機器視覺系統內的影像預處理功能
影像資料最佳化、簡化視覺系統
影像預處理是現代影像處理系統的核心元件，用途是以最佳化方式準備來自機器視覺相機的原始影像資料，提供後續處理步驟使用。其目的是影像資訊最佳化、清理影像資料，並在必要時有效地減少資料量。使用者可受惠於更高的影像品質，還能降低主機電腦的負載，進而降低系統成本。
最後更新： 2026/01/12
影像資料清理：不減少資料量的最佳化
影像資料清洗是指在不顯著改變影像資訊或大小的情況下，進行影像資料品質改善的所有預先處理步驟。其目的是提供無雜質、最佳可用的原始資料，以供後續影像處理之用。
典型的影像資料清理方法，包括
Debayering：以彩色濾光片陣列感光元件產生的訊號，重新建構色彩資訊
白平衡： 根據不同光源或照明條件，對影像進行正確的色彩調整
雜訊降低：使用適當的濾波器或模型方法降低影像雜訊
影像銳化：加強影像中細節和邊緣的銳利度
陰影校正與平場校正：補償整個影像區域的亮度與色彩偏差
失效畫素校正：對鄰近畫素進行插補，針對故障感光元件的影像進行偵測與替換
幾何校正：光學失真（例如桶狀或枕狀失真）校正，常透過幾何變換，例如仿射或投影映射來進行校正。
這些步驟可確保相關結構更加清晰，並達到可重複的結果；而不會失去相關影像資訊。
透過影像預處理來減少資料量
與影像資料清理不同，資料量減少的目的，在於針對特定目標減少資料量，例如集中處理與進一步處理較為相關的影像內容。這樣可以節省成本密集型運算單元 (例如 CPU 和 GPU) 的購置費用，或提高處理速度。，並對可用資源的使用予以最佳化。
以影像預先處理減少資料量方法如下：
感興趣區域 (ROI) 的選擇：自動或手動選擇具相關性的影像區域，僅處理、傳輸所需的影像資料
JPEG 壓縮： 透過影像品質損失可控的有損影像壓縮技術來減少資料量
降低位元率：降低量化灰階數量或色彩解析度 (例如從 12 位元降至 8 位元)，以降低資料傳輸率
直方圖拉伸或平坦化： 重新分配灰階值來調整對比度，以便更加妥善運用可用的動態範圍；可以提高資訊密度，但不會因此減少資料量
濾除不必要的內容：在儲存或傳輸前，壓制或刪除不必要影像區域或影像部分 (例如背景、雜訊、不重要的頻率等)
JPEG 壓縮：壓縮時不增加 CPU 負載。智慧型預處理有助於減少 JPEG 偽影，且不會降低頻寬。
透過這些方法，可以大幅增加資料生產量、避免傳輸瓶頸，並改善應用效能。對於高速應用或資源有限的嵌入式視覺系統來說尤其重要。
影像預處理的應用案例
在多種工業影像處理應用中，影像預處理是提高效率和精確度的關鍵因素。針對性地使用各種不同方法，機器視覺系統就能變得更高效率、更快速、更穩定。
電子製造流程 PCB 檢測
PCB 檢測作業的影像資料經過清理後，能夠可靠地顯示缺陷，例如焊點錯誤或短路。雜訊抑制與影像銳化可強化相關結構；隨後進行的對比強化能夠清楚判別缺陷元件。有針對性的 ROI 選擇，表示只針對重要的部分進行傳輸與評估，可減少傳輸資料量，同時提高檢測速度。
物流物件追蹤與分類
物流中進行的自動物件偵測與追蹤，相機已採用影像預處理。影像資料會事先進行去噪，進行幾何校正，必要時還會進行色彩空間轉換。在影像擷取卡上進行分割和 Blob 分析，可用於包裹或貨櫃等的選擇與描述。轉移選取的物件區域來減少資料量，可提高速度並使分類更精確。
機器人物件辨識（夾取與置放）
在取放應用中，debayering 和白平衡調整，可以改善相機影像的基本品質。透過ROI 選擇只讀取相關的影像區域，可減少需要處理的資料量。幾何校正可補償相機排列角度造成的透視失真。這可提供機器人系統最佳化的影像資料，顯著提高物件位置和抓取點的辨識精確度。
電池生產品質保證
高速生產基板薄膜電極鍍膜時會產生大量資料。在影像擷取卡中確定 ROI，就能在一開始只定位含有不規則部分的區域；接著只需檢視 ROI 區域的影像資料，並進一步處理。這表示 IPC 的 CPU 可繼續用於實際的系統控制，沒有任何額外負載。
