圖像采集技術(shù)——機器視覺的基礎(chǔ)

圖像采集部分一般由光源、鏡頭、數(shù)字攝像機和圖像采集卡構(gòu)成。采集過程可簡單描述為在光源提供照明的條件下，數(shù)字攝像機拍攝目標物體并將其轉(zhuǎn)化為圖像信號，后通過圖像采集卡傳輸給圖像處理部分。在設(shè)計圖像采集部分時，要考慮到多方面的問題，主要是關(guān)于數(shù)字攝像機、圖像采集卡和光源方面的問題。

據(jù)統(tǒng)計，混凝土橋梁的損壞有90%以上都是由裂縫引起的，因此對橋梁的健康檢測主要是對橋梁表觀的裂縫進行檢測與測量?；跈C器視覺的橋梁檢測技術(shù)主要包括三部分內(nèi)容：橋梁表觀圖像的獲取技術(shù)、基于圖像的裂縫自動識別理論與算法以及基于圖像的裂縫寬度等病害程度定量化測量方法。

基于機器視覺的自動化、智能化檢測技術(shù)已經(jīng)在道路、隧道上得到了成功應(yīng)用，在橋梁上也得到了初步的應(yīng)用，但主要集中在視線開闊的高空混凝土構(gòu)件表觀圖像獲取技術(shù)上，在病害的自動識別方面仍停留在理論研究階段，還無法應(yīng)用于實際工程當中。

針對量大面廣的混凝土梁體，智能化視頻橋梁檢測車進入理論與關(guān)鍵部件模型的研制階段，但是受到橋梁細小裂縫自動識別與清晰圖像快速化獲取難度大的限制，目前離達到實用化程度的要求還相距甚遠。

產(chǎn)品表面缺陷檢測屬于機器視覺技術(shù)的一種，就是利用計算機視覺模擬人類視覺的功能，從具體的實物進行圖象的采集處理、計算、終進行實際檢測、控制和應(yīng)用。產(chǎn)品的表面缺陷檢測是機器視覺檢測的一個重要部分，其檢測的準確程度直接會影響產(chǎn)品終的質(zhì)量優(yōu)劣。由于使用人工檢測的方法早已不能滿足生產(chǎn)和現(xiàn)代工藝生產(chǎn)制造的需求，而利用機器視覺檢測很好地克服了這一點，表面缺陷檢測系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用促進了企業(yè)工廠產(chǎn)品高質(zhì)量的生產(chǎn)與制造業(yè)智能自動化的發(fā)展。