計算機圖像處理與識別技術在機電設施物聯網系統中的應用

白云恩 孫遠 張卓等

摘要：隨著信息化進程的加快，計算機技術在社會上的應用日益廣泛。目前的計算機圖像處理和識別技術與傳統的技術相比．其在實際應用中有著明顯的優越性。文章對計算機圖像處理和識別技術在機電設施物聯網系統中的應用進行了探討，以期對我國電子信息領域的發展有一定的參考價值。

關鍵詞：計算機；圖像處理；識別技術；機電設施物聯網系統

中圖法分類號：TP391 文獻標識碼：A

１ 引言

隨著因特網和計算機技術的迅速發展和應用，大量的信息也隨之產生，雖然其中含有大量的經濟和社會價值，但同時也存在一些無用的信息。為了保證信息的完整性和正確性，必須采用先進的技術對其進行分析和優化。在這樣的發展背景下，計算機圖像處理和識別技術這種高容量、高靈活性的新技術應運而生，其具有速度快、檢測精準度極高的特點。計算機影像處理與辨識技術，從簡單到復雜、從人工到智能，從硬件到軟件，都發生了飛躍，隨著互聯網和大數據的發展，其將會有更大的發展空間。因此，對計算機圖像處理和識別技術進行合理的分析，并對其在機電設備中的實際應用進行舉例，對于提高計算機圖像處理和識別技術有著重要的指導作用。

２ 計算機圖像處理與識別技術的應用原理

計算機圖像處理和識別技術在原理上與人的視覺感知能力相似。在計算機圖像處理和識別中，要把圖像轉換成一定數量的數字信號，再通過相應的運算公式對轉換后的結果進行處理，從而獲得所需的資料。在這個過程中，計算機能夠對圖像的形狀、顏色、大小等進行識別，從而在計算機圖像庫中形成固定的記憶。在遇到類似對象的圖像時，通過計算機的處理和識別功能，將其提取出來，并將其與數據庫中所保存的具體圖片一一比較，最終確定最接近的圖像，從而實現對圖像的處理和識別。通過與所設定的處理和識別規則的比較，能夠發現并消除圖像中的瑕疵，滿足用戶的審美要求，并實現對圖像質量的檢測。計算機圖像處理與識別技術可以根據人的意愿對圖像進行加工和辨識，在智能交通、冶金、醫藥等領域已被廣泛使用，與現代社會發展緊密相關，是當前社會使用最主要的一項技術，前景非常廣闊。在各種圖像分析、處理過程中，利用計算機圖像處理技術可以有效提高圖像的利用率，其應用主要包括分析和轉換圖像，為以后的圖像處理提供有力的依據，從而為保障圖像處理的質量和工作效率提供有力的支持；正確應用已處理過的影像，能更好地利用計算機影像處理技術的應用價值，并能有效地推動各個產業的可持續發展。另外，在應用計算機影像處理技術時，必須對各種影像進行科學的分類。例如，模擬影像、數碼影像等，要有清楚的認識。利用計算機專用軟件對數據進行分析、處理，并將其還原為已處理的數據，從而高效提取所需要的圖像。所以，計算機數字圖像處理技術是以可視化技術為基礎，利用對象成像的原理，在計算機軟件的幫助下，對已處理的圖像進行數據化處理，然后將其轉換為圖像。

３ 計算機圖像處理與識別技術的應用過程

計算機圖像處理和識別技術常在圖像采集、預處理、特征點抓取、圖像分類等方面應用。首先，計算機會利用不同的傳感來獲得圖像的信息，并把它們轉換成計算機應用的特定的數字信號。其次，當計算機獲得了有關的影像資料后，必須馬上對影像進行預處理，從中抽取有用資訊，然后將資料收集起來，由影像辨識模組進行辨識。其可以有效去除掉圖像中無用的部分，減少圖像中的無效信息，從而提高后續處理的效率和使用效率。最后，根據操作者的實際需要，設置具體的程序，對滿足需要的圖像特征進行識別，并從中尋找出所有與此特征相關的圖像信息，從而得出最終的結果。另外，通過建立一套識別準則，使其能夠準確地在大量圖像中找到符合其特征的圖像，并實現對圖像的整體處理。

