机器视觉系统中的图像预处理
优化图像数据，简化视觉系统
图像预处理是现代图像处理系统的核心组成部分，它会针对后续处理步骤，负责准备并优化来自机器视觉相机的原始图像数据。其目的是优化图像信息，清理图像数据，并在必要时有效减少数据量。用户将能够提升成像质量并降低主机PC负载，从而降低系统成本。
最后更新： 2026/01/12
图像数据清理：优化数据，但不减少数据量
图像数据清理步骤是指在不明显改变图像信息或文件大小的情况下提高图像数据质量的所有预处理步骤。其目的是为后续的图像处理提供纯净、实用的原始数据。
典型的图像数据清理方法包括
去拜耳化：从色彩滤光片阵列的芯片信号中重建色彩信息
白平衡：根据不同光源或光线条件对图像进行正确的色彩调整
降噪：使用合适的滤光片或模型方法降低图像噪声
图像锐化：提高图像中细节和边缘的锐度
阴影校正和平场校正：补偿整个图像区域的亮度和/或色差
坏点校正：通过对相邻像素进行插值来检测和替换故障芯片区域
几何矫正：校正桶形或枕形等光学失真，通常可通过放射或投影映射等几何变换来实现
上述步骤可确保更清晰地显示出相关结构，并确保结果可重现，同时不会丢失相应的图像信息。
通过图像预处理减少数据量
与图像数据清理不同，缩减数据量的目的是有针对性地减少数据，例如可以集中处理与后续处理步骤相关的图像信息，以节省购买CPU和GPU等高成本计算单元的成本，或者提高处理速度并优化可用资源的使用情况。
可减少数据量的图像预处理方法包括：
选择感兴趣区域(ROI)：自动或手动选择相关图像区域，只处理或传输所需的图像数据
JPEG压缩：通过质量损失程度可控的有损图像压缩方法来减少数据量
降低比特率：降低量化灰度或彩色分辨率，例如从12位降至8位，以降低数据率
直方图拉伸或均衡化：通过重新分配灰度值来调整对比度，以便更好地利用可用的动态范围；可增加信息密度，但不会减少数据量
过滤不必要的内容：在存储或传输数据之前，消除或删除不必要的图像区域或图像部分（例如背景、噪声、不重要的频率）
JPEG压缩：压缩时不对CPU产生负担。智能预处理技术有助于在不降低带宽的情况下减少JPEG伪影。
使用上述方法可显著提高数据传输量，避免传输瓶颈，并改善应用性能。这对于高速应用或资源有限的嵌入式视觉系统意义重大。
图像预处理应用示例
在各类工业图像处理应用中，图像预处理技术是提高效率和精度的关键因素。通过有针对性地使用不同方法，可让机器视觉系统变得更高效、更快速、更强大。
电子元件生产中的印刷电路板检测
在印刷电路板(PCB)检测中，经过清理的图像数据能够可靠地显示焊点错误或短路等缺陷。降噪和图像锐化可增强相关的结构细节；随后，增强对比度可确保清晰区分出有缺陷的组件。选择有针对性的感兴趣区域(ROI)可以只传输和评估关键的图像部分，最大限度地减少传输数据，同时提高检测速度。
物流应用中的物体跟踪和分类
为了在物流中心进行自动物体检测和跟踪，相机中已经使用了图像预处理技术。它会提前对图像数据进行降噪、几何校正，必要时还会进行色彩空间转换。图像采集卡上的分割和blob分析可用于选择包裹或集装箱等物体并描述其特征。通过仅传输选定的物体区域图像来减少数据，可提高速度并使分类更加精确。
机器人应用中的物体识别（拾取与放置）
在拾取与放置应用中，去拜耳化和白平衡可以提高相机图像的基础质量。选择感兴趣区域(ROI)可以只读出相关的图像区域，从而减少需要处理的数据量。几何校正可以补偿相机角度布置造成的透视失真。这些技术为机器人系统提供了优化的图像数据，可明显提高对物体位置和拾取点的识别精度。
电池芯生产应用中的质量控制
电极涂层镀膜的高速生产应用会产生大量数据。通过在图像采集卡中确定感兴趣区域(ROI)，最初仅需对不规则区域进行定位，然后再查看和进一步处理ROI图像数据，让工业PC的CPU可以继续将宝贵资源用于实际的系统控制，不会对其产生任何额外负载。
