導(dǎo)言：作為寫作愛(ài)好者，不可錯(cuò)過(guò)為您精心挑選的10篇計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理技術(shù)，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

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

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

1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)概述

1.1 基本概念

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)主要研究計(jì)算機(jī)認(rèn)知能力的一門技術(shù)，其具體主要是通過(guò)用攝像機(jī)代替人的眼睛，用電腦代替人的大腦，最終使計(jì)算機(jī)具備類似于人類的識(shí)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(xiàng)重要內(nèi)容就是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，通過(guò)研究計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以讓計(jì)算機(jī)擁有利用二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境的功能?？偟膩?lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)是在圖像與信號(hào)處理技術(shù)、概率分析統(tǒng)計(jì)、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(jì)算機(jī)來(lái)分析、處理視覺(jué)信息的技術(shù)，它是現(xiàn)代社會(huì)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(duì)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(jì)算機(jī)內(nèi)部輸送，然后在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部處理加工圖像信息會(huì)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(jià)值的信息，通過(guò)智能識(shí)別技術(shù)識(shí)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(chǔ)起來(lái)，在進(jìn)行識(shí)別事務(wù)時(shí)分析對(duì)比這些儲(chǔ)存信息就可以實(shí)現(xiàn)事物的識(shí)別，這樣視覺(jué)系統(tǒng)的基本任務(wù)也就完成了。其具體視覺(jué)系統(tǒng)如圖1所示：

1.3理論框架

人類研究視覺(jué)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(jué)計(jì)算理論的出現(xiàn)。它的出現(xiàn)把研究視覺(jué)理論的策略問(wèn)題解決了，視覺(jué)技術(shù)是一項(xiàng)特別復(fù)雜的信息處理過(guò)程，要想對(duì)視覺(jué)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(jué)本質(zhì)。視覺(jué)計(jì)算理論研究層次大致可分為：計(jì)算機(jī)理論、算法以及實(shí)際執(zhí)行。站在計(jì)算機(jī)理論的角度分析視覺(jué)技術(shù)，我們可知必須用要素圖、維圖、以及三維模型表像來(lái)描述視覺(jué)信息。

所以，可以把計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)程，其主要分析步驟可分為感覺(jué)、處理、描述、識(shí)別、解釋等。若依據(jù)上述各過(guò)程實(shí)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(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)劃分為：低層視覺(jué)處理、中層視覺(jué)處理、高層視覺(jué)處理三個(gè)層次。

2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在自動(dòng)化中的應(yīng)用

2.1 農(nóng)業(yè)自動(dòng)化中計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用

在農(nóng)業(yè)自動(dòng)化中應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以全天候?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況，便于科學(xué)管理農(nóng)作物。還可以應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)檢測(cè)農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量，例如可以應(yīng)用計(jì)算機(jī)監(jiān)測(cè)技術(shù)來(lái)監(jiān)測(cè)大多數(shù)蔬菜的質(zhì)量，傳統(tǒng)的人工檢測(cè)蔬菜質(zhì)量的方法，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性也不能很好的保證，在實(shí)際人工檢測(cè)過(guò)程中還容易傷害蔬菜，可以通過(guò)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)感應(yīng)蔬菜自身釋放的紅外線、紫外線以及其他可見(jiàn)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(duì)比，根據(jù)這些對(duì)比結(jié)果可以把蔬菜質(zhì)量的好壞準(zhǔn)確判斷出來(lái)，在蔬菜質(zhì)量檢測(cè)過(guò)程中應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，把傳統(tǒng)的蔬菜檢測(cè)方法完全顛覆了，極大的方便了農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量檢測(cè)，由此可見(jiàn)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中有很高的使用與推廣價(jià)值。

2.2 在工業(yè)自動(dòng)化中計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)化應(yīng)用的一個(gè)重要領(lǐng)域就是可以精密測(cè)量零件尺寸，其測(cè)量與被測(cè)對(duì)象的原理如圖2所示。

