視覺圖像處理技術(shù)在車輛定位系統(tǒng)中的應(yīng)用分析

張念紅

（浙江公路技師學(xué)院，浙江 杭州 310013）

目前來看，衡量我國汽車制造業(yè)發(fā)達(dá)程度的一個重要指標(biāo)是計算機視覺的應(yīng)用程度。隨著我國科技水平的不斷提升，在線檢測計算機視覺精確定位系統(tǒng)的發(fā)展速度也在不斷加快，在這樣的行業(yè)背景之下，想要有效提升計算機視覺定位的速度以及系統(tǒng)檢測精度，應(yīng)該進(jìn)一步深化我國汽車制造行業(yè)的發(fā)展。由于現(xiàn)階段的工業(yè)機器人已經(jīng)具備工業(yè)生產(chǎn)的特點與優(yōu)勢，接觸視覺傳感器之后，可以快速實現(xiàn)對行為系統(tǒng)的有效測量，從而使得視覺圖像處理技術(shù)優(yōu)點得到有效體現(xiàn)。在對視覺圖像處理技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用的時候，應(yīng)該準(zhǔn)確考慮到汽車生產(chǎn)線的定位精確程度，這也在很大程度上決定著視覺定位系統(tǒng)是否能夠得到快速的推廣以及應(yīng)用。在進(jìn)行工業(yè)生產(chǎn)測量操作的過程中，實時性在線測量的方式應(yīng)用之后可以實現(xiàn)對車身的準(zhǔn)確定位，這樣一來也使得工業(yè)生產(chǎn)的實際要求得到了有效滿足。

一、視覺圖像處理技術(shù)概述

在對視覺圖像或者數(shù)據(jù)來進(jìn)行觀察以及操作的時候，要注意對計算機視覺所要表達(dá)的內(nèi)涵進(jìn)行確定，這樣才能使原始數(shù)據(jù)通過攝像機的方式拍攝到圖像以及視頻，然后對其進(jìn)行轉(zhuǎn)化，計算機視覺屬于這樣一項科學(xué)技術(shù)。從最開始的實驗室階段一直到計算機視覺技術(shù)逐漸走向工業(yè)階段，在這一過程中，圖像處理技術(shù)以及成為了計算機視覺的核心[1]。對于圖像處理技術(shù)來說，簡單的二值圖像經(jīng)過長時間的發(fā)展，在分辨率上有了明顯提高，并且實現(xiàn)多灰度的圖像處理。現(xiàn)階段，我國科技發(fā)展速度不斷加快，這與我國社會經(jīng)濟(jì)水平的快速發(fā)展有直接關(guān)系，人工智能以及模式識別的不斷發(fā)展，使得計算機視覺算法以及圖像處理技術(shù)在實際應(yīng)用的過程中取得了較為理想的效果。計算機視覺技術(shù)在我國工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用規(guī)模不斷擴大，并且受眾群體也越來越大。在對圖像處理技術(shù)進(jìn)行運用的時候，計算機視覺能夠分析并且處理視覺傳感器所采取的信息，可以將最終的分析結(jié)果傳遞給工業(yè)機器人，工業(yè)機器人已經(jīng)在很大程度上具備了人工智能的特點。在利用視覺圖像技術(shù)對圖片信息進(jìn)行處理的時候，可以嘗試將其轉(zhuǎn)化為控制機器人工作的信息，通過這種方式來實現(xiàn)機器人的自動化運行工作[2]。在對計算機視覺技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用的時候，應(yīng)該注意對此項技術(shù)所涉及的內(nèi)容進(jìn)行明確，通過這種方式來實現(xiàn)圖像處理技術(shù)以及傳感技術(shù)、硬件技術(shù)、光學(xué)成像技術(shù)的有效應(yīng)用。由此可以看出，計算機視覺技術(shù)屬于一項綜合技術(shù)，在對其進(jìn)行實際應(yīng)用的過程中會涉及多項內(nèi)容。