Basler相机图像预处理技术
在相机中进行预处理，可通过压缩图像数据来减少传输的数据量。当接口只能传输有限的数据或系统算力较低时，预处理大有助益。
Basler相机已经提供了基本的预处理功能，例如去拜耳化、去伪彩、图像锐化和降噪。这些处理过程可以大幅提高图像的亮度、细节和清晰度，并降低噪声。
图像采集卡具备图像预处理功能
相机将图像数据传输到图像采集卡中进行预处理。图像采集卡可直接在FPGA上进行广泛的预处理，这对于实时产生大量数据的应用尤为必要。
因此，带有图像采集卡的视觉系统是实现高帧速率和高分辨率的理想视觉方案。
标准图像采集卡提供的功能包括去拜耳化、查找表和镜像，而可编程图像采集卡的功能甚至更加丰富。
可编程图像采集卡上的图像预处理功能
在发送图像数据到PC之前，如果需要以复杂的方式快速处理数据，则应使用可编程图像采集卡。标准图像采集卡在速度、接口或预处理方面无法满足应用要求时，就需要利用可编程图像采集卡的强大性能。
VisualApplets - 在FPGA处理器上为实时应用进行图像预处理
我们的FPGA专家使用VisualApplets为您开发强大的图像预处理功能。RAW转JPEG压缩、blob分析等功能和其他用于图像优化的算子可提高视觉系统的速度和稳定性。
图像数据清理
借助各种功能强大的算子，可靠地将像素误差、几何失真、曝光散射或色彩不准确的问题将至最低。
减少数据量
通过blob分析、高效的RAW转JPEG压缩功能或将预处理功能直接传输到相机的FPGA等智能处理流程，客户可从源头上减少数据量。
目前趋势：人工智能(AI)使图像预处理更加高效
在人工智能算法的加持下，现在可将复杂的图像预处理步骤（例如自适应降噪、自动缺陷检测或智能分割）直接集成到相机或边缘硬件中。深度学习模型使预处理能够更精确地适应特定应用。例如，滤光片可独立自适应不断变化的生产环境条件。与此同时，预处理步骤和分析评估步骤工作之间的联系也更加紧密：人工智能不仅可以清理或优化图像数据，还可以识别初始特征和显著特征，从而大幅提高后续流程步骤的效率。现代机器视觉系统越来越依赖于传统算法与人工智能的有机结合，为高要求的应用提供稳健、灵活且可满足未来需求的视觉方案。
我们的图像预处理产品和视觉方案
图像预处理是实现高精度、高效视觉系统的关键。它能提高成像质量、加快分析过程并确保实现简化的工作流程。
有关预处理的常见问题
图像预处理是指在进行实际图像分析步骤之前所有对原始图像数据进行优化的步骤。其目的是提高成像质量、清理图像数据并有效减少数据体量。
图像预处理可突出显示相关图像信息，提高成像质量，减轻不必要的系统计算负载，以便更精确、快速地进行评估，并提高自动化视觉方案的可靠性。
图像预处理步骤可直接在机器视觉相机、图像采集卡或嵌入式系统中运行。具体架构取决于性能要求和应用环境。
图像预处理步骤可分为两个方面：
图像数据清理：
在不丢失信息或减少图像大小的情况下提高成像质量。
减少数据量：
减少数据量以加快传输和处理速度。
图像数据清理的典型方法有
去拜耳化（色彩重建）
白平衡（在波动光线下的色彩保真度）
降噪（过滤干扰信号）
图像锐化（强调细节）
阴影校正/平场校正（亮度/色彩补偿）
坏点校正（校正有缺陷的芯片像素）
几何校正（纠正光学失真）
在图像预处理中减少数据量的操作是通过以下方式进行的：
选择ROI感兴趣区域（只读出相关图像区域）
JPEG压缩（通过压缩来减小文件的大小）
降低比特率（减少图像位深）
直方图拉伸/均衡化（优化对比度）
过滤无关内容（在传输数据前删除不必要的图像区域）
图像预处理的优势包括
提高成像质量（提高清晰度、降噪）
通过上游算法缓解主机PC的负载
通过减少数据量来实现经济高效的系统架构
提升整体系统速度和可靠性
选择合适的硬件和软件、模块化接口以及轻松维护和设置参数都很重要。所选的应用方案必须以应用为导向，能提供可复现的结果。