光學(xué)系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)以及CCD攝像頭，是計(jì)算機(jī)檢測(cè)系統(tǒng)的主要組成，被測(cè)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(cè)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(guò)計(jì)算機(jī)處理這些圖像，進(jìn)而把被測(cè)部位的輪廓位置信息獲取下來(lái)，若被測(cè)對(duì)象是出現(xiàn)位移時(shí)，可通過(guò)兩次重復(fù)測(cè)量，利用兩次測(cè)量的位置差就可以得出，被測(cè)物體的位移量。

此外計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)還可以應(yīng)用于逆向工程中，應(yīng)用3D數(shù)字化測(cè)量?jī)x可以快速準(zhǔn)確的測(cè)出現(xiàn)有工件輪廓的坐標(biāo)值，同時(shí)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(shí)現(xiàn)，最關(guān)鍵的一環(huán)就是如何通過(guò)精密測(cè)量系統(tǒng)來(lái)測(cè)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(duì)于這一難題我可以通過(guò)利用線結(jié)構(gòu)光測(cè)量物體表面輪廓技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，器具體輪廓結(jié)構(gòu)示意圖如下圖3所示。

這種測(cè)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(huì)自動(dòng)出現(xiàn)變化，然后再通過(guò)使用CCD攝像機(jī)對(duì)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(lái)。攝像機(jī)在拍攝圖像的過(guò)程中，把圖像信號(hào)轉(zhuǎn)化為模擬信號(hào)，再轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，然后經(jīng)過(guò)傳送再還原信號(hào)到圖形處理系統(tǒng)，就得到三維輪廓圖像。

在工業(yè)自動(dòng)化中計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以很好的檢測(cè)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(guó)重點(diǎn)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(lái)實(shí)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(cuò)都不允許存在，為了保障印刷制造出來(lái)的造幣機(jī)器質(zhì)量完全達(dá)標(biāo)，必須嚴(yán)格精確檢測(cè)生產(chǎn)出來(lái)的成品。在印刷造幣機(jī)器的過(guò)程中要求要有非常高的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)對(duì)印刷造幣機(jī)器的需求完全滿足了，實(shí)際的應(yīng)用效果也非常理想，印刷造幣機(jī)器在實(shí)際生產(chǎn)的過(guò)程中，南京造幣廠把計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用在了每個(gè)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(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)程中的圖像，通過(guò)高速光纖傳感器可以把硬幣圖像向計(jì)算機(jī)系統(tǒng)快速傳輸，利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)處理信息與識(shí)別信息的超強(qiáng)能力，可以及時(shí)識(shí)別硬幣質(zhì)量，經(jīng)大量實(shí)踐研究得出，在印刷造幣機(jī)器上應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)幾乎沒(méi)有檢查差錯(cuò)現(xiàn)象的發(fā)生，由此可知，在工業(yè)自動(dòng)化中計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(dòng)化中計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用

在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)程中，應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以高效檢測(cè)藥品包裝的合格與否，其基本流程是：傳送裝置先準(zhǔn)確運(yùn)輸藥品到指定位置，傳送裝置自身又可分為檢測(cè)與分離兩個(gè)區(qū)域，在傳送藥品的過(guò)程中藥品的圖像信息會(huì)被特定的攝像機(jī)采集，采集完成后向計(jì)算機(jī)系統(tǒng)傳遞采集信息，然后計(jì)算機(jī)系統(tǒng)會(huì)分析與處理這些信息，把沒(méi)有包裝好的藥品自動(dòng)識(shí)別出來(lái)，并且向分離區(qū)傳遞識(shí)別信息，分離區(qū)的自動(dòng)裝置會(huì)依據(jù)傳輸?shù)姆蛛x信息，隔離開(kāi)沒(méi)有包裝好的藥品，這樣就可以有效分類包裝好的藥品與沒(méi)有包裝好的藥品，在藥品包裝檢測(cè)方面應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工檢測(cè)，不但可以實(shí)現(xiàn)藥品準(zhǔn)確無(wú)誤的檢測(cè)，而且還可以大大提高檢測(cè)藥品包裝質(zhì)量的效率，完善了藥品生產(chǎn)的自動(dòng)化，由此可見(jiàn)，在醫(yī)學(xué)自動(dòng)化中應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以積極促進(jìn)醫(yī)學(xué)自動(dòng)化的發(fā)展。

3 結(jié)束語(yǔ)

總之，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)是一門研究計(jì)算機(jī)識(shí)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(dòng)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(shí)際生產(chǎn)情況，不斷進(jìn)行深入研究，只有這樣才能使計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)得到更好地推廣與應(yīng)用，才能使這項(xiàng)現(xiàn)代化的高新技術(shù)更好的服務(wù)于社會(huì)，服務(wù)于人類。

參考文獻(xiàn)：

[1] 龔超，羅毅，涂光瑜.計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中的應(yīng)用[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2003（1）.

