趙先龍

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1 計算機(jī)視覺技術(shù)簡介

1.1 計算機(jī)視覺技術(shù)及其發(fā)展變化

計算機(jī)視覺技術(shù)是一項綜合了識別技術(shù)、場景重建技術(shù)、圖像恢復(fù)技術(shù)以及運(yùn)動技術(shù)等多項先進(jìn)技術(shù)種類的現(xiàn)代化信息技術(shù)，它可以對特定內(nèi)容進(jìn)行圖像提取、對圖像中的文字信息進(jìn)行識別鑒定，最終轉(zhuǎn)化為方便編輯的文檔。場景重建則可以實現(xiàn)計算機(jī)模型或是三維模型的建立。圖像恢復(fù)則能夠有效移除圖像內(nèi)的噪聲。計算機(jī)視覺技術(shù)涉及到多個專業(yè)領(lǐng)域，如計算機(jī)科學(xué)和工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等，因此其在制造業(yè)、醫(yī)療診斷、軍事、檢驗等多個行業(yè)領(lǐng)域中均得到了廣泛的應(yīng)用。

和傳統(tǒng)的技術(shù)相比，計算機(jī)視覺技術(shù)獲得了大幅度的改進(jìn)，尤其是在圖像處理方面展現(xiàn)出了更加強(qiáng)大的功能，從過去的二進(jìn)制圖像處理轉(zhuǎn)變?yōu)楦叻直媛实膱D像轉(zhuǎn)化技術(shù)，同時還實現(xiàn)了的工作內(nèi)容的簡化，使得圖像處理質(zhì)量獲得了有效提高。就目前來看，計算機(jī)視覺技術(shù)在我國的發(fā)展速度很快，而且隨著工業(yè)的發(fā)展，該技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域也獲得了極大的拓展，促進(jìn)了工業(yè)生產(chǎn)效率的持續(xù)增長。而從計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展來看，高端視覺技術(shù)已經(jīng)成為計算機(jī)領(lǐng)域發(fā)展的一個新的趨勢[1]。

1.2 計算機(jī)視覺以及人類視覺

計算機(jī)視覺技術(shù)在應(yīng)用過程中出現(xiàn)了和人類視覺相同的障礙，具體表現(xiàn)在以下三點內(nèi)容上：

（1）如何準(zhǔn)確、實時地識別出不同的目標(biāo)。

（2）如何才能顯著擴(kuò)大存儲的容量，從而容納出更多具有細(xì)節(jié)的目標(biāo)圖像內(nèi)容。

（3）有效構(gòu)建出一個有效的識別算法，并按照算法實現(xiàn)相關(guān)的內(nèi)容。

1.3 計算機(jī)視覺相關(guān)領(lǐng)域

計算機(jī)視覺技術(shù)是一種涉及了多個方面的全新技術(shù)，如人工智能技術(shù)、心理物理學(xué)技術(shù)、計算機(jī)科學(xué)技術(shù)以及神經(jīng)生物學(xué)技術(shù)等，是多個學(xué)科交叉之后所形成的邊緣學(xué)科。計算機(jī)視覺技術(shù)主要包括對圖像內(nèi)容進(jìn)行處理、理解圖像內(nèi)容、對不同模式進(jìn)行識別的功能。圖像處理所指的是把輸入系統(tǒng)的圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)化，例如濾波或者退化增強(qiáng)等。圖像理解指的是根據(jù)給出的圖像，對圖像的本身以及代表的景物進(jìn)行描述。模式識別指的是利用圖像所展現(xiàn)出的統(tǒng)計特點、結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)等，輸入不同的圖像對圖像的類別進(jìn)行劃分。

