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機器視覺的應用
( 5 月 1 日 2007 年)
作者：Richard A Quinnell，特約技術編輯，EDN雜誌

對人類來說，視覺是最重要的感覺。視力可以讓我們辨識物體，不用觸碰到它們就可以對它們進行檢查，確定它們的空間尺寸及空間關係，以及安全地帶領我們生活在我們的世界中。當相機和處理系統被配置成可以滿足應用的需求時，裝有視覺系統的機器也可享受到相同的效益。

現在有很多應用都採用了機器視覺系統，其中很多是應用在工廠自動化。配備視覺設備的機器可檢查產品的缺陷，判斷並篩選物體，測量尺寸，以及在自動裝配線上對物料進行校準與定位。非工廠應用包括基於視覺的汽車自主導航，以及汽車安全系統。雖然這些應用各不相同，但它們有三個相同的元素：一台相機，一顆處理器，以及影像處理軟體。

無疑地，相機是建立機器視覺系統功能的關鍵元素。相機決定了細節展現的程度，或系統可以識別的解析度。它還設定了系統幀速率（frame rate）的上限，或者系統產生影像的速度，以及快門速度或影像擷取時間。幀速率確定了控制系統能以多快速度獲得更新，而快門速度則會影響到物體以多快速度穿過視野（field of view）。在製造系統中，這些因素控制著系統可以處理的生產能力。

機器視覺系統既可以用類比相機，也可以用數位相機。但很多高階類比相機的設計是針對電視影像的產生，因此只有很少的幀速率或解析度選項。網際網路視頻的出現促成了一些採用其他種類解析度的低價類比相機，通常是VGA或其片段。這些相機可能更適合那些對成本高度敏感，但只需有限性能的應用。所有類比相機均需使用一個單獨的數位化器（digitizer），它一般是幀擷取硬體的一部分，以獲得更進一步處理的影像。

數位相機從其特性來說不需要外部數位化器，因而具有不受視頻標準解析度和幀速率約束的優點。過去十年來，數位相機在消費性應用（從攝影到手機）中的爆炸性成長，刺激了其技術的大幅進步。數位相機現在有許多種的解析度，並且可實現同樣多種類的幀速率，而成本在不斷下降。大多數機器視覺控制系統都用數位相機來當作自己的“眼睛”。

選擇一台相機

選擇數位相機時有各種折衷因素要考慮。最主要的是解析度與幀速率。一般來說，相機的解析度越高，可以實現的幀速率就越低。這種折衷源於數位相機影像感測器的工作方式。

數位相機的核心是一顆CCD（電荷耦合器件），它可當作影像感測器。圖1說明了CCD的基本結構是一個長方形的光敏（light-sensitive）單元陣列（影像元素，或像素），它連接到傳送單元，構成一個行-列的陣列。照在陣列上的光在像素上產生電荷。命令信號將電荷從像素送至傳送陣列，並以直接傳遞（bucket-brigade）的形式穿過陣列，到達提供數位輸出的電荷感測器。從VGA解析度到100萬以上像素的CCD均有正方形和長方形的陣列。

一台基礎型數位相機只有一顆電荷感測器，因此讀出相機影像時，每次讀出一個像素。這種每次一個像素的動作就將相機的幀速率與解析度緊緊連接在一起。對於某種指定的CCD製程技術，傳導陣列移動像素電荷的速度有著一個上限。因此，陣列越大，讀出整個幀所花費的時間也越長。

但這種折衷取捨不是絕對的。現在有帶多個電荷感測器的相機CCD。它們將影像打碎成互不重疊的區塊，可以同時讀出，從而增加了可以實現的幀速率。但是，此時要平衡電荷到數字值（digital value）的多次轉換，以便使各個區塊產生匹配的影像，這會使設計複雜化。

另外還有一種能夠增加高解析度相機幀速率的方法，即只使用一張完整影像的子圖。提供這種功能的相機能夠使控制系統確定一個受關注的影像區域，用於資料讀出，而不是移出整個陣列的影像。這種方法能夠以較快幀速率產生較小的影像。

應用的折衷取捨

對機器視覺系統來說，幀速率與解析度之間最理想的平衡主要取決於應用。例如，當需要尋找大型物體上的小缺陷，或對物體尺寸作精確測量時，就需要高解析度。而就按單位時間物體檢測或掃描一個大型物體所需時間而言，高幀速率則有助於提高系統吞吐量。

幀速率與解析度的均衡會影響相機的價格。快速多區塊和重點區域相機要比相同解析度的較低速相機更昂貴。較高影像解析度意味著有更多昂貴的感測器，並且通常需要用更昂貴的光學器件實現恰當的景深和視野。除了成本考慮以外，還必須在選擇相機時考慮一些需求，如照度（參見附文“機器視覺的照明”）和顏色（參見附文“關於顏色的問題”）。

