文档介绍：基于VisionPro的数字图像识别和定位_数字图像识别
摘要本文利用VisionPro视觉软件进行数字图像识别和定位研究。首先利用该软件实现了图像采集和摄像机标定，然后基于VisionPro利用VB编写人机交互界面，利用采集得到的图像进行了目标识别定位。同时利用视觉处理中常见的工具Opencv对采集的图像进行了相同的目标识别定位。对两种方法得到的识别效果和定位数据进行了对比，结果表明，基于VisionPro的视觉系统得到的识别效果更加好，定位数据更正确。
关键词机器视觉；VisionPro；识别定位；
自20世纪80年代以来，机器视觉技术开始高速发展，已经从试验室走向了大家生产生活的各个方面。机器视觉系统的特点是提升生产的柔性和自动化程度。在部分不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场所，常见机器视觉来替换人工视觉；同时在大批量工业生产过程中用机器视觉检测方法能够大大提升生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。现今，在机器视觉领域已经有了部分成熟的视觉开发软件，其封装了很多可靠、高效的算法和工具。本文选取美国康耐视企业的VisionPro软件，这是一套基于PC架构的视觉系统软件开发包，关键应用于多种复杂的机器视觉领域。它集成了用于定位、检测、识别和通讯等任务的工具库，可用C#、VB和VC等语言进行二次开发。本文基于VisionPro利用语言进行视觉定位系统的软件开发1。
硬件组成
在图像处理前首先要得到清楚、有效的图像，这就需要有一套完整的硬件设备。通常关键包含照明用的光源、调整图像清楚度的镜头、将图像转换为数字信号的摄像机和进行图像处理的计算机。其中摄像机和计算机之间的接口也比很主要的，关键分为IEEE1394和采集卡，或Gigabit Ethernet千兆网三种2。
本视觉系统采取的是日本FUJINON工业摄像头，德国BASLER工业像机ACA1600-20GM，GigE千兆网接口。
基于VisionPro的软件开发
本视觉定位系统利用编写适合试验需要的界面，界面中只包含需要的操作功效和数据，使整个界面看起来愈加清楚简单，操作起来更方便。
1图像采集
本视觉系统经过GigE千兆网作为接口控制相机进行图像采集。打开软件并连接相机，设置好参数后，就能够经过可视化工具Image Source直接获取图像。
2相机的标定
机器视觉的基础任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体。空间物体表面某点的三维几何位置和其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必需经过试验和计算才能得到，这个过程被称为摄像机标定3。
本文利用VisionPro的CalibChecker-boardTool工具进行摄像机标定。首先需要一个棋盘板，棋盘板必需满足以下条件：必需由大小相同的黑白格子交替组成；格子最好是正方形，假如达不到的话，格子长宽比也要在和之间。本系统采取康耐视企业提供的标准棋盘板进行标定4，5。图1是标定的结果。
3目标识别和定位