2 計算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用

2.1 應(yīng)用在農(nóng)業(yè)自動化領(lǐng)域

農(nóng)業(yè)與我們的日常生活息息相關(guān)，農(nóng)業(yè)作業(yè)要考慮生產(chǎn)周期、產(chǎn)量等因素，保質(zhì)保量的進(jìn)行生產(chǎn)，所以在作業(yè)的過程中對高新技術(shù)的使用也有所需求。在生產(chǎn)作業(yè)的過程中，也可通過利用計算機(jī)視覺技術(shù)，來實現(xiàn)全天候?qū)崟r監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況，及時的發(fā)現(xiàn)問題與尋找應(yīng)對措施去解決問題，科學(xué)地、高效地管理農(nóng)作物的生產(chǎn)近況。同時，該項技術(shù)還可用于檢測農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量，保障優(yōu)質(zhì)化的產(chǎn)出。以農(nóng)業(yè)中對蔬菜質(zhì)量的監(jiān)測為例，使用傳統(tǒng)的人工檢測既費時費力，且在檢測過程中易造成蔬菜損傷，最終所得的結(jié)果準(zhǔn)確度也不高。依據(jù)此情況，我們可借助計算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行輔助作業(yè)，先通過感應(yīng)外部所釋放出來的紅外線、紫外線以及其他可見光的大小，接著與標(biāo)準(zhǔn)值相對比，進(jìn)而依據(jù)對比結(jié)果科學(xué)地判斷蔬菜質(zhì)量的優(yōu)劣，這種方法快捷、效率高，在有效的時間內(nèi)檢測能夠精準(zhǔn)檢測多于人工檢測幾倍的農(nóng)田，獲得事半功倍的結(jié)果，在技術(shù)上具有無可比擬的優(yōu)勢，所以現(xiàn)如今被廣泛地應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動化領(lǐng)域[2]。

2.2 應(yīng)用在工業(yè)領(lǐng)域中

（1）視覺檢測技術(shù)的應(yīng)用。階段，計算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)步較快，而在我國工業(yè)領(lǐng)域的實際使用過程中，我國的工業(yè)效率顯著提高，而廣泛適用于工業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)就是視覺檢測技術(shù)。計算機(jī)視覺技術(shù)在實際使用過程中，需要嚴(yán)格按照實際操作步驟進(jìn)行操作，不可隨意跳過任何的步驟，以免出現(xiàn)檢測發(fā)生錯誤的情況。此外，在使用視覺檢測技術(shù)的時候，需要考慮到圖像的輸出格式，并根據(jù)圖像的特征分析相關(guān)內(nèi)容，從而提高圖像檢測的精準(zhǔn)度。

（2）圖像預(yù)處理技術(shù)的使用。在計算機(jī)視覺技術(shù)的使用過程中，最為重要的一種技術(shù)就是圖像預(yù)處理技術(shù)，利用這一項技術(shù)能夠?qū)D像進(jìn)行有效的處理和分析，并結(jié)合數(shù)據(jù)處理情況來對圖像中的內(nèi)容進(jìn)行有機(jī)提取。由此可見，應(yīng)用圖像預(yù)處理技術(shù)能夠?qū)⒎彪s的工作步驟逐漸簡化，在一定程度上減少了工作壓力。圖像預(yù)處理技術(shù)是結(jié)合模板在匹配之前的主要環(huán)節(jié)之一，這項技術(shù)根據(jù)模板展開分析，結(jié)合最終滿足實際需求的具體圖像所輸出的數(shù)據(jù)的實際分辨力進(jìn)行判斷。圖像預(yù)處理技術(shù)是在獲取圖像前所使用的技術(shù)，可以獲取二值邊緣化的圖像，然后結(jié)合實際要求來對圖像進(jìn)行處理，提升圖像的使用效率。

2.3 應(yīng)用醫(yī)學(xué)領(lǐng)域

在醫(yī)學(xué)自動化領(lǐng)域也可從CT 圖像、X 射線圖像上等多方面看到計算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用。高新技術(shù)的輔助應(yīng)用，在一定程度上簡化了診斷流程，方便醫(yī)生可準(zhǔn)確判斷病人病情。不僅在醫(yī)療診斷過程中計算機(jī)視覺技術(shù)可發(fā)揮出功效，而且在生產(chǎn)藥品方面該項技術(shù)也可用于檢測藥品包裝的合格程度。當(dāng)向傳送裝置下達(dá)運(yùn)輸命令，傳送裝置通過內(nèi)置的檢測與分離兩個區(qū)域，迅速采集的所需圖像信息與傳送藥品到指定區(qū)域，接著將采集信息傳遞到計算機(jī)系統(tǒng)，進(jìn)而去進(jìn)行處理，精準(zhǔn)地識別出未能包裝好的藥品，將信息傳遞到分離區(qū)，由分離區(qū)的自動裝置進(jìn)行藥品的分離，有效地分類出包裝好的藥品與未能包裝好的藥品，這一檢測過程大大地簡化了傳統(tǒng)檢測的流程，在很大程度上減少了人力、物力的浪費，并做到了準(zhǔn)確無誤的檢測，完善了藥品生產(chǎn)的自動化作業(yè)，讓工作效率得以提升，節(jié)約了企業(yè)經(jīng)營成本，為企業(yè)創(chuàng)造更多收益[3]。