工业机器视觉中的图像校正技术主要包括以下几种:
1. 几何校正:由于拍摄角度、镜头畸变等因素,采集到的图像可能会产生几何形变。几何校正技术采用几何变换的方法,如仿射变换等,来校正图像的几何失真,确保图像的准确性和可读性。
2. 图像滤波与噪声消除:图像中往往会存在噪声,这些噪声可能会影响图像的清晰度和准确性。通过时域或频域滤波的方法,可以去除图像中的噪声,提高图像质量。这也是图像校正的一个重要环节。
3. 对比度与亮度调整:通过调整图像的对比度和亮度等属性,可以改善图像的视觉效果,使得图像的细节更加清晰,提高图像的质量和可读性。这有助于后续的图像分析和处理。
4. 图像配准:图像配准技术是将不同时间、不同传感器或不同视角下拍摄的图像进行对齐和匹配的过程。通过图像配准,可以消除图像之间的偏差和畸变,使得多幅图像能够准确地叠加在一起,便于后续的分析和处理。
5. 系统校准与坐标校准:在机器视觉系统中,为了确保测量的准确性和精度,需要对系统进行校准。系统校准包括图像校准和坐标校准,通过校准可以得到像素与真实世界坐标系的映射关系,从而进行后续的处理和分析。
工业机器视觉中的图像校正技术涵盖了多个方面,包括几何校正、图像滤波与噪声消除、对比度与亮度调整、图像配准以及系统校准与坐标校准等。这些技术共同确保了机器视觉系统能够准确地获取和处理图像信息。