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    計算機(jī)視覺技術(shù)及其在自動化中的應(yīng)用

    2016-04-07 16:35:49崔天依
    電腦知識與技術(shù) 2016年3期
    關(guān)鍵詞:計算機(jī)應(yīng)用分析

    崔天依

    摘要:隨著社會的發(fā)展,科技的進(jìn)步,計算機(jī)的應(yīng)用范圍也越來越廣,人們開始試圖建立利用計算機(jī)來代替人類進(jìn)行自動識別的人工智能系統(tǒng),而要想建成這種系統(tǒng)一項必不可少的技術(shù)就是計算機(jī)視覺技術(shù)。為了進(jìn)一步促進(jìn)計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,使計算機(jī)視覺技術(shù)得到更廣泛的推廣與應(yīng)用,本文概述了計算機(jī)視覺技術(shù)的基本概念、工作原理與理論框架,并重點分析了計算機(jī)視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)自動化、工業(yè)自動化以及醫(yī)學(xué)自動化中的應(yīng)用,以期為計算機(jī)視覺技術(shù)的推廣與發(fā)展貢獻(xiàn)自己的綿薄之力。

    關(guān)鍵詞:計算機(jī);視覺技術(shù);應(yīng)用;分析

    中圖分類號:TP37 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-3044(2016)03-0242-02

    計算機(jī)人工智能技術(shù)中的一項重要技術(shù)就是計算機(jī)視覺技術(shù),這種技術(shù)主要是讓計算機(jī)利用圖像來實現(xiàn)認(rèn)知環(huán)境信息的目的,這一目的的實現(xiàn)需要用到多種高尖端技術(shù)。近年來隨著計算機(jī)技術(shù)以及計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的普及與發(fā)展,計算機(jī)視覺技術(shù)也得到了較快發(fā)展,并且在實際生產(chǎn)與生活中的應(yīng)用也越來越廣泛。

    1 計算機(jī)視覺技術(shù)概述

    1.1 基本概念

    計算機(jī)視覺技術(shù)主要研究計算機(jī)認(rèn)知能力的一門技術(shù),其具體主要是通過用攝像機(jī)代替人的眼睛,用電腦代替人的大腦,最終使計算機(jī)具備類似于人類的識別、判斷以及記憶目標(biāo)的功能,代替人類進(jìn)行部分生產(chǎn)作業(yè)。人們目前研究的人工智能技術(shù)中的一項重要內(nèi)容就是計算機(jī)視覺技術(shù),通過研究計算機(jī)視覺技術(shù)可以讓計算機(jī)擁有利用二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境的功能。總的來說,計算機(jī)視覺技術(shù)是在圖像與信號處理技術(shù)、概率分析統(tǒng)計、網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)技術(shù)以及信息處理技術(shù)的基礎(chǔ)上,利用計算機(jī)來分析、處理視覺信息的技術(shù),它是現(xiàn)代社會新興起的一門高新技術(shù)。

    1.2 工作原理

    在亮度滿足要求的情況下,首先使用攝像機(jī)對具體事物的圖像信息進(jìn)行采集,利用網(wǎng)絡(luò)把采集到的圖像信息向計算機(jī)內(nèi)部輸送,然后在計算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部處理加工圖像信息會把事物的原始圖像得到,隨后利用圖像處理技術(shù)進(jìn)一步處理原始圖像,獲得優(yōu)化質(zhì)量效果之后的圖像,分類與整理圖像中有特征價值的信息,通過智能識別技術(shù)識別與描述提取到的圖像信息特征,最后把得到的高層次的抽象信息存儲起來,在進(jìn)行識別事務(wù)時分析對比這些儲存信息就可以實現(xiàn)事物的識別,這樣視覺系統(tǒng)的基本任務(wù)也就完成了。其具體視覺系統(tǒng)如圖1所示:

    1.3理論框架

    人類研究視覺技術(shù)雖然起步比較早,但取得較大進(jìn)步是在20世紀(jì)80年代初伴隨著視覺計算理論的出現(xiàn)。它的出現(xiàn)把研究視覺理論的策略問題解決了,視覺技術(shù)是一項特別復(fù)雜的信息處理過程,要想對視覺的本質(zhì)準(zhǔn)確完整的理解,必須從不同角度與層次研究與分析視覺本質(zhì)。視覺計算理論研究層次大致可分為:計算機(jī)理論、算法以及實際執(zhí)行。站在計算機(jī)理論的角度分析視覺技術(shù),我們可知必須用要素圖、維圖、以及三維模型表像來描述視覺信息。

