王華溢

(新疆大學，新疆 烏魯木齊830008)

1 計算機視覺技術(shù)

1.1 計算機視覺技術(shù)理論

計算機視覺技術(shù)主要是通過模擬人眼視覺功能，并在數(shù)據(jù)和圖像中提取關(guān)鍵信息，實現(xiàn)對不同形態(tài)、數(shù)據(jù)的有效識別。通常情況下，計算機視覺技術(shù)可以利用輸入法對透射景物時產(chǎn)生的灰度陣列進行表達，但由于輸入陣列可以通過不同的方向、角度以及時間獲得景物符號的描述。因此陣列表達可以描述多個不同的數(shù)據(jù)信息，在計算機視覺技術(shù)基礎(chǔ)理論的研究過程中，可以將計算機視覺技術(shù)大致分為三個階段[1]。第一個階段是早期視覺技術(shù)階段，這個階段的主要目的是為了更好地對周圍景物特征進行提取，通常提取的景物有距離、材料、方向等數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進行有效地處理和分析。第二個階段是中期視覺階段，以觀察者為核心，可以形成一個坐標系，并利用這個坐標系對周圍景物進行有效描述，然后結(jié)合實際情況對景物進行重建，同時對景物表面以及體積分割的不同景物進行結(jié)合，可以使中期視覺處理只能對可見物進行有效描述。第三個階段是后期視覺處理階段，使用中期處理得出相應的數(shù)據(jù)建立合適的觀察者來識別三維圖形，但由于在這個過程中，描述和實際觀察視角沒有顯著存在的關(guān)系，所以需要將物體作為中心坐標，同時使用符號結(jié)構(gòu)描述相關(guān)的三維結(jié)構(gòu)和空間關(guān)系，其具體關(guān)系如圖1所示。

圖1 計算機視覺三階段

1.2 與計算機視覺相關(guān)的領(lǐng)域

由于計算機視覺技術(shù)是一種涉及多個方面的全新技術(shù)，在計算機視覺領(lǐng)域中，涵蓋了計算機科學、人工智能、生物神經(jīng)、心理學、物理學等多個領(lǐng)域的學科。因此計算機視覺技術(shù)主要包括對圖像內(nèi)容的處理和識別，在圖像處理中，根據(jù)系統(tǒng)圖像進行轉(zhuǎn)化，并對圖像本身所代表的景物進行描述，可以根據(jù)圖像所展示的相關(guān)特點與結(jié)構(gòu)等方式，實現(xiàn)對圖像類別的規(guī)劃和具體劃分[2]。

1.3 計算機視覺和人類視覺

計算機視覺的發(fā)展是依據(jù)人類視覺而建立起來的，所以導致計算機視覺和人類視覺具有相同的障礙，通常這兩者之間的障礙表現(xiàn)在以下三點內(nèi)容。首先是對目標識別的過程中，如何準確、實時地識別；其次是擴大儲存容量，只有擴大儲存容量才能對更多細節(jié)相關(guān)的圖像內(nèi)容進行容納；最后是構(gòu)建出有效的識別算法，并按照算法完成相應的內(nèi)容要求，具體見表1所示。

表1 計算機視覺和人類視覺的各項類型比較

2 工業(yè)視覺

2.1 工業(yè)視覺的特點

工業(yè)視覺系統(tǒng)和傳統(tǒng)的視覺系統(tǒng)有著非常明顯的區(qū)別，這是因為工業(yè)視覺系統(tǒng)圖像能夠更好地滿足我國工業(yè)領(lǐng)域的特殊要求。因此在傳統(tǒng)視覺工業(yè)系統(tǒng)的處理過程中，需要對工業(yè)生產(chǎn)線進行有效地測量，可以實現(xiàn)對被測物體達到同步協(xié)調(diào)的生產(chǎn)和檢測目的[3]。在實際的工業(yè)視覺檢測過程中，將檢測結(jié)果呈報給其他部門，有利于工業(yè)視覺系統(tǒng)可以涵蓋到其他的系統(tǒng)當中，但由于不同的系統(tǒng)有著不同的差異，所以當工業(yè)視覺系統(tǒng)被涵蓋到其他系統(tǒng)后，很容易導致工業(yè)視覺系統(tǒng)能夠擁有更多的其他系統(tǒng)性功能。在我國計算機視覺工業(yè)領(lǐng)域中，系統(tǒng)設(shè)計需要設(shè)計出不同的子系統(tǒng)，保證其最后可以形成一個完整的系統(tǒng)，有利于使工業(yè)視覺系統(tǒng)的特點更加清晰，同時也可以最大限度地發(fā)揮工業(yè)視覺系統(tǒng)的作用。