相機的選擇決定了一個機器視覺系統可以達成的性能上限，但它不是唯一的決定因素。影像處理的速率也會面臨限制。很多因素會影響這個速率，包括影像解析度、需要的處理類型，以及影像處理器的性能。

選擇處理方法

大多數情況下，應用決定了影像解析度和處理類型，設計者只需在系統設計時衡量成本與性能，選擇一款影像處理器。很多公司都提供採用VME、PCI和其他電路板尺寸的完整影像處理板和處理系統，如Cognex、Dalsa、Epix、Matrox、National Instruments和Philips Applied Technologies。另外，有些相機製造商將影像處理硬體包含在自己的產品中，組合成一種“智慧型相機”，它可以透過使用者編程完成很多機器視覺任務。

現在，在元件級，有一些創造客製影像處理系統的選擇，包括通用CPU、DSP、專用處理硬體，以及特殊影像處理器。如果預計要讓CPU還要用於其他系統控制任務，而且影像處理任務適中，並不算很繁重，且採用簡單演算法和相對較低的解析度和低的幀速率，則通用CPU（包括PC）是最好的選擇。在其他性能極限下，專用處理硬體（可以採用ASIC或FPGA實現）是最有效的選擇，即針對高解析度和高幀速率。但處理演算法越複雜，硬體設計就越困難。

如果要在複雜處理演算法下獲得最高性能，軟體驅動DSP或特殊影像處理器可能比專用硬體更具有成本效益。很多公司都提供適用於機器視覺應用的高性能DSP，如Analog Devices和德州儀器公司。這些器件都是信譽卓著的系列產品，有充足的開發工具和機器視覺應用之支援函式庫。

特殊影像處理器是針對汽車市場的新型器件，不過也可以用於其他視覺控制應用。根據一份最新報告（參考文獻1），機器視覺的汽車市場正在成長。機器視覺控制系統的汽車應用包括自動停放車輛和駕駛人安全系統。

汽車安全應用透過機器視覺的判斷和視頻顯示器的顯示，可以為駕駛人補充對某些事物覺查的不足，如車道標誌、行人，以及路面的其他物體（圖2）。視覺系統還可以監控駕駛人、指示出瞌睡、注意力不集中。現在，這種系統還可以為駕駛人提供警告或警戒，如用警報聲或振動方向盤，而不是控制汽車。但今後的使用可能包括自動啟動煞車系統，甚至執行自動躲避的動作。

這些系統的視覺任務是掃描道路或駕駛人的影像，以尋找、辨識和評估潛在的危險。這種任務可以簡單到確定車道標誌，以確定駕駛人是否偏離了道路，也可以複雜到確認車旁是否有行人，測量汽車與行人之間的相對位置與運動，以及確認是否即將發生碰撞。

汽車視覺

由於這些特殊處理器的工作是處理與安全相關的功能，因此它們必須使用複雜的演算法來即時地運作，以盡可能減少錯誤地警示。所以，這意味著它們是一些最強大的可編程影像處理器。這一類型中的一種產品是STMicroelectronics所生產的MobilEye EyeQ影像處理器。EyeQ使用兩個ARM RISC處理器核心和四個並行運行的專有VCE（視覺計算引擎），在單晶片器件上提供高性能的場景識別與解析。

NEC電子公司也推出了一款用於汽車機器視覺應用的特殊影像處理器，即用於影像識別的Imapcar。該器件使用128個並行處理單元，採用SIMD（單指令多資料）架構來同時處理一個影像的多個部分。該公司宣稱，在100MHz時鐘下時，其等效處理能力為100G次運算/秒。

應用是否需要這種處理能力，則是取決於影像處理演算法的複雜性，以及所需的影像解析度和幀速率。另外，演算法軟體實現的效率也是一個重要因素。所幸的是，現在到處都可以得到性能高度最佳化的常用影像處理函數庫，如從處理器製造商和獨立軟體供應商那裏。表1列出了現在軟體中的重要影像處理函數，以及它們在機器視覺控制系統中的應用。

這類軟體的存在以及高性能數位相機和不斷增長的處理功能，都已使得機器視覺跳脫需要高級技術和編程專家的專業範疇。機器視覺系統正逐漸被更多的控制應用所採納，在這些應用中，物體的大小、形狀、顏色和位置都是確定系統反應方式的重要因素。

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讀者可以在以下網站查詢到更多與本文相關的資訊。
Analog Devices: www.analog.com Cognex: www.cognex.com Cypress Semiconductor: www.cypress.com
Dalsa: www.corecoimaging.com Edmund Optics: www.edmundoptics.com Epix: www.epixinc.com
Imperx: www.imperx.com Matrox Electronic Systems: www.matrox.com MobilEye: www.mobileye-vision.com
National Instruments: www.ni.com NEC: www.necel.com Philips Applied Technologies: www.apptech.philips.com
STMicroelectronics: www.st.com Texas Instruments: www.ti.com Toshiba-Teli America: www.toshiba-teli.com

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參考文獻
1. ABI Research, "Camera Based Automotive Systems," 2006.

