Обработка изображений
Как получить максимум от изображений с помощью программного обеспечения
Обработка изображений: определение и принцип функционирования
Под обработкой изображений понимается автоматическая обработка цифровых изображений. Для анализа, редактирования или извлечения информации из изображений используются различные алгоритмы и методы. Цель обработки изображений состоит в том, чтобы получить необходимую информацию, сделать выводы или автоматизировать определенные задачи и процессы для функционирования интеллектуальной системы компьютерного зрения.
Предварительная обработка изображения
В большинстве случаев полученное камерой изображение не подвергается обработке непосредственно в системе. Вместо этого проводится предварительная обработка, с помощью которой изображение приводится в соответствие с требованиями для решения конкретной задачи. Среди примеров предварительной обработки можно привести шумоподавление, а также увеличение яркости и контрастности. Некоторые из этих операций могут выполняться непосредственно на стороне камеры, что позволяет снизить загрузку процессора управляющей системы. Чем эффективнее предварительная обработка, тем выше качество изображения и результаты его обработки в системе.
Сенсоры и камеры
Сенсоры и камеры — важные компоненты в обработке изображений. Камера преобразует свет, отраженный от объекта, в цифровые сигналы, которые пригодны для обработки системой обработки изображений. На рынке представлено множество камер и сенсоров, которые предлагают различное разрешение, скорость съемки и чувствительность, поэтому выбор подходящих компонентов зависит от конкретной задачи. Мы будем рады помочь вам в этом.
Освещение
Подходящее освещение играет важную роль в обработке изображений, поскольку в значительной степени определяет качество получаемых изображений. Существуют различные типы источников света, которые подбираются в соответствии с конкретными требованиями и задачами. Наиболее часто в цифровой обработке изображений применяются кольцевые и линейные источники света, плоские купольные источники света и коаксиальные источники света. Мы будем рады помочь вам подобрать источник света для решения именно ваших задач.
Калибровка камеры
Чтобы использовать камеру в качестве измерительного прибора, ее необходимо калибровать на соответствие физическому миру. Калибровка камеры проводится в двух аспектах:
Геометрическая калибровка. С помощью геометрической калибровки корректируются искажения, вносимые объективом. Кроме того, она позволяет установить соотношение между естественными единицами измерения камеры — пикселями — и единицами измерения реального мира, такими как миллиметры или дюймы.
Калибровка цветов. С помощью калибровки цветов обеспечивается корректное цветовоспроизведение.
Методы обработки цифровых изображений
Теперь давайте подробнее рассмотрим обработку изображений и соответствующие методы. Каждый из этих методов применяется в своих целях и подходит для решения конкретных задач.
Определение местоположения
Определение местоположения объектов на изображении обычно проводится методом сравнения. Это означает, что на изображении ищутся участки, которые напоминают заранее заданный образец или соответствуют ему. Образец представляет собой либо изображение, либо геометрическую форму и содержит информацию о границах и геометрических признаках объекта. Эти методы называются корреляционным или геометрическим сопоставлением форм.
Измерение
Большинство методов измерения основаны на алгоритмах обнаружения границ объектов. Граница объекта — это участок изображения с высоким локальным контрастом. Это означает, что программным обеспечением анализируются градации серого на изображении и на основе этой информации определяются формы объектов, измеряются расстояния и вычисляются геометрические признаки. Эти измерения и вычисления возможны благодаря калибровке камеры, в результате которой устанавливается соотношение между пикселями и реальными единицами измерения.
К основным измерительным задачам, в решении которых применяются технологии обработки изображений, относятся проверка ориентации и контроль качества, например считывание штрихкодов и проверка правильности расположения этикеток.
Оптическое распознавание символов
Один из методов — оптическое распознавание символов (OCR) — заключается в выделении символов на изображении и их сравнении с набором образцов. Затем с помощью программного обеспечения полученные данные преобразуются в редактируемый и доступный для поиска формат. Распространенным примером OCR является автоматическое распознавание номерных знаков.
Обзор задач обработки изображений
Каждый из вышеперечисленных методов обработки изображений применяется для решения множества задач машинного зрения. В комбинации они открывают возможности проектирования самых различных систем в таких областях, как здравоохранение, автомобилестроение, системы безопасности и наблюдения, робототехника, сельское хозяйство и другие. Наиболее типичные примеры приведены ниже:
Промышленная обработка изображений: применение в Индустрии 4.0
Промышленная обработка изображений является неотъемлемой частью современного производства. Соответственно, системы машинного зрения играют важную роль в переходе к Индустрии 4.0. Благодаря интеграции камер высокого разрешения и интеллектуальных систем обработки изображений в производственные процессы данные собираются и обрабатываются в режиме реального времени, в результате чего компании получают возможность повысить эффективность и гибкость технологических операций, снизить производственные затраты и одновременно повысить качество продукции. Системы машинного зрения также применяются в автоматизации производства и обеспечивают автоматический контроль и мониторинг процессов.