2.2 工業(yè)視覺的技術(shù)性能

通常在工業(yè)視覺技術(shù)性能的要求中，高質(zhì)量的檢測以及高質(zhì)量的分辨率是工業(yè)視覺系統(tǒng)最為主要的衡量目標。但是通常情況下，工業(yè)視覺系統(tǒng)包含了環(huán)境變化以及物體大小的不同，所以對圖像的分辨率有著非常高的要求。而工業(yè)視覺系統(tǒng)在灰度變化中，需要依靠光源作為主要的指標形式，因此在工業(yè)視覺系統(tǒng)的檢測中，相關(guān)設(shè)備必須具備足夠的靈敏度，才能快速對工業(yè)產(chǎn)品進行實時動態(tài)的檢測[4]。但是在空間變化的過程中，只有確保清晰的圖像分辨率，才能高效保障圖像的處理能力，對于那些影響計算機視覺系統(tǒng)的運行性能，可以確保精準的測量形式，實現(xiàn)信號來源位置、尺寸、形狀等信息開展有效地配合，在工業(yè)系統(tǒng)中，可以針對實際要求進行動態(tài)調(diào)節(jié)，從而確保工業(yè)視覺系統(tǒng)具備良好的性能。

2.3 工業(yè)視覺的應用領(lǐng)域

計算機視覺技術(shù)由于具有非常獨特的優(yōu)勢，所以廣泛應用于工業(yè)領(lǐng)域，通過計算機視覺技術(shù)，能夠快速獲取相關(guān)的信息資料，有利于及時對相關(guān)信息數(shù)據(jù)進行分析。計算機視覺技術(shù)在工業(yè)視覺領(lǐng)域的快速發(fā)展，使得圖像處理技術(shù)也得到了極快的發(fā)展，在對圖像處理技術(shù)不斷創(chuàng)新和完善中，促使計算機視覺技術(shù)的檢測效率和準確率得到了有效提升，使得工業(yè)生產(chǎn)可以達到無損檢驗的效果，不僅提升了產(chǎn)品質(zhì)量，同時也提升了產(chǎn)品效率。因此從工業(yè)視覺系統(tǒng)來看，工業(yè)視覺技術(shù)大致有以下兩個優(yōu)點：首先是通過計算機視覺技術(shù)對比被測物體的圖像，可以更好地提升被測物體的檢測質(zhì)量；其次是將計算機視覺技術(shù)充分發(fā)揮，并對計算機視覺技術(shù)進行控制，能夠?qū)崿F(xiàn)在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域做出更大的貢獻。

3 計算機視覺技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域中的應用

3.1 在視覺檢測技術(shù)中的應用

計算機視覺技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應用，首先是在視覺檢測技術(shù)中，對圖像檢測數(shù)據(jù)進行采集處理過程需要充分考慮到每個圖像檢測輸出幀的格式，并根據(jù)相關(guān)用戶的信息進行綜合分析處理，只有當圖像檢測中獲得足夠精準的信息數(shù)據(jù)后，才能使檢測結(jié)果變得更加準確。其次是想要檢測結(jié)果圖像質(zhì)量得到穩(wěn)定提升，就必須考慮對源頭圖像數(shù)據(jù)進行預處理，并根據(jù)預處理圖像技術(shù)提供必要的技術(shù)條件，從而幫助并提升檢測的圖像質(zhì)量[5]。最后是可以借助模型分析的方式，建立一定的能量模板后，可以形成對應的模型，有利于更好地對相關(guān)檢測物體能量的分析對比，不但可以直接獲得比較真實的能量分析效果，還可以獲得足夠的能量分配。同時在利用這些數(shù)據(jù)處理時，可以做到對數(shù)據(jù)結(jié)果的前提預測，能夠更好地監(jiān)控這些數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)工作的處理過程得到大幅度的提升，才能有效地提高實際數(shù)據(jù)的檢測效率和工作質(zhì)量。

3.2 在圖像預處理技術(shù)中的應用

在計算機視覺技術(shù)的應用中，圖像預處理技術(shù)對計算機視覺技術(shù)有著非常重要的影響，因此利用圖像預處理技術(shù)可以實現(xiàn)對圖像的處理和分析，隨后結(jié)合數(shù)據(jù)處理的能力，對圖像內(nèi)的相關(guān)信息數(shù)據(jù)進行提取，可以使圖像預處理技術(shù)工作變得更加簡單。因此計算機視覺技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應用中，能夠?qū)D像預處理技術(shù)與模板技術(shù)結(jié)合在一起，從而在很大程度上減少工作中的技術(shù)難度，同時結(jié)合實際技術(shù)要求對圖像及時進行預處理，可以提升圖像的使用效率[6]。由于圖像預處理技術(shù)目前已經(jīng)得到了有效應用，所以隨著圖像預處理技術(shù)的不斷發(fā)展，經(jīng)過多次圖像預視化處理后，將傳統(tǒng)圖像處理中的二維數(shù)值進行邊緣化提取顯示，并在計算機網(wǎng)絡(luò)視覺圖像技術(shù)領(lǐng)域中提取預處理技術(shù)節(jié)點算法，使預處理結(jié)果精準化的程序檢測穩(wěn)定性得到提升。