提示：
• 機器視覺簡化了基於物體大小、形狀、顏色和位置的系統控制工作。
• 數位相機在解析度和幀速率兩方面有所折衷。
• 在元件級，有CPU、DSP和專用硬體等選擇，同時有很多可用的板級系統。
• 新一代高性能影像處理器正逐步進入汽車應用，如危險檢測系統，以及監控駕駛人的攝影系統。
作者簡介
特約技術編輯Richard A Quinnell擁有15年以上科技報導的經驗，在之前，他也有相當於15年時間的嵌入式系統設計工程師之經驗。

附文：

機器視覺的照明

一個視覺系統獲得精確影像資訊的能力，是完全有賴於進入相機鏡頭的光線。不充足和不適當的照明會減弱系統辯識細節的能力，從而不能成功地檢查、識別或測量被觀察的物體。不過影像處理軟體可以在某種程度上為此進行補償，但曝光過度和曝光不足、強光、反射和陰影會給很多視覺應用帶來混亂。並且，如果顏色是一個重要考慮因素，則準確檢測色差的首要條件就是正確的照明。

無論使用單色或彩色影像，需要考慮的一個重要照明參數是照度水平的穩定性。這種照度水平會影響到影像的亮度與對比度，從而影響到影像的信號噪音比之水平。通常，確保照度的穩定性需要控制周遭環境。例如，有些螢光燈在環境溫度變化10%情況下，就會有5%至10%的光強度的改變。機器視覺系統的設計應嘗試盡可能地控制照度水平，並在無法控制的情況下，使其適應這些變化。

使用交流電源的人工照明光源不可避免地都會出現閃爍的問題。避免這種問題發生的一種方法是，確保交流電頻率高於機器視覺系統的幀速率，這樣任何一張影像的曝光時間都包含了數個光變（light variation）週期。交流電頻率過低會降低系統的處理能力，如裝配線上的自動檢查站。

幾何位置（geometry）是另一個需要考慮的重要照明要素。幾何位置描述了光源、被觀察的物體，以及相機的位置情況。最理想的幾何位置要根據物體的物理特性，它影響到光的反射、傳輸、散射、吸收和輻射。例如，不同材質的表面需要不同的照明方法。

正確的幾何位置

圖A是在一個有灰度標記（grayscale marking）的光滑表面影像上之雙光源位置效果，這特別凸顯出了幾何位置的重要性。表面上方的光源會產生損傷影像的眩光，拭去標記的差異。將光源放在表面的低角度上，並增加一個降低鏡面反射的散光鏡，則有助於檢測到這類表面上的微小視覺差異。

另一方面，當光源與表面形成小角度時，深紋理材質的物體會產生顯著的陰影。如果應用是檢測材質，則這種方法可能是合適的。但是，如果檢測目的是尋找表面的標記，則陰影在效果上，就會成為檢測演算法的視覺雜訊。

其他表面可能需要不同的方法，因此瞭解物體表面的性質，就成為機器視覺系統建立適當照明的關鍵。幸好現在有很多指南可以參考。CIE（國際照明委員會）在其網站上為各種表面提供了推薦的照明幾何位置。
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關於顏色的問題

顏色是一種主觀值，它取決於物體的照度和觀察環境，及其光譜特性。但是，相機並不能看到顏色，它們只是檢測其中的光譜資訊，只有當一個人在某種照明條件下觀察物體時，這些光譜資訊才成為某種顏色。所以，為了實現基於顏色檢查的自動化，機器視覺系統必須建立人眼視覺的行為模型。

機器視覺系統中的顏色通常是用來提供下列兩種功能中的一種。其一是將顏色當作識別或區分物體的基礎，如顏色分類系統。顏色分類系統只需要能區分多種不同的顏色（通常差異很大），因此照明和影像處理不是非常重要。例如，彩色蠟筆製造商可以用一種簡單的顏色分類系統，在標準室內照明下，確認每個盒子內只有一支紅色蠟筆。

顏色在機器視覺中另一種功能是監視顏色本身，以保證它符合生產規範。如果一個蠟筆製造廠要保證每一個經過彩色篩選後盒中的紅色蠟筆都與其他盒的完全同色，則它就需要一種視覺色彩篩選（color-sorting）系統。只有色彩篩選可以確定兩支紅色蠟筆看起來是否是相同的顏色。

