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在構(gòu)建機器視覺系統(tǒng)時，開發(fā)人員可以選擇眾多知名公司的商用軟件包。然而，在選擇這類軟件時，重要的是理解這些軟件提供的功能、支持的硬件以及如何輕松地配置這樣的軟件，以解決特定的機器視覺任務(wù)。

在過去，軟件的選擇受到限制，許多公司只提供執(zhí)行相對簡單的圖像處理操作的可調(diào)用庫。這些包括諸如圖像減法之類的點處理操作，諸如圖像濾波的鄰域操作，以及諸如傅立葉分析的全局操作。

盡管有用，開發(fā)人員面臨的任務(wù)是理解這些功能，以及如何為機器視覺任務(wù)（如零件測量）提供解決方案。通常，需要構(gòu)建軟件框架來支持這些庫，這使得開發(fā)這樣的程序費力和耗時。

快速開發(fā)

雖然這些庫仍然可以從許多開放資源獲取，但是視覺軟件制造商已經(jīng)意識到：系統(tǒng)集成商需要更快速地開發(fā)應(yīng)用程序，來解決特定的機器視覺問題，而無需了解圖像處理代碼的復(fù)雜性。因此，目前許多供應(yīng)商在其軟件包中提供更高級別的工具，可以在交互式環(huán)境中提供更高級別的功能，如圖像測量、特征提取、顏色分析、2D條形碼識別和圖像壓縮等。

這些高級工具的例子包括加拿大Matrox Imaging公司的Matrox Imaging Library（MIL）、比利時Euresys公司的Open eVision、德國MVTec Software公司的HALCON、美國Cognex公司的VisionPro、美國國家儀器（NI）公司的Vision Builder、德國Stemmer Imaging公司的Common Vision Blox（CVB）和德國NeuroCheck公司的NeuroCheck。這類工具允許很多常用的機器視覺功能被配置而不需要大量的編程。通過這種方式，開發(fā)人員能夠從低級代碼開發(fā)任務(wù)中脫身出來，進而能更輕松地構(gòu)建機器視覺應(yīng)用程序。

為了進一步簡化此任務(wù)，許多軟件包具有圖形界面，允許在集成開發(fā)環(huán)境（IDE）中組合高級圖像處理功能。例如，Matrox的Design Assistant是一種IDE，在該開發(fā)環(huán)境下，用戶可以通過構(gòu)建流程圖而不是編寫傳統(tǒng)程序代碼來創(chuàng)建視覺應(yīng)用程序。除了構(gòu)建流程圖，用戶還可以在IDE中直接為應(yīng)用程序設(shè)計圖形操作界面。同樣，NI公司的Vision Builder AI，允許開發(fā)人員在交互式菜單驅(qū)動的開發(fā)環(huán)境中使用諸如模式匹配、條形碼讀取和圖像分類等功能來配置、評價檢測和部署視覺系統(tǒng)（見圖1）。

圖1：NI公司的Vision Builder AI，允許開發(fā)人員在交互式菜單驅(qū)動開發(fā)環(huán)境中使用諸如模式匹配、條形碼讀取和圖像分類等功能，來配置、評價檢測和部署視覺系統(tǒng)。

在許多情況下，供應(yīng)商將使用他們的軟件為最終用戶提供開發(fā)的軟件，來解決諸如光學字符識別（OCR）等特定任務(wù)。例如為了閱讀和驗證由多個PCB組成的大型面板上的條形碼標簽，美國Microscan公司已經(jīng)使用其Visionscape軟件，確保面板上的每塊單獨電路板可以在整個生產(chǎn)過程中進行追蹤。

一些公司甚至已經(jīng)擴展了這種圖形流程圖界面概念，允許開發(fā)人員訪問現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）的基礎(chǔ)功能。例如，德國Silicon Software公司的VisualApplets是一種軟件編程環(huán)境，其允許開發(fā)人員使用數(shù)據(jù)流模型執(zhí)行FPGA編程。在公司的最新VisualApplets版本中，提供了分段、分類和壓縮功能，以及快速傅立葉變換（FFT）運算，可以更有效地實現(xiàn)復(fù)雜的帶通濾波器（見圖2）。

