像素灰度是圖像最為典型的特征之一，基于圖像像素灰度能衍生更多的圖像特征，包括圖像的直方圖、線灰度分布曲線、圖像線灰度均值、ROl邊界灰度曲線、灰度定量描述以及圖像結(jié)構(gòu)相似度等，如下圖所示：

拓展學(xué)習(xí)：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/116572729

在機(jī)器視覺領(lǐng)域，圖像灰度特征可用于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的存在性檢測(cè)和基于灰度的模式匹配。在進(jìn)行目標(biāo)的存在性檢測(cè)時(shí)，機(jī)器視覺系統(tǒng)會(huì)不斷計(jì)算并監(jiān)測(cè)指定ROI范圍內(nèi)的圖像灰度量化指標(biāo)是否在設(shè)定的范圍內(nèi)，若指標(biāo)超限，則認(rèn)為所檢測(cè)的目標(biāo)不存在。基于灰度的模式匹配，可以計(jì)算圖像中的灰度或梯度，并從中尋找可與模板圖像匹配的特征。

在牙線生產(chǎn)過(guò)程中，常會(huì)出現(xiàn)牙線未安裝或牙線斷裂的情況。為了能剔除此類次品，可監(jiān)測(cè)安裝牙線區(qū)域的圖像灰度均值及標(biāo)準(zhǔn)差。若灰度均值和表征像素灰度分布的標(biāo)準(zhǔn)差超出指定的范圍，就說(shuō)明被檢測(cè)的產(chǎn)品存在質(zhì)量問(wèn)題。

通過(guò)一個(gè)基于圖像灰度特征進(jìn)行牙線檢測(cè)的實(shí)例程序，了解其使用方法。

該實(shí)例使用了字符串狀態(tài)機(jī)結(jié)構(gòu)，包括程序初始化、基于標(biāo)準(zhǔn)樣本設(shè)置ROI、更新測(cè)量坐標(biāo)系、產(chǎn)品檢測(cè)等步驟。由于被測(cè)單元（UnitUnder Test，UUT）可能在視場(chǎng)內(nèi)移動(dòng)或旋轉(zhuǎn)，因此需要使監(jiān)測(cè)牙線的ROl能相對(duì)于產(chǎn)品上的某一固定特征自動(dòng)移動(dòng)。

為此可使用以下幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)過(guò)程：

• 根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)圖像中目標(biāo)的特征，確定參考坐標(biāo)系；
• 在標(biāo)準(zhǔn)圖像中設(shè)置用于檢測(cè)牙線的ROl；
• 根據(jù)目標(biāo)的特征，在新采集的圖像中重新搜索并更新測(cè)量坐標(biāo)系；
• 參照測(cè)量坐標(biāo)系和參考坐標(biāo)系之間的平移和旋轉(zhuǎn)關(guān)系，對(duì)用于檢測(cè)的ROl做同樣變換，以保證其仍能準(zhǔn)確圈定特征區(qū)域；
• 基于ROI進(jìn)行測(cè)量和決策。

程序初始化分支中的代碼先讀取標(biāo)準(zhǔn)樣本圖像FIs00.png和特征模板圖像template.png到內(nèi)存中。其中特征模板為產(chǎn)品的底座部分。此后，程序調(diào)用工作在搜索參考坐標(biāo)系模式下的IMAQ FindCoordSys (Pattern)3，在標(biāo)準(zhǔn)樣本圖像中搜索與特征模板匹配的部分，以設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)圖像的參考坐標(biāo)系。CORE: :SetupROI分支中的代碼基于標(biāo)準(zhǔn)圖像設(shè)置了測(cè)量ROI的位置。程序設(shè)計(jì)如下所示：

程序效果如下所示：

項(xiàng)目下載請(qǐng)參見：https://download.csdn.net/download/m0_38106923/19753944

灰度檢測(cè)的另一個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)合是灌裝檢測(cè)。例如，在下圖所示的生產(chǎn)線上，相機(jī)要逐個(gè)檢查產(chǎn)品所灌裝的液位是否達(dá)標(biāo)。此時(shí)就可以根據(jù)瓶頸處矩形ROI區(qū)域內(nèi)的平均灰度是否在灌裝要求的范圍內(nèi)來(lái)檢測(cè)產(chǎn)品的質(zhì)量。而灌裝液位的上下限可以分別由液位到達(dá)上限或下限時(shí)的圖像灰度均值來(lái)表示。此外，為了降低光線變化對(duì)產(chǎn)品系統(tǒng)的影響，通常此類檢測(cè)在HSL空間上進(jìn)行。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的LabVIEW图像灰度测量（基础篇—7）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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