    所以,可以把計算機(jī)視覺技術(shù)當(dāng)做從三維環(huán)境圖像中抽取、描述與解釋信息的過程,其主要分析步驟可分為感覺、處理、描述、識別、解釋等。若依據(jù)上述各過程實現(xiàn)需用到的方法與技術(shù)的復(fù)雜性劃分層次,可大致把計算機(jī)視覺技術(shù)劃分為:低層視覺處理、中層視覺處理、高層視覺處理三個層次。

    2 計算機(jī)視覺技術(shù)在自動化中的應(yīng)用

    2.1 農(nóng)業(yè)自動化中計算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用

    在農(nóng)業(yè)自動化中應(yīng)用計算機(jī)視覺技術(shù)可以全天候?qū)崟r監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況,便于科學(xué)管理農(nóng)作物。還可以應(yīng)用計算機(jī)視覺技術(shù)來檢測農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量,例如可以應(yīng)用計算機(jī)監(jiān)測技術(shù)來監(jiān)測大多數(shù)蔬菜的質(zhì)量,傳統(tǒng)的人工檢測蔬菜質(zhì)量的方法,不僅費時費力,而且檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性也不能很好的保證,在實際人工檢測過程中還容易傷害蔬菜,可以通過利用計算機(jī)視覺技術(shù)來感應(yīng)蔬菜自身釋放的紅外線、紫外線以及其他可見光的能量大小,然后和質(zhì)量達(dá)標(biāo)蔬菜的光線能量大小進(jìn)行對比,根據(jù)這些對比結(jié)果可以把蔬菜質(zhì)量的好壞準(zhǔn)確判斷出來,在蔬菜質(zhì)量檢測過程中應(yīng)用計算機(jī)視覺技術(shù),把傳統(tǒng)的蔬菜檢測方法完全顛覆了,極大的方便了農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量檢測,由此可見,計算機(jī)視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中有很高的使用與推廣價值。

    2.2 在工業(yè)自動化中計算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用

    計算機(jī)視覺技術(shù)在工業(yè)自動化應(yīng)用的一個重要領(lǐng)域就是可以精密測量零件尺寸,其測量與被測對象的原理如圖2所示。

    光學(xué)系統(tǒng)、計算機(jī)處理系統(tǒng)以及CCD攝像頭,是計算機(jī)檢測系統(tǒng)的主要組成,被測物體由光源發(fā)出的平行光束進(jìn)行照射,利用顯微光學(xué)鏡把待檢測部位的輪廓圖像呈現(xiàn)在攝像機(jī)的面陣CCD上,然后再通過計算機(jī)處理這些圖像,進(jìn)而把被測部位的輪廓位置信息獲取下來,若被測對象是出現(xiàn)位移時,可通過兩次重復(fù)測量,利用兩次測量的位置差就可以得出,被測物體的位移量。

    此外計算機(jī)視覺技術(shù)還可以應(yīng)用于逆向工程中,應(yīng)用3D數(shù)字化測量儀可以快速準(zhǔn)確的測出現(xiàn)有工件輪廓的坐標(biāo)值,同時還能構(gòu)建曲面,保存成CAD或CAM圖像,把這些圖像送入CNC制作中心加工,便可制作出產(chǎn)品,這也就是所謂的逆向工程。由上述分析我們可知逆向工程要想實現(xiàn),最關(guān)鍵的一環(huán)就是如何通過精密測量系統(tǒng)來測量樣品的三圍尺寸,獲得各部位數(shù)據(jù),進(jìn)而做曲面處理進(jìn)而加工生產(chǎn)。對于這一難題我可以通過利用線結(jié)構(gòu)光測量物體表面輪廓技術(shù)來實現(xiàn),器具體輪廓結(jié)構(gòu)示意圖如下圖3所示。

    這種測量方法的工作原理為:利用激光穿越平行、等距的振幅光柵組件,或直接采用干涉儀發(fā)出的干涉條紋,形成平面條紋結(jié)構(gòu)光,再向物體表面投射,由于物體各表面的深度與曲率的不同,條紋會自動出現(xiàn)變化,然后再通過使用CCD攝像機(jī)對變形條紋進(jìn)行拍攝。這樣就可以把物體表面輪廓的變化情況分析出來。攝像機(jī)在拍攝圖像的過程中,把圖像信號轉(zhuǎn)化為模擬信號,再轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號,然后經(jīng)過傳送再還原信號到圖形處理系統(tǒng),就得到三維輪廓圖像。

