机器视觉应用实践：使用STM32F103C8T6实现简单的机器视觉功能

# 2.1 机器视觉系统组成

机器视觉系统通常由以下几个主要组件组成：

- **光源：**提供照明，照亮目标物体，使其能够被相机捕捉。
- **镜头：**负责聚焦光线，形成图像。镜头的焦距、光圈和视场角等参数会影响图像的质量。
- **图像传感器：**将光信号转换为电信号，形成数字图像。图像传感器的分辨率、灵敏度和动态范围等参数会影响图像的清晰度和信噪比。
- **图像处理单元：**负责对图像进行处理，提取特征，识别目标。图像处理单元的处理能力和算法会影响系统的性能和准确性。

# 2. 机器视觉系统组成与原理

### 2.1 机器视觉系统组成

机器视觉系统主要由以下几个部分组成：

#### 2.1.1 光源

光源是机器视觉系统中不可或缺的一部分，其作用是为被拍摄物体提供照明，以便摄像头能够清晰地捕捉图像。光源的选择需要根据被拍摄物体的特性和拍摄环境来确定。常见的机器视觉光源类型包括：

- **白光照明：**使用白光 LED 或卤素灯，提供均匀的照明，适用于大多数场景。
- **同轴照明：**光源与镜头同轴放置，可避免物体表面反光，适用于有光泽或反光表面的物体。
- **背光照明：**光源放置在物体后面，使物体轮廓清晰，适用于透明或半透明物体。
- **激光照明：**使用激光器产生高强度光束，可用于高精度测量和定位。

#### 2.1.2 镜头

镜头是机器视觉系统中负责收集光线并将其聚焦到图像传感器上的组件。镜头的选择需要考虑被拍摄物体的尺寸、距离和视角等因素。常见的机器视觉镜头类型包括：

- **定焦镜头：**焦距固定，适用于特定距离和视角的拍摄。
- **变焦镜头：**焦距可变，可灵活调整视角和放大倍率。
- **远心镜头：**可消除透视失真，适用于测量和检测应用。
- **微距镜头：**适用于近距离拍摄，可获得高放大倍率。

#### 2.1.3 图像传感器

图像传感器是机器视觉系统中将光信号转换为电信号的组件。常见的图像传感器类型包括：

- **CCD（电荷耦合器件）：**采用电荷传输技术，具有高灵敏度和高分辨率。
- **CMOS（互补金属氧化物半导体）：**采用半导体技术，具有低功耗和低成本。
- **FPA（焦平面阵列）：**采用红外或紫外探测器，适用于特殊波段的成像。

#### 2.1.4 图像处理单元

图像处理单元是机器视觉系统中负责处理图像数据的组件。其主要功能包括：

- **图像增强：**改善图像质量，如亮度、对比度和锐度。
- **图像分割：**将图像分割成不同的区域，以便识别和提取感兴趣的特征。
- **特征提取：**从图像中提取关键特征，如形状、纹理和颜色。
- **目标识别：**利用提取的特征识别图像中的目标。

### 2.2 机器视觉系统原理

机器视觉系统的工作原理主要包括以下几个步骤：

#### 2.2.1 图像采集

通过光源和镜头采集被拍摄物体的图像，并将其转换为电信号。图像采集的质量直接影响后续的图像处理和目标识别。

#### 2.2.2 图像处理

对采集的图像进行处理，以增强图像质量、提取特征和分割目标。常用的图像处理技术包括：

- **灰度化：**将彩色图像转换为灰度图像。
- **二值化：**将灰度图像转换为黑白图像。
- **形态学处理：**利用数学形态学操作处理图像，如膨胀、腐蚀和开闭运算。

#### 2.2.3 特征提取

从处理后的图像中提取关键特征，如形状、纹理和颜色。特征提取算法的选择取决于具体的目标识别任务。

#### 2.2.4 目标识别

利用提取的特征识别图像中的目标。常见的目标识别算法包括：

- **模式匹配：**将图像与已知模式进行匹配。
- **机器学习：**训练机器学习模型识别图像中的目标。
- **深度学习：**利用深度神经网络进行图像识别。

# 3.1 芯片架构

STM32F103C8T6是一款基于ARM Cortex-M3内核的32位微控制器。其芯片架构主要包括以下部分：

- **内核：**ARM Cortex-M3