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基于matlab的图像处理技术篇一

摘要：数字图像处理在汽车涂装领域的应用, 本文介绍了数字图像处理基础和数字图像处理在自动车型识别, 易磨损部位检测和预警以及车身表面质量检测的应用。

关键词：汽车涂装; 数字图像处理;

1、引言

汽车行业本就是自动化程度较高的产业, 但是目前的工业4.0和日益上涨的人力成本给汽车企业提出了更高的要求, 数字图像处理在快速、高效的完成汽车涂装生产和涂装生产过程中的缺陷检测方面有显着优势。另外为实现高节奏的生产过程中, 高速运转的设备故障预警, 数字图像处理也提供了可行的解决方案。

提到数字图像处理, 首先要明确什么是数字图像。一幅图像可以定义为一个二维函数 (x, y) , 其中x和y是空间 (平面) 坐标, 而任何一对空间坐标 (x, y) 处的幅值f称为图像在该点的强度或灰度。当x, y和灰度值f是有限的离散数值时, 我们称该图像为数字图像。有了数字图像, 我们可以对数字图像进行处理, 对数字图像处理可以分为初级处理、中级处理、高级处理三种方式, 初级处理就是对图像进行简单的处理, 例如我们平时用的ps和相机美颜功能, 都可以理解为对数字图像进行了初级处理, 这种处理输入的是图像 (原图) , 输出是处理过的图像 (例如ps过的图像) 。中级处理, 在初级处理的基础上, 输入的是图像, 输出的则是从图像处理中得到的信息, 例如小区停车场的摄像头, 拍摄车牌号的图像, 在图像中提取出车牌号信息, 与数据库中的信息进行比对, 从而实现身份进入、停车计时等功能。最后, 高级处理就涉及到计算机自主学习的功能, 例如对车身表面喷涂质量的检测, 就属于对数字图像的高级处理。详细应用将在下文阐述。

3.1、自动车型的识别

在汽车涂装工艺中, 针对不同的车型, 设备需要设定不同的工艺参数, 例如前处理自动加药的加药量, 电泳的电压, 喷涂机器人的轨迹等等。针对这一应用, 目前汽车厂大部分使用光电开关, 针对不同车型的特征点进行检测, 这种方式的有点在于成本低, 一般一到两个光电开关就可以检测2-3种车型, 但是这种检测方式的缺点在于它检测的车型必须有明显的特征点或者尺寸差别, 这样才能完成车型的识别。而针对尺寸差别不大或者没有明显特征点的车型, 光电开关就无能为力了。这时就该数字图像处理出马了。我们在固定位置拍照, 我们把目标也就是车身标为1, 把背景标为0, 我们设定每个车型的1和0边界, 通过计算机内部算法对图像进行边界判定, 这样就可以根据1和0的边界样式识别出是哪种车型。以上的方法是界定边界法。或者, 我们可以使用另一种方法——骨架法。骨架法是界定边界法的简化形式, 我们在边界选取一些特征点, 然后把特征点按一定顺序连接起来, 这样构成的图形, 就是这个图形的边界骨架, 只要选取的骨架点能反应出不同的车型, 这种方法的计算量会小很多, 适合运算资源不够的情况。选取的点的数量不同, 识别的精度也不相同。

3.2、易磨损部位的检测及预警

汽车工厂里面的设备需要长时间高负荷运行, 有些易磨损部位的检测就成了难题, 我们无法经常性的停机检查, 那样会严重影响生产, 另外我们也很不容易凭借肉眼来观察出细微的磨损, 因此在线实时检测易磨损部位的磨损情况就显得十分重要。

首先一般我们需要观察的易磨损部位周边情况都比较复杂, 或者光线条件不好, 无法得到十分清晰的照片, 这样就需要我们先对数字图像进行一定程度的变换。首先要对图像进行最简单的灰度变换, 例如我们可以把过亮的图像通过把整个图像灰度变小实现图像的变暗, 或者把过暗的图像的整个灰度变大实现图像的变量, 或者通过函数, 把在一个很大范围灰度的图像的大范围灰度映射到一个比较小的灰度范围, 这样可以在图像中凸显出目标物体。另外常用的变换还有对数变换、伽马变换、分段线性变换、平滑空间滤波变换、锐化空间滤波变换、混合空间变换等, 这些变换都是对图像的灰度进行针对性的处理, 以达到预期的效果。

