机器视觉测控技术中的骨架与特征提取

"骨架提取-现代测控技术与系统第五章PPT" 本文将探讨基于机器视觉的测控技术，主要聚焦于骨架提取这一图像处理方法以及机器视觉测控系统的基本构成和应用。骨架提取是数字图像处理中的一个重要环节，它有助于提取图像的中轴线，即图像的“骨架”，这对于后续的特征提取和分析至关重要。 骨架提取，也称为中轴变换，其基本原理是寻找图像区域内每个点到边界最近的距离。对于一个具有边界B的区域R，如果区域内某点P周围有多于一个与P距离相等的边界点，那么P就被认为是该区域的骨架点。这个过程通常用于减少图像的复杂度，保留其主要结构信息。 在机器视觉测控系统中，图像处理是核心部分。第5章涵盖了这一领域的多个主题，包括机器视觉测控系统的基本概念、系统构成、工作原理以及实际应用。机器视觉测控系统主要由图像获取和图像处理两部分组成。图像获取通过照相机和摄像系统来捕获静态或动态、二维或三维的图像信息，而图像处理则对获取的信息进行分析，为控制系统提供决策依据。 此外，硬件部分如光源在视觉检测系统中起着至关重要的作用。合适的照明条件可以确保成像质量，提高细节分辨率和图像对比度。光源的选择应考虑照度的适中、均匀性、稳定性，以及是否能避免阴影，并且最好具备可调性，以适应不同的检测需求。 在实际应用中，机器视觉测控系统广泛应用于工业产品的尺寸测量、缺陷检测、分类判定等任务，例如电子元件的焊点检测、易损部件的检验、模具形状检测和三维工件的自动测量。通过与控制系统结合，它可以实现精确的自动化决策和控制，显著提高了生产效率和产品质量。 5.2.4章节提到了特征提取，这是图像处理中的另一关键步骤。特征提取是从原始图像数据中抽取有意义的、能够代表图像特性的特征，这些特征可用于识别、分类或追踪目标。在骨架提取之后，特征提取可以帮助系统识别图像中的关键元素，进一步增强系统性能。 骨架提取作为现代测控技术的一部分，与机器视觉测控系统紧密结合，共同推动了自动化检测和控制的进步。通过对图像的高效处理，这些技术在多个领域找到了广泛的应用，为生产制造和质量控制带来了革命性的变化。