计算机视觉在气动比例位置系统中的应用研究

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第一章绪论

§1.1 计算机视觉技术

人类是通过眼睛和大脑来获取、处理与理解视觉信息的。视觉是人类观察世

界和认知世界的重要手段。据统计，人类感知的外界信息有 80%以上是由视觉获

取的，视觉信息的客观作用是其它信息所不能替代的。人类视觉就是在可见光的

照射下，周围环境的物体在人眼的视网膜上形成图像，由感光细胞将其转换成神

经脉冲信号，并经神经纤维传入大脑皮层进行处理与理解的过程。因此，人类视

觉不仅仅指光信号的感受，同时还包括对视觉信息的获取、传输、处理与理解的

全过程。

随着计算机与图像处理技术的不断发展，人们运用摄像设备来获取环境图像，

并将其转换成数字信号，输入计算机后，用计算机进行处理来实现视觉信息处理

的全部过程，这样就形成了一门新兴的学科——计算机视觉[1]。

计算机视觉是研究计算机模拟生物宏观视觉功能的科学和技术，主要是利用

计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人

脑的一部分功能，通过一幅或多幅图像来认知周围环境信息，从客观事物的图像

中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实物检测、测量、跟踪和控制等[2 , 3]。

近年来，随着计算机技术尤其是多媒体技术以及数字图像处理与分析理论的

不断发展，加之大规模集成电路的飞速发展与应用，计算机视觉技术得到了更为

广泛的应用研究。

§1.1.1 计算机视觉技术的发展

计算机视觉技术具有自动化程度高、速度快、准确性好以及可以在危险环境

下或人们难以到达的环境下作业等优点，正被更加广泛地应用。其作为一门新兴

的学科，发展亦十分迅速，目前已经成为人工智能领域最热门的研究课题之一，

并和专家系统、自然语言理解共同成为人工智能领域最为活跃的三大领域[4 , 5]。

计算机视觉技术起源于 20 世纪 50 年代，美国出于太空探索的需要，开始数

字图像处理技术的研究，当时的工作主要集中在二维图像分析、识别和理解上，

如光学字符识别、工件表面、显微图片和航空照片的分析和解释等。

20 世纪 60 年代，麻省理工学院(MIT)的Roberts 教授将环境限制在所谓的“积

木世界”，即周围的物体都是由多面体组成的，需要识别的物体可以用简单的点、

计算机视觉在气动比例位置系统中的应用研究

直线、平面的组合表示。通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形

体、棱柱等多面体的三维机构，并且描述了物体形状和物体的空间关系。60 年代

末70 年代初，计算机视觉研究领域的许多工作是关于底层视觉的处理。

1973 年，英国人 David Marr 教授应邀在麻省理工学院的人工智能实验室创建

并领导一个以博士生为主体的研究小组，从事视觉理论方面的研究。70 年代中期，

麻省理工学院人工智能实验室正式开设“计算机视觉”课程，人工智能实验室吸

引了国际上许多知名学者参与计算机视觉的理论、算法、系统设计的研究。

1977 年，David Marr 教授提出了一个全新的计算机视觉理论，它不同于“积

木世界”的分析方法，称为 Marr 视觉理论。该理论框架在 20 世纪 80 年代成为计

算机视觉领域中的一个十分重要的理论框架。Marr 的视觉计算理论建立在计算机

技术的基础上，系统的概括了人工智能、神经生理学、心理生理学、模式识别、

图像处理等方面的已经取得的所有重要成果，是视觉研究中到目前为止最为完善、

系统的视觉理论[6]。

计算机视觉研究的全球性热潮是从 20 世纪 80 年代开始的，进入 80 年代中后

期，计算机视觉获得了极大的发展，主动视觉理论框架等新概念、新方法、新理

论不断涌现。而到 90 年代，计算机视觉在工业环境中得到广泛应用，同时基于多

视几何的视觉理论得到迅速发展[7]。

目前，计算机视觉仍然是一个非常活跃的研究领域。随着计算机科学、神经

网络、人工智能、信号处理、神经生理学、模式识别以及其它相关领域学科的发

展，计算机视觉研究的新概念、新方法、新理论不断涌现，计算机视觉理论的研

究将得到了更深入的发展。

§1.1.2 计算机视觉系统构成

计算机视觉系统主要有三部分组成，它们分别是图像获取、图像分析和图像

处理、输出显示或控制[8]，其完整的处理过程如图 1-1 所示。

图像采集是任何计算机视觉系统的基础，其实际上是将被测物体的可视化图

像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。图像获取装置主要是由摄像

机、图像传输变换系统和图像的计算机采集装置等构成。目前，计算机视觉系统

常使用 CCD、CMOS 等图像传感器来捕捉图像，传感器将可视图像转化为电信号，

便于计算机处理。

随着半导体集成技术和超大规模微细加工技术的发展，面阵 CCD 摄像机具