我们对灰度变换后的图像, 获取他的边界, 与正常无磨损的部件边界进行对比, 实时进行检测。这样我们还可以根据磨损的程度, 设定一个预警机制, 可以根据磨损速度, 预测该易磨损件的寿命, 制定维修计划。在达到预测的寿命时可以直接更换该易损件, 或者增加关注度, 实时观测磨损程度, 在磨损程度达到临界值时再进行更换, 这样可以大大节约成本。

3.3、车身表面质量检测

质量是产品的生命, 对于汽车产品来说, 好的涂装表面是车质量最直接最外在的体现, 所以, 每个汽车厂都对汽车车身表面质量检测十分严格, 目前大部分汽车厂都采用人工检测, 通过在线人员的眼看、手摸来发现汽车车身表面存在的质量问题。但是首先这种传统的方式对在线的工人要求很高, 工人必须有丰富的经验才能应对形形色色的车身质量问题, 培养一个经验丰富的工人需要很长的时间, 由经验不丰富的工人进行检查可能造成错检。其次, 工人很难在高负荷的连续生产下保持长时间的专注度, 往往可能在连续工作一段时间后由于注意力下降, 可能造成漏检。另外, 这种检测往往很难形成统一的技术规范、技术标准, 例如工人觉得车身车门有色差, 这就是一个完全主观的判断, 没有任何数据做支撑, 每个人对色彩的敏感程度不同就会做出不同的判断。针对这些问题, 在车身表面质量检测过程中引入数字图像处理技术的优势明显。首先, 机器通过学习后学习的经验完全可复制到其他的机器中, 这样就解决的经验丰富的问题, 机器可以通过不断的学习, 不断的完善自己的知识库, 同时把这些经验实时共享给其他的机器。其次, 机器是不知疲倦的, 也不会出现注意力不集中的问题, 无论工作多久都会保质保量的完成工作。最后, 通过数字图像处理, 完全可实现不同质量缺陷的标准化, 例如计算机通过对图片的数字化处理, 完全把车身的颜色数字化, 颜色在什么范围认为是没有问题的, 超出范围就认为有色差, 这样所有的车身都是一个标准, 避免了主观意识对质量的影响。

为了实现车身表面质量的检测, 首先要对车身表面的照片进行处理。这些处理包括:图像降噪处理、图像色彩分层、图像的点线边缘检测。处理过的图像我们还需要对图像进行压缩, 因为图像中包含了很多我们不需要的信息, 而计算机的存储和运算速度有限, 我们要把资源用在刀刃上, 所以对数字图像进行压缩也是必须的。最后我们需要对图像进行频率域变换, 这是数字处理的重中之重, 数字计算和快速傅里叶变换算法 (fft) 是人们对数字图像处理的关键技术。之后我们需要对数字图像进行全局阈值处理, 这种处理的目的在于突出我们的目标区域, 而使其他的“背景”完全“消失”, 这样我们可以更清楚的实现对图像的处理。

在我们收集了足够多的处理过的数字图像后, 我们可以开始进行机器学习了, 我们设定不同的分类器, 每个分类器对应一种缺陷, 然后我们把收集的数字图像随机分为三个集合:训练集、验证集、测试集。然后我们用训练集训练一个分类器, 然后再用验证集和测试集来测试分类器的准确性。在训练过程中, 可能会出现欠拟合或者过拟合, 欠拟合就是模型拟定的太严谨, 不符合现实情况。过拟合就是算法不但学习了数据, 还把噪声学习了这样的算法无法推广。我们需要寻找到一个平衡点, 既能完成对缺陷的处理又能保证正常合格车身的通过率。

4、结语

数字图像处理技术在汽车涂装自动化领域的运用, 必将对改善车身质量, 降低人力成本起到积极作用。并且, 随着数字图像处理技术的进一步发展, 和数字处理算法的进一步优化, 数字图像处理将更快更准确的寻找和发现汽车涂装表面缺陷。随着数字图像处理在汽车涂装领域的应用进一步深入, 通过数字图像处理来指导生产, 发现生产中存在的问题的水平将近一步的提高, 同时随着计算机硬件成本的降低和技术的发展, 数字图像处理在汽车涂装领域的应用将会持续增长。