４ 計算機圖像處理與識別技術的應用優勢與特點

首先，根據計算機圖像處理與識別技術的發展與應用情況，其在各個領域各個方面都發揮著巨大的作用，內存速度極快，有著巨大的應用價值。特別是隨著網絡的普及，人們能夠獲得大量的信息，而且信息的種類繁多，傳統的處理和識別技術已不能滿足日常工作的需要。利用計算機的圖像處理與識別技術，能有效處理和分析數據信息，該系統能夠快速地對大數據進行處理，具有良好的適應性和協同性。其次，在某些特殊場合，計算機圖像處理與識別技術具有很高的準確率，能夠在同一時間內完成多個圖像的處理與識別，快速地從海量圖像中選出完整有效的圖像。與傳統的圖像處理和識別方法相比較，其精確度較高。

但是，在實際應用中，計算機圖像處理和識別技術缺少直觀的感覺，無法為人們提供視覺上的反饋。靈活的計算機圖像處理和識別技術，在實際應用中，采用智能化的設定進行圖像處理，技術人員可以調節計算機圖像處理和識別技術的精確度，從而實現對圖像的自動處理和識別，其具有很強的適應性，適用于各種地點和場合，具有同樣的應用價值。同時，利用計算機進行圖像處理和識別，可以降低手工作業的勞動強度，提高作業效率以及作業的靈活性，以及提升影像處理的精確性。

５ 物聯網系統與機電一體化

物聯網技術是因特網迅速發展的產物，其將對象和對象之間進行有效聯系，并將信號傳遞給用戶，以實現對目標的全面控制。在物聯網技術中，利用傳感器、圖像處理與識別技術，實現對各種對象的實時監測，以及聲音、光、熱、電等多種功能的集成，并借助網絡技術實現智能化控制。物聯網技術是近年來國內科技發展的一個重要趨勢，能夠滿足各種信息載體的需求，同時也是促進機電一體化發展的重要技術，在機械、電子、產品等領域形成一個龐大的網絡結構，在各種空間中實現互聯互通。

６ 計算機圖像處理與識別技術在機電設施物聯網系統中的應用

近年來，隨著互聯網和計算機技術的迅速發展，人們的生活和工作都越來越便捷。現在，機電設備物聯網的計算機圖像處理與識別技術正在逐步擴展，其具體應用領域如下。

６．１ 在工業自動化中的應用

工業生產的自動化是新時期工業發展的大勢所趨，而在工業中，要想使產品的安全性、品質得到改善和提高，就必須依靠用計算機技術完成。在實際生產中，通過計算機技術能夠準確識別出產品，并將其錄入生產裝置的操作系統中，可以有效提高產品的產量。在工業生產中，通過計算機圖像處理技術來實現對產品的組織和控制，以及對產品的自動控制。在工廠，汽車零件的自動識別系統采用了計算機圖像處理技術。另外，計算機影像處理及辨識技術也被廣泛應用于破損零件的檢驗、篩選工作，使生產廠商能在生產線上進行檢驗，以篩選出問題零件，提高產品品質，節約人力，從而提高企業的經濟效益和社會效益［１］ 。

６．２ 在工業安全巡檢系統中的應用

目前，我國正大力推進產業升級和轉型，其中工業自動化是其中的一個重要環節，而對其實現全面監控，則是進一步提高工業自動化水平的關鍵［２］ 。工業安全監控對自動化、精確度和運行效率的要求都很高，而采用先進的影像處理和識別技術將極大地提高系統的運行效率。將圖像處理和識別技術應用于工業安全監控，可以確保整個監控系統的全面性和工作效率。在實際應用中，主要是由安裝在監測裝置上的監視器采集影像資料，再通過影像辨識技術來辨識影像資料，若工業生產裝置與作業人員的作業表現不規范，或作業物件具有危險性，使用影像辨識技術加以驗證，促使其停止此項動作，并能自動偵測其作業狀況與故障狀況，確保工業作業的安全。通過圖像處理和識別技術，可以在不同的行業中對圖像進行識別，以確定相應的工藝操作是否符合標準。在實際應用中，主要是通過監測設備來獲得圖像的信息，然后使用圖像識別技術對采集到的圖像進行分析和判定。

