計算機視覺技術在工業領域中的應用

王華溢

(新疆大學，新疆 烏魯木齊830008)

1 計算機視覺技術

1.1 計算機視覺技術理論

計算機視覺技術主要是通過模擬人眼視覺功能，并在數據和圖像中提取關鍵信息，實現對不同形態、數據的有效識別。通常情況下，計算機視覺技術可以利用輸入法對透射景物時產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據信息，在計算機視覺技術基礎理論的研究過程中，可以將計算機視覺技術大致分為三個階段[1]。第一個階段是早期視覺技術階段，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、方向等數據，并對這些數據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據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系，所以需要將物體作為中心坐標，同時使用符號結構描述相關的三維結構和空間關系，其具體關系如圖1所示。

圖1 計算機視覺三階段

1.2 與計算機視覺相關的領域

由于計算機視覺技術是一種涉及多個方面的全新技術，在計算機視覺領域中，涵蓋了計算機科學、人工智能、生物神經、心理學、物理學等多個領域的學科。因此計算機視覺技術主要包括對圖像內容的處理和識別，在圖像處理中，根據系統圖像進行轉化，并對圖像本身所代表的景物進行描述，可以根據圖像所展示的相關特點與結構等方式，實現對圖像類別的規劃和具體劃分[2]。

1.3 計算機視覺和人類視覺

計算機視覺的發展是依據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在以下三點內容。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相關的圖像內容進行容納；最后是構建出有效的識別算法，并按照算法完成相應的內容要求，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 工業視覺

2.1 工業視覺的特點

工業視覺系統和傳統的視覺系統有著非常明顯的區別，這是因為工業視覺系統圖像能夠更好地滿足我國工業領域的特殊要求。因此在傳統視覺工業系統的處理過程中，需要對工業生產線進行有效地測量，可以實現對被測物體達到同步協調的生產和檢測目的[3]。在實際的工業視覺檢測過程中，將檢測結果呈報給其他部門，有利于工業視覺系統可以涵蓋到其他的系統當中，但由于不同的系統有著不同的差異，所以當工業視覺系統被涵蓋到其他系統后，很容易導致工業視覺系統能夠擁有更多的其他系統性功能。在我國計算機視覺工業領域中，系統設計需要設計出不同的子系統，保證其最后可以形成一個完整的系統，有利于使工業視覺系統的特點更加清晰，同時也可以最大限度地發揮工業視覺系統的作用。

2.2 工業視覺的技術性能

通常在工業視覺技術性能的要求中，高質量的檢測以及高質量的分辨率是工業視覺系統最為主要的衡量目標。但是通常情況下，工業視覺系統包含了環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。而工業視覺系統在灰度變化中，需要依靠光源作為主要的指標形式，因此在工業視覺系統的檢測中，相關設備必須具備足夠的靈敏度，才能快速對工業產品進行實時動態的檢測[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的運行性能，可以確保精準的測量形式，實現信號來源位置、尺寸、形狀等信息開展有效地配合，在工業系統中，可以針對實際要求進行動態調節，從而確保工業視覺系統具備良好的性能。

2.3 工業視覺的應用領域

計算機視覺技術由于具有非常獨特的優勢，所以廣泛應用于工業領域，通過計算機視覺技術，能夠快速獲取相關的信息資料，有利于及時對相關信息數據進行分析。計算機視覺技術在工業視覺領域的快速發展，使得圖像處理技術也得到了極快的發展，在對圖像處理技術不斷創新和完善中，促使計算機視覺技術的檢測效率和準確率得到了有效提升，使得工業生產可以達到無損檢驗的效果，不僅提升了產品質量，同時也提升了產品效率。因此從工業視覺系統來看，工業視覺技術大致有以下兩個優點：首先是通過計算機視覺技術對比被測物體的圖像，可以更好地提升被測物體的檢測質量；其次是將計算機視覺技術充分發揮，并對計算機視覺技術進行控制，能夠實現在工業生產領域做出更大的貢獻。