色彩篩選

視覺色彩篩選系統必須以人類的方式判斷顏色。這種判斷的一種方法是使用“黃金基準”策略，即選擇一個盡可能接近於理想顏色的單元。然後檢查系統透過相對顏色分析，測量出待檢物體與黃金基準物體之間的視覺色差。

色彩篩選系統的精度部分取決於照明光源的光譜特性。光源需要在視覺範圍（380到720nm）內的每個波長上，都有足夠的輻射，才能產生符合人類感覺的結果。

系統應避免在照明頻譜中出現明亮的光譜線，才能檢測出條件同色（metamerism）：即兩個物體在一個光源下看是相同的，但在其他光源下卻是有差異的。條件同色產生的原因是人類視覺系統可以區分粗略的範圍，但不是詳細的波長資訊。光譜線上某個特定波長的多餘照明會欺騙眼睛，使之認為看到了物體上本不存在的顏色。很少有相機能檢測詳細的光譜資訊，因此條件同色會像影響人眼一樣，影響大多數的相機。

當系統只將色彩篩選用於通過或不通過的檢查時，系統量化彩色的方式並不重要，任何彩色方案都可以。但是，如果系統要量化色差，以用於生產過程中的校正，則彩色描述方案的選擇就變得很重要。標準彩色空間（如普通數位相機使用的RGB）不提供人類感知某種顏色的方式。因此，用這種彩色空間測量色差就不能方便地轉換為糾正措施。

針對人類的彩色

為了提供對人類有意義的彩色反饋，視覺系統需要採用的彩色空間是能用一種類似人類感覺的方式來描述顏色。CIE（國際照明委員會）的L-a-b彩色標準就是這樣一種彩色空間（圖A）。這種標準使用一種基於以下事實的“對立理論”：在人類的感覺中，一個物體既不能同時看成為紅色和綠色，也不能同時看成為黃色和藍色。

CIE L-a-b系統採用三個值來量化一種顏色：Lightness （L）、a*和b*。第一個L量化感受到的亮度（灰度級）。第二個a*表示物體看起來是紅或綠的程度。正的a*值表示紅色，負值則表示綠色。第三個參數b*表示黃色與藍色。正的b*值表示黃色，負b*值表示藍色。

CIE的L-a-b彩色空間與人類感覺一致，即彩色空間中的相同差異可表示人類感知的彩色差異。這種說明簡化了色差的糾正工作。如果一個測量顯示某個顏色看來偏藍，則解決問題就很簡單。

還有一種類似的彩色空間是HCL（色調/色度/亮度）標準。色調表示紅、綠、藍或黃各種顏色顯示的程度。色度表示顏色與灰度的偏差，人類將其感知為飽和或鮮明。亮度則描述物體的暗或亮的程度。亮度的尺規則是從黑色到白色，中間是灰色。

這兩種彩色標準可相互映射，CIE L-a-b 值可轉換到HCL彩色空間。可以從a*和b*值計算出色調與色度。亮度在兩種標準中是相同的。因此，可以在一個標準下工作的系統也可以同時使用兩個標準，從而提供有助於評估和校正色差的資訊。

RGB彩色也映射到針對人類的彩色空間，但不是全部。可覆蓋由HCL或L-a-b來描述的整個彩色空間之映射功能，需要使用負值來表示某些區域的紅色和綠。由於相機只能提供正的輸出值，採用RGB空間就不能夠描述相同的顏色。處理整個彩色頻譜空間的應用必須使用分光計或色度計，以進行色彩測量。





表1常見的機器視覺演算法
演算法 說明 用法
直方圖 計算並畫出各種灰度級像素的總數 確定一幅影像的曝光和對比度是否適合於應用。
空間濾波器 消除雜訊、銳化、平滑和轉換影像 改善影像的品質

Blob分析 檢測二進位的大型物件（blob），以確定一幅影像中關注的區域 物體定位，檢測缺陷，物體識別
邊界檢測 確定物體的邊界 物體測量、檢測、確定校準
模式匹配
為一幅匹配某一範本影像的區域進行定位 定位並識別物體，以便於校準、檢查和測量
色彩匹配

與一個彩色範本比較某個區域的顏色 識別、分類、色彩檢查


圖1
數位相機中的影像感測器是一顆CCD（電荷耦合器件），它一般是一次移出一個像素的圖像資料，將影像解析度與可實現最大幀速率結合起來（圖由Imperx公司提供）。

圖2
最新的機器視覺控制系統應用出現在汽車上，用於物體識別，例如：鄰近的行人，警告駕駛者可能的傷害（圖由NEC提供）。

圖A
機器視覺系統中的不正確照明會減弱系統控制的可見性（圖由Edmund Optics公司提供）。
 
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