圖2：為了使開發(fā)人員能訪問FPGA的基本功能，Silicon Software公司的VisualApplet是一種軟件編程環(huán)境，允許開發(fā)人員使用數(shù)據(jù)流模型執(zhí)行FPGA編程。

如同SiliconSoftware公司一樣，NI的LabVIEW FPGA模塊可以在不使用低級語言（如VHDL）的情況下，執(zhí)行FPGA的高效率算法，如圖像濾波、Bayer解碼和色彩空間轉(zhuǎn)換。通過這樣做，許多計算密集型圖像處理功能可以轉(zhuǎn)移到FPGA，從而加速機器視覺應(yīng)用。

對于那些希望開發(fā)使用各種開源和商用軟件的機器視覺系統(tǒng)用戶，目前的開發(fā)環(huán)境可以讓許多不同公司的圖像處理算法進行圖形化組合。這樣的環(huán)境允許開發(fā)人員將開源算法和商用軟件包整合在一起，以集成到單一的環(huán)境中。這可以根據(jù)最有效的算法對機器視覺軟件進行專門定制。

例如，新西蘭ControlVision公司的機器視覺框架VisionServer 7.2，允許在圖形化IDE中一起使用開源圖像處理庫和商用軟件包，如Cognex公司的VisionPro Software。愛爾蘭CG Controls公司的VS-100P框架也支持VisionPro，其使用Microsoft的.NET 4框架和Windows Presentation Foundation（WPF），使開發(fā)人員能夠部署基于單相機或多相機的視覺系統(tǒng)。 

實時選項

雖然大多數(shù)商用的機器視覺軟件運行在Windows和Linux等操作系統(tǒng)下，但是仍需開發(fā)可在特定時間段內(nèi)執(zhí)行任務(wù)的機器視覺系統(tǒng)，即支持實時操作系統(tǒng)（RTOS）。隨后，這些RTOS允許開發(fā)人員確定捕獲和處理圖像以及在系統(tǒng)內(nèi)執(zhí)行I/O所需要的時間，同時利用Windows的強大功能來開發(fā)圖形用戶界面（GUI）。

現(xiàn)在，有許多公司為機器視覺軟件包提供RTOS支持。例如，MIL現(xiàn)在可以在美國IntervalZero公司的RTX64 RTOS下運行，這是美國Kingstar公司在開發(fā)用于工業(yè)運動控制和機器視覺應(yīng)用的基于PC的軟件過程中所應(yīng)用的。基于EtherCAT標準，機器視覺任務(wù)采用MIL，在IntervalZero的RTX64 RTOS中運行。在運行中，RTX64與Windows一起運行在其自身的專用CPU核心上，以提供確定性的環(huán)境。使用這種架構(gòu)，開發(fā)人員將基于MIL的應(yīng)用程序分割為在RTX64和Windows上運行（見圖3）。

圖3：Matrox's Imaging Library（MIL）現(xiàn)在可以在IntervalZero的RTX64 RTOS環(huán)境下運行，這是Kingstar在開發(fā)用于工業(yè)運動控制和機器視覺應(yīng)用的基于PC的軟件中所應(yīng)用的。RTX64的開發(fā)在C/C ++中執(zhí)行，使用Visual Studio和Windows API的子集。RTX64下的MIL支持使用GigE Vision以及所支持的Matrox圖像采集卡進行圖像捕獲。

也可以提供其他機器視覺軟件包的第三方RTOS支持。例如，運行MVTec公司的HALCON機器視覺包，可以使用德國Kithara公司的RealTime RTOS Suite完成。與其他RTOS類似，RealTime RTOS Suite在RTOS的內(nèi)核中使用單獨的調(diào)度程序，來決定在任何特定時間執(zhí)行哪個圖像處理任務(wù)。如同IntervalZero一樣，該內(nèi)核與Windows一起運行。