篇2

引言

俗話說(shuō)“書是人類進(jìn)步的階梯”，各大高校以及各大城市都建有圖書館，圖書館可以滿足人們對(duì)各種知識(shí)的需求，因此對(duì)圖書館的管理工作也是十分重要。如今科技不斷的發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)被運(yùn)用到圖書館管理中。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是用攝影機(jī)和電腦來(lái)代替人眼進(jìn)行檢測(cè)、監(jiān)控、識(shí)別和測(cè)量等的機(jī)器視覺(jué)，它能夠?qū)κ占瘉?lái)的圖片和視頻進(jìn)行處理，然后獲得相應(yīng)的三維信息。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門綜合性的學(xué)科也是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域，它已經(jīng)被應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域中，它的重要性不言而喻。

一、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的特點(diǎn)

（一）檢測(cè)范圍廣泛

人眼的檢測(cè)范圍畢竟有限，有些細(xì)微的方面人眼是檢測(cè)不到的，比如紅外線、超聲波等，但是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)卻是可以檢測(cè)到人眼所檢測(cè)不到的范圍。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以將紅外線和超聲波處理成圖像呈現(xiàn)出來(lái)，它的檢測(cè)范圍十分廣泛而且是不加選擇的進(jìn)行檢測(cè)，可以說(shuō)它的使用大大拓展了人眼的視野。

（二）檢測(cè)安全可靠

我們都知道電子產(chǎn)品如果接觸使用必然是會(huì)受到一定輻射的，但是計(jì)算機(jī)視覺(jué)與以往的檢測(cè)機(jī)器不同，它是不需要與被測(cè)者進(jìn)行接觸的，觀測(cè)者和被測(cè)者都是十分安全不會(huì)受到絲毫損傷的，而且它在使用的過(guò)程中并不會(huì)像人眼一樣感到疲憊，它可以一直進(jìn)行高效率的工作，因此對(duì)其檢測(cè)結(jié)果也是十分的可靠的。

二、視覺(jué)技術(shù)在圖書館工作中的應(yīng)用分析

（一）圖書剔舊和修補(bǔ)

圖書館是人們知識(shí)的殿堂，是思想文化知識(shí)不斷擴(kuò)展的地方，因此圖書館的剔舊是一項(xiàng)十分重要的工作。圖書館的空間畢竟有限，一些相對(duì)陳舊而利用率較低的參考文獻(xiàn)是需要不定期的進(jìn)行篩選的，這些資料通常都是表面發(fā)黃、布滿灰塵和封面破舊等，而圖書館的剔舊工作大多是由工作人員親自到書庫(kù)中進(jìn)行挑選，這樣不僅工作量大、耗時(shí)長(zhǎng)還有可能會(huì)存在遺漏的現(xiàn)象，而且資料上的灰塵也會(huì)給工作人員的身體健康帶來(lái)影響。

圖書館會(huì)收藏一些珍貴的古籍和字畫，但是時(shí)間一長(zhǎng)，受到溫度、濕度等的影響會(huì)造成古籍和字畫表面發(fā)黃、紙張變脆甚至?xí)霈F(xiàn)蟲(chóng)眼，這時(shí)候就需要對(duì)古籍字畫進(jìn)行修補(bǔ)工作。這項(xiàng)工作大多由工作人員親力親為，會(huì)給工作人員帶來(lái)一定的健康影響，如果使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)代替人們來(lái)進(jìn)行工作，會(huì)大大減少工作人員的工作強(qiáng)度，同時(shí)也保證了工作效率。