有高分辨率和高工作速度，且它的二维特性、高灵敏度、可靠性好、几何畸变小、

无图像滞后和图像漂移等优点使其成为计算机视觉中非常适合的图像传感器[9]。

第一章绪论

图像采集

显示或输出

成像设备

压缩变换

传输

图

像

采

集

图像分析处理

图像增强

图像去噪

图像分割

图

像

采

集

控制指令

执

行

部

件

打印机

显示器

图1-1 计算机视觉系统组成

计算机视觉需要运用图像分析、处理以及图像理解方法等三个层次的多种技

术手段，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、

图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，

既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

视觉信息处理的目标往往围绕一定的工业控制进行的，在对距离、尺寸、形

状、姿态、颜色、速度等做出判别后，进而根据判别的结果来控制现场的设备动

作。如，姿态调整、零件剔除、速度调节等。实现对被测物体的检测及控制，是

计算机视觉在工业控制领域应用的根本目标。

§1.1.3 计算机视觉的应用

随着计算机、光学、电子等技术的发展，计算机视觉的应用已经深入到工业、

农业、军事、医学等领域，计算机视觉的发展为这些领域的自动化和智能化起了

十分重要的作用。以下是计算机视觉技术在各个应用领域的介绍。

工业和工程领域：计算机视觉技术在自动化生产和装配、检测中得到了很好

的应用，能够用于识别零件，为工业机器人或机械手提供定位、操作信息，以便

机械手进行准确操作；在机器人自动导航系统中，机器人可同时获取某一场景的

两幅图像，并以此恢复场景的三维信息、利用这些信息来识别目标、识别道路、

判断障碍等，实现道路规划、自主导航、与周围环境自主交互作用等；在航空宇

航中，利用计算机视觉技术拍摄航空摄影图像、气象卫星图像和资源卫星图像，

在高空对地表或地层进行远距离成像[10]。

农业领域：国内已经开展了计算机视觉应用技术方面的许多研究，如对瓜、

果、蔬菜、木材等农林产品的品质检测；杂草的识别，病虫害的识别与预报都是

计算机视觉在气动比例位置系统中的应用研究

计算机视觉技术在农业领域的成功实例[11]。

军事领域：计算机视觉在军事中的作用越来越重要，主要是可以通过分析大

量先进成像传感器的输出，获得所需要的信息。在现代军事自动化指挥系统，以

及飞机、坦克和军舰等的模拟训练系统中计算机视觉技术同样发挥了至观重要的

作用[12]。

医学领域：目前，医学图像己经广泛应用于医学诊断，成像方法包括传统的

X射线成像、计算机层析、核磁共振成像、超声成像等。计算机视觉技术在医学

图像诊断方面有两个方面的应用，一是对图像进行增强、标记、染色体处理来帮

助医生诊断疾病，并协助医生对感兴趣的区域进行定量测量和比较；二是利用专

家知识系统对图像或图像序列进行自动分析和解释，给出诊断结果[13 , 14]。

其它领域：计算机视觉在安全鉴别、监视和跟踪领域同样发挥着很大的作用，

它可以用于车场监视、车辆识别、车牌号识别、探测并跟踪“可疑”目标。根据

面孔、眼底、指纹等图像特征识别特定的人。此外，计算机视觉还可以用于各种

体育运动分析、人体测量、食品、心理学、电视电影制作、美术模型、远程教育、

虚拟现实，多媒体教学等场合[15]。

§1.2 气动技术

气动技术是由风动技术及液压技术演变而来，发展成为独立的技术门类不到

50 年，却已经充分显示出它在自动化领域中强大的生命力，成为二十世纪应用最

广，发展最快，也最容易被接受及重视的技术之一。气动技术已成为各个行业不

可缺少的一部分。

§1.2.1 气动技术的特点

气动技术是以压缩空气为工作介质进行能量与信号传递，从而实现生产过程

自动化的一门技术，同其它传动技术，如液压传动、电气传动、机械传动相比，

气动技术有以下优点：

1.气动技术以空气为工作介质，空气随处可取，且粘性小，在管内流动阻力

小，便于集中供气和远距离输送。大多数工厂有方便的压缩空气气源。作为工作

介质的压缩空气，其物理性质使气动技术在广泛的各种应用中具有安全、方便和

费用低的优点。压缩空气没有产生电火花的危险，因此，适用于易燃、易爆炸等

危险的工况。

2.气动元件结构简单，价格低廉，并可直接向大气排放，处理方便，不必使

第一章绪论

用回收管道。

3.气动系统清洁，即使有泄漏，也不会像液压系统那样污染产品和环境，也

不像电子系统易受到电磁干扰。

4.气动系统维护不复杂，也不需要特殊的培训和试验设备。

5.适应性强，现有的机器可方便地改为气动传动，气缸可以直接安装在要求

出力的地方。

6.便于进行能量存储，可以进行应急或在系统需要时使用。

7.气压传动本身有过载保护性能。气动执行元件能长期在满负荷下工作，在

过载时会自动停止。

8.气动元件运动速度高。普通气缸的运动速度一般为

0.05 0.7 /m s

，有的高

达

