文 献 综 述

基于LABVIEW的机器视觉图像ROI跟踪系统研究

1 研究意义及背景

Lab VIEW软件是一种图形化的编程语言开发环境， 利用它的视觉开发工具包 IMAQ Vision 和软件接口 Vision Assistant，可以大幅缩短开发周期和提高效率。Lab VIEW 是功能强大的图形编程语言，它能够成倍地提高生产率，提供了更大的灵活性，且拥有庞大的函数和子程序库。Lab VIEW的优点使它在工业生产等诸多领域中有着很大的应用前景。IMAQ Vision 软件包中包含一套丰富的为图像处理而优化的函数，可用来完成灰度、彩色以及二值图象的显示、处理（统计、滤波和几何变化）、形状匹配、计算和测量等^[1-3]。

机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉系统的应用，可以提高生产的柔韧性和自动化程度，大批量工业生产过程中用机器视觉检测方法可以大大提高检测质量和效率^[1,4]。

视觉跟踪，就是通过分析动态序列图像，来实现对运动目标的检测、提取、识别与跟踪的过程，并可以通过计算目标的运动参数，如位置、速度、加速度与运动轨迹等，对目标行为进一步处理与分析，来实现更高层次的任务。在交通监控、工业检测、医学研究、军事侦查、导航制导、机器人视觉等众多领域都有广泛的应用价值^[4]。

在图像处理过程中，对感兴趣区域（ROI）进行提取，不仅有效地减少后续图像处理程序所处理的数据量，提高图像处理效率，而且消除部分干扰，提高图像处理提取结果精度。而且在实际操作过程中，ROI的位置很可能会随时间发生改变，对后续的测量造成影响，因此对于ROI跟踪的研究也同样有着重要意义。

2 ROI视觉跟踪系统

参考了许多基于LabVIEW的图像识别与跟踪系统的研究^[5-12]，视觉跟踪系统都会包含图像采集，图像预处理，图像分析，识别跟踪等部分组成。图像采集通过相机将图像传输到LabVIEW，然后通过LabVIEW对图像进行预处理，然后对图像进行分析，再根据需要进行识别跟踪等操作。