3.3 在模板匹配技術(shù)中的應用

模板匹配技術(shù)在計算機視覺技術(shù)的應用中，需要提前設(shè)定模板和工業(yè)生產(chǎn)中需要檢測的物體，并對模板進行有效的匹配和對比分析，從而利用計算機視覺技術(shù)對工業(yè)生產(chǎn)中存在的問題進行解決。在工業(yè)生產(chǎn)過程中，對于那些比較細微的問題，還可以用模板匹配技術(shù)進行問題分析，因此在計算機視覺技術(shù)的實際使用中，需要和模板相結(jié)合，實現(xiàn)對檢測物體的提前預設(shè)，只有當模板和實際物體的圖像比較相似的情況下才能進行分析，可以獲得最真實的檢測結(jié)果。將計算機視覺技術(shù)應用到模板匹配技術(shù)中，可以實現(xiàn)全方位、立體化的對比，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速強化的作用[7]。在模塊匹配中，作為相似性度量的方式，計算機視覺技術(shù)在距離衡量上具有非常高的相似性，這是因為在模板匹配中需要建立點與點之間的對應關(guān)系。在用來處理很多特征點的情況時，計算機實時性比較高且具有很強的抗干擾能力和容錯能力情況下，計算機視覺技術(shù)通常在實際使用過程中卻具有非常良好的效果。而計算機視覺技術(shù)在模板匹配中對兩個給定的有限點集分別用A、B兩點標示，兩點分別為A={a1，a2，...ap}和B={b1，b2，...bq}，使得A、B兩點之間的距離可以定義為：h(A，B)=max[h(A，B)，h(B，A)]。其公式標示為h(A，B)=max min‖a-b‖。在公式中A和B之間的接近程度，則表示集中每一點與另外一點集中距離很接近時，它的數(shù)據(jù)就越小，反之亦然，而整個距離的大小與兩點最不匹配的距離有著一定的關(guān)系，通常對于原理中心的噪聲點則是非常的敏感。在對不同點的集中匹配時，通過適當?shù)倪x取相關(guān)值，可以排除圖形輪廓畸變和噪音聲帶點的匹配結(jié)果。

4 計算機視覺技術(shù)對工業(yè)領(lǐng)域未來發(fā)展的影響

4.1 實現(xiàn)應用范圍的拓寬

從總體效果來看，計算機視覺技術(shù)已經(jīng)廣泛應用于各大工業(yè)領(lǐng)域當中，同時計算機視覺技術(shù)還可以更好地提升圖像處理精度。因此在工業(yè)領(lǐng)域使用計算機視覺技術(shù)，使圖像處理能力和視覺檢測能力得到提升，能夠進一步實現(xiàn)對工業(yè)產(chǎn)品的無損檢測，由于檢測效率高、質(zhì)量穩(wěn)定，所以在工業(yè)視覺系統(tǒng)中，計算機視覺技術(shù)主要應用在視覺檢測和工業(yè)機器人這兩種系統(tǒng)當中。在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展中，計算機視覺系統(tǒng)給工業(yè)自動識別和加工提供了視覺技術(shù)支持，最終促進工業(yè)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。

4.2 對應用性能的提升

通常情況下，計算機視覺技術(shù)主要應用于工業(yè)視覺系統(tǒng)中，而工業(yè)領(lǐng)域中判定應用成果的最重要指標是分辨率，所以對于不同的工業(yè)環(huán)境和元件體積，所需的視覺分辨率要求也有所不同[8]。針對這種情況，計算機視覺技術(shù)就需要在特定的條件下對工業(yè)產(chǎn)品做出精準的檢測，在未來計算機視覺技術(shù)工業(yè)化發(fā)展中，站在空間和灰度變化方面實現(xiàn)對圖像分辨率和精度的提升，可以實現(xiàn)快速檢測工業(yè)產(chǎn)品性能的要求，最終能夠很好地完成對工業(yè)元件尺寸、形狀以及大小的精準核算。

5 結(jié)束語

計算機視覺技術(shù)廣泛應用于工業(yè)領(lǐng)域中，有利于促進工業(yè)領(lǐng)域的快速發(fā)展，而在計算機視覺技術(shù)中，加強對圖像成型、模板匹配、檢測等技術(shù)的綜合性分析，可以實現(xiàn)對工業(yè)產(chǎn)品精準的檢測，計算機視覺技術(shù)的不斷發(fā)展和應用，大幅度提高了工業(yè)領(lǐng)域的生產(chǎn)效率，因此計算機視覺技術(shù)具有極高的推廣價值。