加拿大OptelVision公司最近展示了如何使用自己的運行于美國TenAsys公司的INtime專有算法，開發(fā)出一種藥片檢測機。TenAsys公司銷售和營銷副總裁Kim Hartman介紹說，INtime可以控制系統(tǒng)中對響應(yīng)時間要求嚴格的I/O設(shè)備，同時允許Windows控制非實時I/O。

高性能圖像處理也是嵌入式視覺領(lǐng)域關(guān)注的焦點。最近，丹麥Qtechnology公司首席固件工程師Ricardo Ribalda博士，展示了他的公司是如何創(chuàng)建了一種應(yīng)用程序，使用美國AMD公司的處理器和美國Mentor Graphics公司的軟件工具，對紙幣進行高速掃描和驗證。

圖像分類

今天，執(zhí)行測量功能、模式匹配、OCR、色彩分析和形態(tài)操作所需的工具，都已經(jīng)比較常用。這樣的工具允許開發(fā)人員配置多種類型的機器視覺系統(tǒng)，來分類部件是否可接受或必須被拒絕。然而，在某些情況下，如果對象的特征是可變的，那么這些工具的用途就大打折扣了。在水果和蔬菜分選應(yīng)用中，特定產(chǎn)品是好還是壞，可以依賴于許多不同的因素。

要確定這類產(chǎn)品是否可以接受，則依賴于呈現(xiàn)具有許多圖像的系統(tǒng)，提取特定的特征并進行分類。許多不同的分類器可用于執(zhí)行包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機（SVM）、高斯混合模型（GMM）和k-最近鄰（k-NN）的任務(wù)。例如，使用其HALCON軟件包，MVTec開發(fā)人員可以訪問所有這些分類器。

許多公司在商業(yè)產(chǎn)品中已經(jīng)使用了這種“深度學習”技術(shù)。為了根據(jù)可接受或不可接受的缺陷對產(chǎn)品進行分類或分離，瑞士ViDi Systems公司的ViDi green軟件允許開發(fā)人員將圖像分配和標記為不同的類別，之后未經(jīng)培訓(xùn)的圖像可以被分類。在瓶子的分選應(yīng)用示范中，意大利Datalogic公司最近展示了在“測試瓶子首先呈現(xiàn)給系統(tǒng)、以及圖像中的關(guān)鍵點自動提取”后，如何能夠使用k-d樹分類器來識別和分類瓶子。

使用德國StemmerImaging公司的CVBManto的開發(fā)人員，也不需要在分類之前選擇圖像中的相關(guān)特征。使用提取的紋理、幾何和顏色特征，將捕獲的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給SVM進行分類。與之相似，美國Cyth Systems公司的NeuralVision系統(tǒng)，在設(shè)計上旨在允許那些沒有圖像處理經(jīng)驗的機器制造商，能向他們的系統(tǒng)中添加圖像分類。

通過在提取的數(shù)據(jù)上應(yīng)用多個圖像分類器，開發(fā)人員可以確定提取的特征是否足夠好，最終確定正在分析的產(chǎn)品的特定特征。否則，則可能需要提取不同類型的特征。因此，一些公司提供允許開發(fā)和測試多個分類器的軟件包。荷蘭PR Sys Design公司的perClass就是這樣一種工具包，提供多種分類器，允許開發(fā)人員與數(shù)據(jù)進行交互式工作，選擇數(shù)據(jù)中用于圖像分類的最佳特征，訓(xùn)練多種多樣的分類器并優(yōu)化它們的性能（見圖4）。