二、視覺圖像處理技術(shù)在車輛定位系統(tǒng)中的應(yīng)用

（一）在車身圖像采集中的應(yīng)用

對于一個完成的圖像采集過程來說，會涉及多個環(huán)節(jié)，主要是利用攝像機來對目標(biāo)物體進(jìn)行圖像采集，在采集的過程中，要注意對得到的信息圖像進(jìn)行處理以及分析，然后將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像，并且將其保存到設(shè)備中，以備不時之需。當(dāng)完成對圖像的后續(xù)處理之后，如果圖像質(zhì)量較好，后期處理效果也會更加理想，由此可以看出圖像采集工作的作用。在對采樣頻率進(jìn)行確定的時候，其設(shè)置情況會直接影響到所獲取圖像的質(zhì)量[3]。如果圖像采集的信息量較大，應(yīng)該注意盡量減小采樣頻率的設(shè)置。二維采樣工作應(yīng)該以一維采樣作為基本前提，通過這種方式來實現(xiàn)對樣本的有效處理。由此可以看出，圖像采集頻率的設(shè)置應(yīng)該盡量保持其不會小于最大頻率分量的2 倍。在攝像過程中采集到相應(yīng)的圖像信息之后，應(yīng)該對其進(jìn)行適當(dāng)處理，現(xiàn)階段的主要圖像處理方法包括圖像分割以及邊緣檢測法。

（二）在圖像平滑優(yōu)化中的應(yīng)用

在對視覺圖像處理技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用的時候，由于外界環(huán)境是處于不斷變化的過程中，如果光照強度改變很可能會對現(xiàn)場產(chǎn)生不可預(yù)料的影響因素，在進(jìn)行圖像采集的過程中，經(jīng)常會出現(xiàn)采集到的圖像與真實圖像之間存在誤差的現(xiàn)象。為了可以得到品質(zhì)更高的圖像，應(yīng)該注意對噪聲進(jìn)行消除，通過消噪的方式可以使圖片最終呈現(xiàn)出的效果更加理想。在對噪音進(jìn)行消除的時候，往往需要應(yīng)用多種過濾方法，也可以嘗試應(yīng)用現(xiàn)階段先進(jìn)的濾波算法來實現(xiàn)對圖片信息的處理。在對順序統(tǒng)計濾波器進(jìn)行應(yīng)用的時候，其作用主要體現(xiàn)在可以利用中值來替代采集到的圖像鄰域中各個點數(shù)值。

（三）在圖像邊緣檢測中的應(yīng)用

當(dāng)利用邊緣檢測算子技術(shù)對圖像進(jìn)行處理之后，可以有效降低圖像傳輸過程中受到外界噪聲因素的影響程度，這樣一來也使得采集到的圖像質(zhì)量得到了保證。邊緣檢測算子的方法在實際應(yīng)用過程中，其主要優(yōu)勢體現(xiàn)在操作方便，其在我國應(yīng)用范圍正在不斷擴大，但是對此種方法來說，也存在一些缺陷，主要體現(xiàn)在不能很好地區(qū)分目標(biāo)物體圖像的非特征區(qū)域以及特征區(qū)域的信息，從這一角度來看，算子在物體特征區(qū)域信息提取方面的應(yīng)用水平還需要進(jìn)一步提升。

結(jié)束語

綜上所述，本文嘗試對視覺圖像處理技術(shù)進(jìn)行了研究分析，并且對視覺定位系統(tǒng)圖像處理技術(shù)在車輛定位系統(tǒng)中的應(yīng)用情況進(jìn)行了分析。同時，對前人提出的觀點看法進(jìn)行了分析以及改進(jìn)，今后，想要使視覺圖像處理技術(shù)在我國汽車制造行業(yè)得到更好的應(yīng)用，還應(yīng)該進(jìn)一步提升此項技術(shù)的智能化水平。