参考文献

基于matlab的图像处理技术篇二

图像数字水印算法是一种水印处理技术，其算法合理性直接影响水印不可见性、鲁捧性、信噪比，研究算法的最终目的在于尽可能的保障不可见性、增强鲁捧性，提高信噪比，以降低水印对原图像感官像素的影响，提高其抵御攻击能力。本次研究基于matlab这款数字处理软件，可实现的主要算法包括小波变换算法、corpulent变换算法、邻域均值算法，等。本文以软件构造一种基于人类视觉模型理论的自适应水印算法，并进行性能测试，结果显示其不可见性优越，相较于corpulent变换算法鲁棒性更高，抗剪切、缩放、滤波等常规攻击能力较强，与邻域均值算法性能基本相当。

【关键词】matlab 图像数字水印 算法研究

互联网技术飞速发展，在方便人们生活工作的同时，也带来了许多新问题，其中版权问题较为突出。图像数字水印是一种保护数字多媒体产品版权的重要技术，被嵌入信息起到一种密码效果，不可查或不可见，但通过专业的载体，算法可以进行分辨，该技术为知识产权保护提供了重要途径。matlab是一款美产商业数字软件，应用十分广泛，本次研究基于matlab软件概述图像数字水印算法。

matlab作为一款商用数字软件，功能强大，计算机语言强大，含有fft、dct、dwt等多种数字处理基本变换函数，处理速度快、算法简便。/、.hdf、.jpeg等目前广泛使用的图像格式。数字水印算法一直是水印算法领域研究热点。matlab下数字水印与其它数字水印并无明显差异，通过特定的水印嵌入算法，实现对原数字图像加载水印，或对各种图像进行处理，运用数字水印检测算法对水印的可靠性等综合性能进行评估，一般通过外界攻击进行测试。

以下就matlab软件构造一种基于人类视觉模型理论的自适应水印算法，并以matlab软件测试其性能。

2.1 水印信息的构造

水印信息构造是水印算法的基础，本文以离散小波变换函数，将目标区域图像分为三级多分辨率结构。dwi系数为四分数结构，每个层级小波系数均可在上下层级中找到对应点。1级：小波系分辨率2×2pixel块，2级为4×4pixel，3级为8×8pixel……。构造水印数列：将其命名为w（k），其为以上三级pixel块经密码函数变换而来。

2.2 水印嵌入

2.3 仿真实验

运用matlab图像数字处理软件，进行水印算法仿真检测。取图像200个样本，严格按照以上介绍的水印嵌入步骤，选择中阶区域为水印序列，而后设置相关参数，载体大小为512×512，调节因子a、β分别为12.0、0.32，以matlab图像数字相关功能进行水印嵌入，利用其自带测试软件检测不可见性，效果良好，肉眼不可见。以jpeg格式存储，分别进行剪切、滤波、缩放等常规处理，并进行水印序列检测，结果显示：50%压缩，nc=0.93；10%椒盐噪声处理，nc=0.90；3×3滤波，nc=0.95；50%缩放，nc=0.85；30%剪切，nc=0.63。而常用的corpulent变换算法，经相同攻击后nc分别为0.89、0.88、0.89、0.73、0.23，劣于本文算法。

3 小结

数字水印算法一直是水印算法领域研究热点，随着印刷技术、计算机技术的不断发展，相关研究不断深入，涉及领域愈加宽广，开始涉及仿生学、生物、视觉模拟等领域，即给数字水印算法研究提供了新思路，也带来了新的调整。本次研究中，所用的离散小波变换函数在数字水印领域应用较广，但仍存在易破解、鲁棒性欠佳等缺陷。本文基于matlab软件，结合人类视觉模拟理念，引入开关函数，以筛选更符合人类视觉需要的嵌入强度，结果显示新的算法嵌入水印不可见性非常优越，对缩放、压缩、中值滤波等常规攻击抵御能力较好，对剪切也具有一定的抵御能力，这与引入的离散小波变换函数有关，应注意的限于人类视觉模型固有缺陷，该算法抵御旋转等视角变换类攻击能力不足，相关研究有待进一步深入。