1 3 /m s

,高速气缸可达

15 /m s

。

当然，气动技术也有其缺点：

1.由于空气的可压缩性大，使得工作部件运动速度稳定性差，要获得精确的

进给运动是困难的。

2.由于气压传动的工作压力远低于液压传动的工作压力，气动执行元件输出

的力小。

3.气动工作介质无润滑性能。气体排放时噪声大，需加消声器。

4.气动信号的传递速度远比电信号低，而且有较大的延迟和失真，因而气动

控制技术不宜用于高速传递和处理信息的复杂系统，而且气动信号的传送距离也

受限制。

尽管气动技术有以上一些缺点，但它的优点还是主要的。所以气动技术能在

各个工业部门中得到日益广泛的应用。而气动元件更是一种经济实用的机械化、

自动化的理想元件。现在，气动技术和电子电器、液压技术一样，都成为自动化

生产过程的有效技术之一，在国民经济建设中起着越来越大的作用。

§1.2.2 气动技术的发展应用

气动技术的发展历程，是从单个元件到控制系统，从单纯的机械系统到机电

一体化的复杂高科技产品的历程。20 世纪 70 年代末至 80 年代初，逐渐完善和普

及的计算机控制技术和集成传感器技术为电子技术和气动技术的结合奠定了基

础。计算机控制在气动控制系统中的应用大大提高了控制精度和工作可靠性，使

得以往难以用模拟控制实现的复杂控制策略的实现成为可能。与此同时气动比例

控制和伺服控制系统，特别是定位系统也得到了越来越广泛的应用。

在国外，气动技术被称为“廉价的自动化技术”，据统计，在工业发达国家中，

计算机视觉在气动比例位置系统中的应用研究

全部自动化流程中约有 30%装有气动系统[16]。90%的包装机、70%的铸造和焊接

设备、50%的自动操作机、40%的锻压设备和洗衣设备、30%的采煤机械、20%的

纺织机械、制鞋业、木材加工、食品机械，43%的工业机器人有气压系统。美、

日、德等国的气动元件销售平均每年增长超过 10%-15%。许多工业发达国家的气

动元件产值己接近液压元件的产值，且仍以较大的速度发展。

为了适应这一形势的发展，近年来在气动控制技术上特别引人瞩目的发展趋

势之一是气动技术与电子、计算机，机械以及周边技术的结合。在工业自动化领

域里，气动机械手、气动机器人等设备已经有所应用，其使用性已经充分体现出

来。

气动定位技术在实际生产中也有应用，该技术从一出现就受到工业界和学术

界的高度重视，气动机构的精确定位的实现为气动机器人、气动机械手大规模进

入工业自动化领域开辟了十分宽广的前景[17]。

由于大量采用传感器，使气动元件智能化，国外发展的气动定位系统，采用

反馈控制，速度在

10 /m s

，行程为

300mm

时，定位精度可达

0.01mm

，国外还开

发了新型智能型电磁阀，可直接接受传感器信号，并自行完成动作，达到控制的

目的，以应用物件的传输，并能识别搬运物的大小。广泛采用总线连接集成系统，

提高气动控制系统的可靠性，简化安装和维修。

§1.3 本课题研究的目的与意义

本课题将气动比例控制技术与计算机视觉技术相结合设计了能够实现系统对

物体位置自动确定并实现执行机构自动定位功能的计算机视觉控制系统，该系统

把计算机视觉技术和气动比例控制技术紧密地结合起来，基于计算机视觉技术来

获得物体的位置信息，并通过控制比例位置系统来实现执行机构的定位。

如前文所述，计算机视觉技术在工业生产领域中应用已极为广泛，这主要是

由于计算机视觉技术相对于传统的检测技术有其特有的优势。传统的检测方式通

常与所检测的对象间存在着接触，这样就不可避免地会对所检测的对象产生一定

的影响。而运用计算机视觉技术最大的优点就是无需与被检测对象产生接触，不

会产生对检测物的不良影响。

在工业生产领域，尤其是工业自动化生产线上，广泛存在着物体识别、检测

与定位的问题，随着物体的不断微细化，对识别、定位的要求也日益提高，有时

更需对生产线上的产品进行长时间的检测，这对于人眼来说是很难做到的，运用

其它技术也不能很好的解决，但运用计算机视觉技术就可以很好的改善这一问题，

计算机视觉可以很好地实现物体的检测、识别和定位，并能不知疲倦，始终如一

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摘要：

第一章绪论1第一章绪论§1.1计算机视觉技术人类是通过眼睛和大脑来获取、处理与理解视觉信息的。视觉是人类观察世界和认知世界的重要手段。据统计，人类感知的外界信息有80%以上是由视觉获取的，视觉信息的客观作用是其它信息所不能替代的。人类视觉就是在可见光的照射下，周围环境的物体在人眼的视网膜上形成图像，由感光细胞将其转换成神经脉冲信号，并经神经纤维传入大脑皮层进行处理与理解的过程。因此，人类视觉不仅仅指光信号的感受，同时还包括对视觉信息的获取、传输、处理与理解的全过程。随着计算机与图像处理技术的不断发展，人们运用摄像设备来获取环境图像，并将其转换成数字信号，输入计算机后，用计算机进行处理来实现视觉...

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