在 Basler 相機上進行影像預處理
在相機中進行預處理，可透過壓縮影像資料來減少需傳輸的資料量。當介面資料傳輸能力受限，或是系統運算能力不足時，這一點尤其重要。
Basler 相機具備基本預處理能力，例如 debayering、色彩抗鋸齒、影像銳化和降噪。這些處理已經可以大幅改善影像的亮度、細節和銳利度，並降低雜訊。
在影像擷取卡上進行影像預處理
相機將影像資料傳輸到擷取卡，並在擷取卡上進行預處理。影像擷取卡對於即時需求和大量資料而言是特別必要的，可以直接在 FPGA 上進行大量的預處理。
這使得配備擷取卡的視覺系統，成為高取像速度和高解析度的理想解決方案。
標準影像擷取卡提供的功能包括：debayering、查詢表和鏡像。而且，可程式化的影像擷取卡還具備更多功能。
透過可程式化影像擷取卡來進行影像預處理
如果影像資料在傳送至電腦前，需要快速處理或以複雜的方式處理，請使用可程式擷取卡。當標準擷取卡無法滿足速度、介面或預處理的需求時，可程式擷取卡就特別有用。
VisualApplets：在 FPGA 處理器進行即時應用影像預處理
我們的 FPGA 專家使用 VisualApplets，為您開發功能強大的影像預處理。RAW-to-JPEG壓縮、blob分析等功能，以及其他用於影像最佳化的運算能力，可提升視覺系統的速度與穩定性。
影像資料清理
透過各種功能強大的運算單元，能夠可靠地將畫素誤差、幾何失真、曝光散射或色彩不準確度降至最低。
資料減量
透過智慧型處理，例如 blob 分析、高效率 RAW 至 JPEG 壓縮，或直接將預處理功能傳輸至相機上的 FPGA，即可在來源端就減少資料量。
最新趨勢：人工智慧 (AI) 讓影像預處理更有效率
在人工智慧演算法的協助下，現在可將複雜的影像預先處理步驟，例如適應性降噪、自動缺陷偵測或智慧分割 等功能直接整合至相機或邊緣硬體中。深度學習模型可讓預處理更精確地適應特定應用；例如使用可獨立適應生產環境中不斷變化的條件的自我調適篩選器。與此同時，預處理和分析評估也可以更緊密地相互連結：人工智慧不僅可以清理或進行影像資料最佳化，還可以識別初始特徵和顯著特徵，顯著提高後續流程步驟的效率。當代的機器視覺系統越來越依賴於經典演算法與人工智慧的結合，為要求嚴苛的應用提供穩健、靈活且符合未來需求的解決方案。
我們的影像預處理產品與解決方案
影像預處理是精確高效視覺系統的關鍵，能改善影像品質、加速分析流程，讓工作流程高效精實。
預處理相關常見問題
影像預處理包括在實際進行影像評估之前，對來自機器視覺相機的原始影像資料進行最佳化的所有措施。其目的在於提高影像品質、清理影像資料，並且有效減少資料量。
影像預處理能突顯具相關性的影像資訊、改善影像品質，並減輕系統不必要的運算負載。這可讓評估更為精確、更加快速，並提高自動化解決方案的可靠性。
影像預處理可直接在機器視覺相機、影像擷取卡或嵌入式系統內執行。具體架構取決於效能需求和應用環境。
影像預處理可分為兩類：
影像資料清理：
在不損及影像資訊或改變影像大小的情況下提高影像品質。
資料減量：
減少資料量，以加快傳輸和處理速度。
典型的影像資料清理方法，包括
Debayering (色彩重建)
白平衡（變動光線下的色彩傳真度）
雜訊抑制（過濾干擾訊號）
影像銳化（強調細節）
陰影校正/平場校正（亮度/色彩補償）
損壞畫素校正（校正有缺陷的感光元件畫素）
幾何校正（光學失真修正）
影像預處理中的資料減少，係透過以下方式進行：
ROI 選擇（僅讀出具相關性的影像部分）
JPEG 壓縮（以壓縮來減少檔案大小）
降低位元率（減少影像深度）
直方圖拉伸/平坦化（對比度最佳化）
過濾無關內容（在傳輸前先移除不需要的影像區域）
影像預處理的優點包括：
改善影像品質 (銳利度、減少雜訊)
透過上游演算法，減輕主機 PC 負荷
由於資料減少，系統架構更具成本效益
提高整體系統的速度和可靠性
適當的軟硬體選擇、模組化介面，以及簡單的維護和參數設定都很重要。所選方法必須能提供可重複的、以應用為導向的結果。