    在工業(yè)自動化中計算機(jī)視覺技術(shù)的深入廣泛應(yīng)用,不但使工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量得到了保障,而且跨越式的提高了工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)速度。如計算機(jī)視覺技術(shù)可以很好的檢測產(chǎn)品包裝質(zhì)量,封口質(zhì)量以及印刷質(zhì)量等等,如我國重點指定的印刷造幣機(jī)器的南京造幣廠,由于貨幣制造印刷是由印刷造幣機(jī)器來實現(xiàn)的,所以要嚴(yán)格要求其生產(chǎn)工藝,一絲一毫的生產(chǎn)差錯都不允許存在,為了保障印刷制造出來的造幣機(jī)器質(zhì)量完全達(dá)標(biāo),必須嚴(yán)格精確檢測生產(chǎn)出來的成品。在印刷造幣機(jī)器的過程中要求要有非常高的計算機(jī)視覺技術(shù),隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的不斷進(jìn)步,計算機(jī)視覺技術(shù)已經(jīng)對印刷造幣機(jī)器的需求完全滿足了,實際的應(yīng)用效果也非常理想,印刷造幣機(jī)器在實際生產(chǎn)的過程中,南京造幣廠把計算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用在了每個應(yīng)刷造幣機(jī)器最后的生產(chǎn)工序上,硬幣受到重力下落的瞬間,計算機(jī)視覺技術(shù)可以瞬間采集圖像的信息,準(zhǔn)確拍攝硬幣在下落過程中的圖像,通過高速光纖傳感器可以把硬幣圖像向計算機(jī)系統(tǒng)快速傳輸,利用計算機(jī)系統(tǒng)處理信息與識別信息的超強(qiáng)能力,可以及時識別硬幣質(zhì)量,經(jīng)大量實踐研究得出,在印刷造幣機(jī)器上應(yīng)用計算機(jī)視覺技術(shù)已經(jīng)幾乎沒有檢查差錯現(xiàn)象的發(fā)生,由此可知,在工業(yè)自動化中計算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用不但可行,而且發(fā)展空間還很大。

    2.3 在醫(yī)學(xué)自動化中計算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用

    在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域計算機(jī)視覺技術(shù)也得到了廣泛應(yīng)用,如醫(yī)學(xué)中經(jīng)常用到的CT圖像以及X射線圖都用到了計算機(jī)視覺技術(shù),這些技術(shù)的廣泛應(yīng)用很大程度上方便了醫(yī)生準(zhǔn)確判斷病人病情,另外,在生產(chǎn)藥品的過程中,應(yīng)用計算機(jī)視覺技術(shù)可以高效檢測藥品包裝的合格與否,其基本流程是:傳送裝置先準(zhǔn)確運輸藥品到指定位置,傳送裝置自身又可分為檢測與分離兩個區(qū)域,在傳送藥品的過程中藥品的圖像信息會被特定的攝像機(jī)采集,采集完成后向計算機(jī)系統(tǒng)傳遞采集信息,然后計算機(jī)系統(tǒng)會分析與處理這些信息,把沒有包裝好的藥品自動識別出來,并且向分離區(qū)傳遞識別信息,分離區(qū)的自動裝置會依據(jù)傳輸?shù)姆蛛x信息,隔離開沒有包裝好的藥品,這樣就可以有效分類包裝好的藥品與沒有包裝好的藥品,在藥品包裝檢測方面應(yīng)用計算機(jī)視覺技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工檢測,不但可以實現(xiàn)藥品準(zhǔn)確無誤的檢測,而且還可以大大提高檢測藥品包裝質(zhì)量的效率,完善了藥品生產(chǎn)的自動化,由此可見,在醫(yī)學(xué)自動化中應(yīng)用計算機(jī)視覺技術(shù)可以積極促進(jìn)醫(yī)學(xué)自動化的發(fā)展。

    3 結(jié)束語

    總之,計算機(jī)視覺技術(shù)是一門研究計算機(jī)識別能力的高新技術(shù),它涵蓋了很多其他技術(shù),具有一定復(fù)雜性。要想使其在自動化生產(chǎn)中得到更好地推廣與應(yīng)用,我們必須在明白其基本概念、工作原理以及理論框架的基礎(chǔ)上,結(jié)合實際生產(chǎn)情況,不斷進(jìn)行深入研究,只有這樣才能使計算機(jī)視覺技術(shù)得到更好地推廣與應(yīng)用,才能使這項現(xiàn)代化的高新技術(shù)更好的服務(wù)于社會,服務(wù)于人類。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 龔超,羅毅,涂光瑜.計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用[J].電力系統(tǒng)自動化,2003(1).

    [2] 李永奎,劉冬.計算機(jī)視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)科技與裝備,2011(6).

    [3] 郭聯(lián)金,朱日龍,楊國卿,等.淺談機(jī)器視覺技術(shù)在自動化制造業(yè)中的應(yīng)用[J].機(jī)電一體化,2015(8).

    [4] 楊國梁,郭新宇,張光年,等.計算機(jī)視覺技術(shù)在植物根系形態(tài)研究中的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息,2005(11).

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