利用圖像處理技術，可以對不規范的工作行為進行正確地識別，并觸發報警，防止不安全事件的發生［３］ 。

目前的圖像處理和識別技術已經具有較高的智能化程度，其可以利用智能算法對圖像進行分析和處理，既可以檢測和識別非標準的操作，又可以利用人臉識別技術為企業的安全管理提供支持。在智能深度學習的圖像識別技術中，除了監測被測行為、自動識別和診斷故障外，還具備諸如面部識別等其他功能。利用人臉識別技術，可以檢測出每一個員工的臉部特征，從而防止非法人員進入工廠。然而，由于臉部圖像所產生的信息與其相對靜止的工作行為不同，其動態性或不穩定性較大，難以精確識別，因為面部表情、光線、化妝等因素的影響，使人臉的識別難度增大，而基于人工智能的深度學習算法則可以在不同的表情、不同方位、不同光線的條件下，精確識別出人臉的面部特征，準確率達到９９％，這種方法可以有效提高企業生產管理水平，減少人為因素造成的安全生產事故。在現代工業企業中，利用人臉識別技術，對工作人員的臉部特征進行分析，有效阻止了非授權人員的闖入，從而增強了企業的保密能力［４］ 。人臉是一種動態的圖像，由于環境光線、表情等因素，使人臉的運動圖像難以被準確識別。然而，隨著深度學習技術在圖像處理和識別技術中的應用，它可以對不同環境、不同表情下的面部特征進行分析和識別，確保了識別的正確性，從而提高了企業的生產管理水平，減少了人為的安全事故。其中，圖像處理技術在交通安全管理、互聯網金融服務識別、工業自動化生產監控、智能門禁系統、公安刑偵、國家安全管理等方面得到了廣泛的應用。利用圖像處理和識別技術，對提高工商業企業的生產效率、提高社會管理水平等都具有重要意義［５］ 。

６．３ 在智能交通領域的應用

計算機圖像處理與識別技術是一種精確性、快速化的技術，在汽車駕駛、智能膠條、汽車定位等方面發揮其重要作用。在車輛輔助駕駛中，最典型的就是車道偏差警告，因為駕駛員長時間開車，會讓駕駛員的注意力無法集中，可能會在行駛的路途中發生意外，是個很大的危險因素，而通過計算機的圖像處理和識別，在發生偏移時，會自動計算出車輛的行駛狀況，給司機提供警示，使其能夠作出相應的調整，從而保證駕駛員精神集中，降低發生交通安全事故的概率。目前，我國汽車保有量很龐大，在道路運輸過程中，由于車輛行駛過程中的不規范導致交通事故頻頻發生。因此，如何對違法行為進行有效認定是一個很大的問題。在這種情況下，交通警察通過計算機圖像處理與識別技術對違法車輛進行車牌識別，并對車牌大小、顏色等進行詳細規定，從而提高圖像的處理和識別效率，為交警部門及時確定違法行為的責任認定［６］ 。

７ 計算機圖像處理和識別技術面臨的挑戰

要使計算機圖像處理與識別技術更切合實際、并與物聯網系統深度融合，還有很多問題要解決，如嵌入式平臺的開發要求有深度的神經網絡。由于功耗、成本、精確度和靈活性等因素，設計決策變得非常困難。工業必須使智能裝置與系統之間的通訊和元數據的分享標準化。在機器學習時代，整個軟件／ 固件的更新是一個全新的概念。

８ 結束語

計算機圖像處理和識別技術是當今信息技術迅速發展的必然趨勢，它在國內許多行業中得到了廣泛的應用。因此，要根據計算機圖像處理和識別技術的相應特征和理論，對技術的應用進行優化，以增強其應用功能，從而使其在實際應用中得到更大的發展，進而提高其使用效率和質量，促進社會的迅速發展。

在不久的將來，計算機圖像處理和識別技術會快速發展，具有十分廣闊的前景。

參考文獻：

［１］ 卡爾蔡司．連寶馬都在使用的ＣＴ 在線全檢測方案———ＺＥＩＳＳ ＶｏｌｕＭａｘ 在線測量應用現已上線［Ｊ］．汽車工藝師，２０１８（４）：２２?２３．

［２］ 黃科．ＴＢＭ 施工巖渣自動識別技術研究［Ｄ］．石家莊：石家莊鐵道大學，２０１９．

［３］ 劉亞平．計算機圖像處理與識別技術應用［Ｊ］．電子質量，２０２２（１０）：９４?９７．

［４］ 邵明禮．計算機圖像處理與識別技術的優勢及在各領域的應用［Ｊ］．計算機與網絡，２０２１，４７（１７）：３８?３９．

［５］ 付正廣．計算機圖像處理與識別技術的應用研究［Ｊ］．黑龍江科學，２０２１，１２（２４）：１１０?１１２．

［６］ 仝瓊琳．計算機圖像處理與識別技術的應用［Ｊ］．電子技術與軟件工程，２０２２（１１）：１９２?１９５．

作者簡介：白云恩（１９８１—），本科，高級工程師，研究方向：公路機電工程。

孫遠（１９８８—），本科，工程師，研究方向：公路機電工程。

張卓（１９８６—），本科，工程師，研究方向：公路機電工程。

蘇卓（１９８８—），本科，工程師，研究方向：公路機電工程。