参考文献

作者单位

武汉理工大学 信息工程学院 湖北省武汉市 430070

基于matlab的图像处理技术篇三

摘 要：岸边集装箱起重机，简称岸桥或qc（quay crane）是集装箱码头堆场上的一种用来在岸边对船舶上的集装箱进行装卸的设备。在吊运集卡平板车上的集装箱时，因岸桥作业过程中大车位置固定，所以需要集装箱卡车司机自行根据当前岸桥及吊具位置，前后移动集卡来对位。对位过程直接影响作业效率。本文介绍了一种新型自动化方案的基本原理、应用方式、以及实现该方案过程中的关键技术难点和作者本人在此过程中的解决思路与处理办法，该方案通过安装在岸桥联系梁上的摄像头实现对集卡车辆的视频采集，再通过工业级计算机对实时视频图像进行高分辨率像素点处理，进而计算出当前集卡的位置，最终实现对集卡位置的精确检测，并将精确位置及引导信息通过led显示屏显示于集卡司机。如此实现在低改造成本的前提下的快速集卡对位，提高岸桥作业效率。

关键词：岸桥;岸边集装起重机;集卡位置图像识别;集卡对位系统

0引言

本文介绍了一种新型自动化方案，通过安装在岸桥联系梁上的摄像头实现对集卡车辆的视频采集，再通过工业级计算机对实时视频图像进行高分辨率像素点进行处理，进而计算出当前集卡的位置，最终实现对集卡位置的精确检测，并将精确位置值及引导信息通过led显示屏显示于集卡司机。如此实现在低改造成本的前提下的快速集卡对位，提高岸桥作业效率。

集卡位置难对准一直是困扰岸桥作业效率以及岸桥自动化作业的一大难题，也是一热门课题。国内外目前也有一些尝试，主要解决方案有：在大车侧安装高精度2d激光扫描仪，在联系梁上每个车道上方安装一台2d激光扫描仪，在联系梁上安装两台3d激光扫描仪、在每个车道上安装一台激光雷达测距等，每种对位方案都具有各自的优缺点，但终究以激光侧距离为基础。然而，激光技术虽然成熟，但其高额的成本是不可避免的，而且激光测距对车型，车架有一定的要求，综合检测精度并不高。

而现如今，图像数字技术已逐步成熟，在各个领域已经得到了成熟的应用，比如高铁车轮高速视频检测系统、生产线视频检验系统、机械手柄双面视觉系统，等等。当前，图像技术处理在港口机械设备的应用却几乎处于空白，其原因主要有两方面，一方面是图像处理技术属于定制化解决方案，而港口起重机设备应用量较少，不被软件行业所重视开发;另一方面是港口起重机设备的工艺流程复杂，不被多数通用行自动化行业所了解。但核心算法以及硬件设施可以相互借鉴，所以如果将视频图像处理技术应用于港口机械设备上、港口自动化码头建设上，必然会对港口起重机以及港口自动化有极大的推动作用。

1基本原理

本文介绍了一种通过视频图像处理技术实现集卡精确定位的系统。系统在岸桥集卡车道的上方，联系横梁的合适位置安装高清网络摄像头，每三至四个车道安装一台摄像头，每台摄像头通过poe网络供电，连接到联系横梁上的tps箱体内，交换机箱内安装高性能工业计算机ipc，ipc通过profinet网络连接至岸桥主控plc，同时实时过去主控plc的工况信息与指令信息。

基于图像处理的集卡定位系统的结构，如图1所示，网络高清摄像头安装在岸桥的联系横梁上，拍摄集装箱卡车的实时视频（图2）。视频数据通过工业以太网传送至工业计算机ipc（industrial personal computer），从摄像头获取到视频图像后，系统分析和处理图像中集装箱卡车的特征信息，如有集卡载有集装箱的情况下，图像处理识别集装箱的特征信息，最终以吊具可直接下降抓取集装箱为准;如集卡为空托架，则以卡车和托架轮廓为特征信息匹配，提取集卡托架的轮廓信息及参考标志信息。

2硬件组成

如图3硬件结构图所示，在sts的联系梁上安装安装1#、2#、3#、4#摄像头，每台摄像头负责两个车道的拍摄，摄像头通过poe（power over ethernet）交换机进行48v直流供电，在安装在联系梁的tps箱体内，安装高性能工业计算机，工业计算机的的另一ie端口，连接到起重机plc的profinet总线交换机上。图像处理及数据计算由ipc中运行的图像处理软件系统otps（optics truck positioning system）完成，该系统的使能控制、模式控制、标定控制由plc指令控制输出，以实现plc对otps的自由控制。

otps系统通过ipc的以太网接口实时读取摄像头采集到的视频数据流。系统中的数据采集模块采集到每一帧图像画面，再由图像处理系统进行分析、处理、计算。将原来为rgb格式的静态图像处理为h＼s＼v三成分灰度图[1]。然后对h（色调）、s（饱和度）矩阵进行处理，各选取一个合适阈值，将二者转换为表征黄色标志线区域的二值图;对两个二值图进行逻辑与运算，得到更准确的标志线区域。