圖4：PR Sys Design公司的perClass提供多種分類器，允許開發(fā)人員與數(shù)據(jù)交互式工作，選擇數(shù)據(jù)中的最佳特征進行圖像分類，訓(xùn)練各種類型的分類器并優(yōu)化它們的性能。在該圖像中，顯示了關(guān)于炸薯條的高光譜缺陷探測問題。（左）：從四種材料（健康土豆、土豆皮、腐爛和變綠）的超光譜圖像中提取的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可視化。（右）：具有超疊加顏色的測試高光譜圖像（103種光譜波長之一），顯示分類器的決定。

網(wǎng)絡(luò)上現(xiàn)在有許多深度學習資源。其中最有趣的兩個是Tombone's Computer Vision Blog（www.computervisionblog.com），一家致力于深度學習、計算機視覺和AI算法的網(wǎng)站，以及The Journal of Machine Learning Research（JMLR; www.jmlr.org），這是一家出版機器學習論文的論壇。

然而，雖然這種深度學習方法可以用于開發(fā)諸如手寫識別、遙感和水果分選之類的應(yīng)用，但是它們總是具有有限的精度，使得分類器不太適用于需要高精度測量或?qū)柿慵糜诮M裝或加工、或用于精密機器人引導(dǎo)的應(yīng)用。

開源代碼提供替代選項

 

許多開發(fā)人員選擇高級商業(yè)軟件包來開發(fā)機器視覺系統(tǒng)，因為它們的易用性和可用的技術(shù)支持。其他更雄心勃勃的開發(fā)人員，可能希望嘗試在他們的項目中使用開源代碼。雖然提供很少的技術(shù)支持，但不需要許可證或使用費。

這類開源軟件范圍涵蓋C/C++和Java庫、框架、工具包和最終用戶軟件包，其中許多可以在美國RoboRealm公司的網(wǎng)站上找到。雖然一些鏈接已經(jīng)過時，但該網(wǎng)站確實提供了許多可用的開源機器視覺庫的概覽。

使用開源代碼開發(fā)應(yīng)用程序的兩種最受歡迎的方法包括：利用諸如AForge.NET（www.aforgenet.com）之類的軟件，該軟件是為計算機視覺和人工智能的開發(fā)人員設(shè)計的C#框架；以及Open Source Computer Vision Library（Open CV），這是一個開源計算機視覺和機器學習軟件庫，提供C/C++、Python和Java接口，并支持Windows、Linux、Mac OS、iOS和Android操作系統(tǒng)。

對于希望從C#使用OpenCV的用戶，Elad Ben-Israel已經(jīng)為.NET Framework創(chuàng)建了一個小型OpenCV封裝。代碼由Managed C++編寫的DLL組成，將OpenCV庫封裝在.NET類中，以便它們可以從C#、VB.NET或Managed C++獲得。該封裝可以從http://bit.ly/VSD-1704-8下載。其他.NET封裝包括Emgu CV（www.emgu.com），OpenCV的跨平臺.NET封裝，允許從.NET兼容語言（如C#、VB、VC ++和IronPython）調(diào)用OpenCV函數(shù)。該封裝包可以由Visual Studio、Xamarin Studio和Unity編譯，并在Windows、Linux、Mac OS X和Android操作系統(tǒng)下運行。

要使用OpenCV構(gòu)建計算機視覺應(yīng)用程序，開發(fā)人員可以使用SimpleCV（http://simplecv.org），這是一種開源框架，允許訪問多個計算機視覺庫（如OpenCV），而無需了解位深度、文件格式、顏色空間或緩沖區(qū)管理協(xié)議。由于通過OpenCV自動執(zhí)行整合英特爾的集成性能基元（IPP），因此自動加速了超過3000種專有優(yōu)化的圖像處理和計算機視覺功能。這些IPP可以在英特爾的開發(fā)者站點（http://bit.ly/VSD-1704-9）免費下載。

迄今為止，一些公司支持用OpenCV庫開發(fā)，如美國WillowGarage公司、德國Kithara公司、美國國家儀器（NI）公司和新西蘭ControlVision公司。