机械科学研究总院□胥新政 强 毅 王 欣

1 概述

随着我国工业技术的快速发展，市场对机械装置精度要求越来越高。在实际生产中，机械零部件的图像目标提取技术影响着机械装置的精度、运动性能及寿命。传统人工测量方法的识别速度和精度易受人为因素影响，难以满足高容量、高效率、高精度产品的测量需求。

机器视觉手段进行零部件识别在工业领域应用十分广泛，其突出特点是识别过程采取非接触、无损伤、高效率、低成本，成为当前制造业重点领域核心应用技术之一。图像提取是机器视觉中的一个重要技术环节。本文基于运动目标检测理论，通过Matlab平台和图像采集系统，对目前常用的动态背景下混合高斯模型与静态背景下背景差分法两种图像目标快速提取方法进行了比较分析和总结，以期对基于机器视觉图像目标提取提供一定的理论参考。

2 运动目标检测理论

运动目标检测是指通过计算机视觉的方法减除视频中时间和空间上的冗余信息，有效地提取出发生空间位置变化的物体的过程。运动目标检测处于整个视频采集系统的最底层，依据前景目标所处的背景环境分为静态背景下运动目标检测和动态背景下运动目标检测，是各种后续高级应用如目标跟踪、目标分类、目标行为理解等的基础。近年来，为了适应复杂多变的环境，学者们根据应用领域、技术方法特点提出了众多不同的运动目标检测的方法，如背景差分法、混合高斯模型等。……