4系统控制逻辑

岸桥从船上卸箱到集卡时，plc系统会自动激活卸箱的目标车道，并将触将信息，吊具信息，20尺40尺信息等发给tps系统，tps系统接收到指令后，激活该车道的图像处理进程。在初始化调试时，需要集卡司机将集卡行驶到标准位置，由岸桥司机通过司机室联动台上的hmi人机界面与按钮，进行人工标定车型，在tps接收到标定指令后，系统锁定当前车道及当前车道内集卡，托架，集装箱的画面信息。系统通过对图像的特征深度处理，边缘分割，特征值提取，得出当前车道内集卡，托架，集装箱在畫面内的绝对像素坐标，再通过实际世界坐标与像素坐标的转化，最终计算出托架锁孔的真实坐标，将这个真实坐标值作为集卡定位参考系[1]。

在tps系统的工控机内安装有专门用于图像处理与深度学习芯片卡，通过对预先拍摄好的上百份视频进行图像截取，得出上万张用于训练的图片，建立20尺集装箱，40尺集装箱，集卡空托架，20尺集装箱放置托架前端，20尺集装箱放置托架后端，40尺集装箱放置托架中部，双20尺集装放置托架，多种神经网络数据模型，再通过基于深度学习机制，进行大量的拟合训练，最终得出模型文件[5]。图6为位置偏移量的运算逻辑框图。

图6 tps位置运算逻辑

图7 tps定位系统led显示屏

5工作过程

当集装箱卡车驶入sts操作作业区域时，tps系统自动启动车辆视频检测，自动判断出当前车所在车道，使能当前车道视频采集系统，获取实时视频图像数据，通过系统检测后，系统输出实时偏移量[1]。

系统通过人工智能学习，自动可以判断出当前集卡信息、所载集装箱信息，如单45英尺，单40英尺、单20英尺、双20英尺。通过图像处理可以自动学习出当前集卡车的车型，并参与对精确定位的数字进行修正。

通过安装在sts大车内部侧面的led显示屏显示顶你为信息。集卡定位led顯示屏不仅显示当前的位置信息，还可以用箭头和横线系统集卡车辆的移动提示信息。以及需要集卡车辆移动的距离信息，精度可以达到3cm。在集卡没有到达停车位的情况下，系统对sts起升机构进行限制运行，确保起重机与人员的安全。如图7所示，集装箱卡车需向后行驶77cm[4]。

6经济效益与推广前景

由于码头集装箱作业的复杂性与特殊性，岸边集装箱起重机在长期机械式的作业过程中，因高强度的负荷率，作业效率与作业安全性是最重要的两个环节，在人员参与的集卡定位过程中，很难避免安全事故的发生，而且很难提供作业的工作效率[3]。

而本系统基于当前人工智能、图像处理高度发达的基础上开发而成，通过视频人员检测、视频车辆检测、视频车头检测等多重安全保护，可大大降低安全事故的发生，同时，通过智能的位置检测，实时集卡司机一步到位，将集卡车辆停在预定的作业位置，大大提高了岸桥作业效率，也释放了人工作业的劳动量。视频系统因为硬件结构简单、方便维护安装、成本较激光扫描仪低很多，具有长期的社会效益。而且非常适合目前自动化码头及无人化岸桥设备，具有很好的行业推广使用价值。

7结语

通过结合图像处理系统的软件特性、sts设备控制工况的需求以及深度学习训练与学习算法的应用，本公司技术人员不断克服技术障碍，最终得到良好的应用实践，位集装箱码头高效、安全、精准的运行提供了可靠的技术保障，值得在行业内推广。本系统的研发也是对于以后其他的基于工业计算机的软件开发和港机电控的结合也是较好的经验积累。对与做相关港机自动化子系统的开发的读者来说，也可以作为一种技术借鉴和参考。

参考文献