3 計算機視覺技術在工業領域中的應用

3.1 在視覺檢測技術中的應用

計算機視覺技術在工業領域的應用，首先是在視覺檢測技術中，對圖像檢測數據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，并根據相關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據后，才能使檢測結果變得更加準確。其次是想要檢測結果圖像質量得到穩定提升，就必須考慮對源頭圖像數據進行預處理，并根據預處理圖像技術提供必要的技術條件，從而幫助并提升檢測的圖像質量[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。同時在利用這些數據處理時，可以做到對數據結果的前提預測，能夠更好地監控這些數據，使數據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據的檢測效率和工作質量。

3.2 在圖像預處理技術中的應用

在計算機視覺技術的應用中，圖像預處理技術對計算機視覺技術有著非常重要的影響，因此利用圖像預處理技術可以實現對圖像的處理和分析，隨后結合數據處理的能力，對圖像內的相關信息數據進行提取，可以使圖像預處理技術工作變得更加簡單。因此計算機視覺技術在工業領域的應用中，能夠將圖像預處理技術與模板技術結合在一起，從而在很大程度上減少工作中的技術難度，同時結合實際技術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目前已經得到了有效應用，所以隨著圖像預處理技術的不斷發展，經過多次圖像預視化處理后，將傳統圖像處理中的二維數值進行邊緣化提取顯示，并在計算機網絡視覺圖像技術領域中提取預處理技術節點算法，使預處理結果精準化的程序檢測穩定性得到提升。

3.3 在模板匹配技術中的應用

模板匹配技術在計算機視覺技術的應用中，需要提前設定模板和工業生產中需要檢測的物體，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對工業生產中存在的問題進行解決。在工業生產過程中，對于那些比較細微的問題，還可以用模板匹配技術進行問題分析，因此在計算機視覺技術的實際使用中，需要和模板相結合，實現對檢測物體的提前預設，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果。將計算機視覺技術應用到模板匹配技術中，可以實現全方位、立體化的對比，最終實現數據快速強化的作用[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，它的數據就越小，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，通過適當的選取相關值，可以排除圖形輪廓畸變和噪音聲帶點的匹配結果。

4 計算機視覺技術對工業領域未來發展的影響

4.1 實現應用范圍的拓寬

從總體效果來看，計算機視覺技術已經廣泛應用于各大工業領域當中，同時計算機視覺技術還可以更好地提升圖像處理精度。因此在工業領域使用計算機視覺技術，使圖像處理能力和視覺檢測能力得到提升，能夠進一步實現對工業產品的無損檢測，由于檢測效率高、質量穩定，所以在工業視覺系統中，計算機視覺技術主要應用在視覺檢測和工業機器人這兩種系統當中。在工業領域的發展中，計算機視覺系統給工業自動識別和加工提供了視覺技術支持，最終促進工業產業的快速發展。

4.2 對應用性能的提升

通常情況下，計算機視覺技術主要應用于工業視覺系統中，而工業領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環境和元件體積，所需的視覺分辨率要求也有所不同[8]。針對這種情況，計算機視覺技術就需要在特定的條件下對工業產品做出精準的檢測，在未來計算機視覺技術工業化發展中，站在空間和灰度變化方面實現對圖像分辨率和精度的提升，可以實現快速檢測工業產品性能的要求，最終能夠很好地完成對工業元件尺寸、形狀以及大小的精準核算。

5 結束語

計算機視覺技術廣泛應用于工業領域中，有利于促進工業領域的快速發展，而在計算機視覺技術中，加強對圖像成型、模板匹配、檢測等技術的綜合性分析，可以實現對工業產品精準的檢測，計算機視覺技術的不斷發展和應用，大幅度提高了工業領域的生產效率，因此計算機視覺技術具有極高的推廣價值。