16、工业图像识别与分类技术全解析

工业图像识别与分类技术全解析

1. 图像识别中的数据处理与条码识别

在图像识别过程中，数据缩减是一个重要环节。例如，对感光度代码进行重采样到特定网格点（如 10×20 网格点），可以有效减少数据量。图 5.31 展示了 200 - ASA 胶片感光度代码重采样前后的情况。

在对感光度代码进行分类后，会根据确定的前沿位置定位第二个感兴趣区域，以读取条码。这里的条码是一个六位的二五码。

在检查速度方面，如果相机和帧抓取器组合具备部分扫描能力，可以仅使用部分图像行来减少捕获和传输时间，这要求相机允许部分图像数据传输。若捕获、传输和处理时间总和仍然过长，相机可以在处理器评估前一张图像时就开始捕获下一张图像，这种并行处理方式中，捕获加传输时间和处理时间这两个时间段中较长的那个会限制检查速度。

下面是一个示例应用的总结表格：
| 类别 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 索引 | \Examples\Identification |
| 照明 | 触发式频闪照明 |
| 相机 | 异步相机，曝光时间 1ms |
| 触发 | 光屏障，触发图像捕获并以最小延迟触发频闪 |
| 检查功能 | 1. 图像捕获
2. 定义感兴趣区域（ROIs），搜索用于边缘检测的线以进行位置调整
3. 确定阈值，预定义阈值以加速处理（由于对比度稳定可行）
4. 通过阈值创建 ROIs，检测前沿以进行定位
5. 确定位置，计算前沿的 x 坐标
6. 定义 ROIs，为感光度代码定义合适大小的矩形
7. 定位 ROIs，根据边缘位置移动矩形
8. 重