传统单一图像遍历式检测分辨率为450ppi图像的准确度。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (2)
1.一种视觉检测图像处理方法,其特征在于:所述方法基于一种视觉检测图像处理***来实现,所述处理***包括,
两个不同角度的图像采集器(1),用于采集被测对象不同角度的图像;
图像分层模块(2),用于图像进行分层处理;
图像融合模块(3),用于对图像层进行融合得到待检测图像;
图像检测模块(4),用于对待检测图像进行检测,得到检测结果;
所述处理方法包括以下步骤:
A、两个图像采集器(1)分别采集到被测对象两个不同角度的图像;
B、图像分层模块(2)分别对两个不同角度的图像进行分层处理;
C、图像融合模块(3)对图像层进行融合得到待检测图像;
D、图像检测模块(4)对待检测图像进行检测,得到检测结果;
所述步骤B中,对图像进行分层处理包括以下步骤:
B1、设立至少三个不同灰度范围的过滤器,将原始图像输入过滤器得到对应灰度范围的灰度图像;
B2、将灰度图像转化为二值图像,将同一原始图像得到的不同的二值图像进行比对,将图像出现变化且变化范围大于设定阈值的位置设定为第一标记位置;将两个原始图像经过同一过滤器得到的灰度图像转化成的二值图像进行比对,将图像出现变化且变化范围大于设定阈值的位置设定为第二标记位置;
B3、将全部的第一标记位置和第二标记位置转移至对应的灰度图像上,对于每个原始图像选择一张由其转化而成的标记位置总数最少的灰度图像,发送至图像融合模块(3);
所述步骤C中,对图像层进行融合包括以下步骤:
C1、计算由图像分层模块(2)得到的两张灰度图像中的第一标记位置的像素值方差,分别计算两张灰度图像中的方差平均值,将两个方差平均值进行线性变化,得到两张灰度图像的权重因子;
C2、以第二标记位置为基准,对两张灰度图像进行线性变换,使两张灰度图像上的第二标记位置完全重合;
C3、使用步骤C1得到的权重因子对步骤C2得到的两张灰度图像进行加权融合;
所述步骤C2中,对灰度图像进行分割,分割后的每个图像块中均包含一部分第二标记位置,对每个图像块进行独立的线性变化,然后将图像块进行拼接复原灰度图像,对拼接位置进行平滑处理。
2.根据权利要求1所述的视觉检测图像处理方法,其特征在于:所述步骤A中,两个图像采集器(1)的拍摄角度夹角为25°。
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