（二）管理職工人員

圖書館中職工人員的正常有序的工作是保證圖書館正常運(yùn)行的關(guān)鍵之處，在進(jìn)行圖書館職工人員的管理上可以引用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。以往的職工簽到可能會(huì)出現(xiàn)代簽現(xiàn)象，而計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以采用圖像視覺(jué)處理技術(shù)對(duì)職員進(jìn)行磁卡、眼膜、人臉識(shí)別等進(jìn)行簽到，杜絕了以往簽到工作所存在的弊端。同時(shí)，在圖書館工作處理中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)也可以幫助職工人員處理一些難題，讓圖書館工作能夠有序高效的進(jìn)行。

（三）監(jiān)控檢測(cè)系統(tǒng)

如今圖書館的書籍是完全向人們開(kāi)放的，人們可以自由進(jìn)行借閱，以往的人工檢測(cè)會(huì)造成猜疑和尷尬，也會(huì)加大圖書館管理人員與讀者之間的磨擦。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的使用可以全自動(dòng)化進(jìn)行監(jiān)控和檢測(cè)，避免了以往人工監(jiān)測(cè)所出現(xiàn)的問(wèn)題。圖書館的書籍借閱管理工作異常重要，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以全程自動(dòng)化進(jìn)行高效工作，可以進(jìn)行無(wú)人看管檢測(cè)讀者進(jìn)出攜帶書籍文獻(xiàn)和借閱空間的監(jiān)控等，大大提高了工作效率，讓圖書館的借閱工作順利有序的進(jìn)行。

三、視覺(jué)技術(shù)在圖書館工作中的應(yīng)用問(wèn)題的研究

（一）循序漸進(jìn)的結(jié)合

計(jì)算機(jī)視覺(jué)作為一個(gè)新興技術(shù)，雖然已經(jīng)被運(yùn)用到各個(gè)領(lǐng)域內(nèi)，但是在引進(jìn)入圖書館的管理中，如果想要快速的取代傳統(tǒng)的管理模式，無(wú)論是工作人員還是工作理念都不可能及時(shí)接受這種改變的。新技術(shù)的融入必須要循序漸進(jìn)，找到與傳統(tǒng)的管理模式的結(jié)合點(diǎn)，然后進(jìn)行慢慢磨合，達(dá)到與傳統(tǒng)相結(jié)合的效果，這樣人們才能夠接受一種新技術(shù)的使用，不僅提高了工作效率減輕了工作人員的工作負(fù)擔(dān)，也能夠更好的發(fā)揮出計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的真正作用。

（二）提高專業(yè)人員的業(yè)務(wù)水平

新的技術(shù)需要新的業(yè)務(wù)水平來(lái)支持，如果沒(méi)有相應(yīng)的業(yè)務(wù)水平是沒(méi)有辦法發(fā)揮出新技術(shù)應(yīng)有的作用。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)通過(guò)計(jì)算機(jī)成像系統(tǒng)來(lái)代替人類的視覺(jué)感官，能夠自主適應(yīng)環(huán)境、自主工作的能力。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在不斷的更新中，它的使用功能也是越來(lái)越多，操作方法越來(lái)越復(fù)雜，這時(shí)就需要圖書館的工作人員對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)有細(xì)的了解，能夠熟練操作和運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。圖書館管理階層應(yīng)該組織工作人員進(jìn)行培訓(xùn)工作，讓他們接收新的知識(shí)掌握新的技術(shù)，不斷的提高圖書館工作人員的業(yè)務(wù)水平，才能夠保證圖書館工作高效進(jìn)行。

（三）讀者素質(zhì)和應(yīng)用手段的提高

現(xiàn)代化圖書館要想實(shí)現(xiàn)工作和服務(wù)的全面自動(dòng)化，就需要有現(xiàn)代化技術(shù)的支持，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的引用雖然是一個(gè)現(xiàn)代化技術(shù)的支持，但是如今僅停留在生物特征的識(shí)別領(lǐng)域。比如圖書館如今普遍有門禁系統(tǒng)，這也僅停留在計(jì)數(shù)功能和監(jiān)控可沖消磁條的識(shí)別和認(rèn)定上，如果有些讀者素質(zhì)不高故意去掉這些生物識(shí)別，圖書館的門禁系統(tǒng)就沒(méi)有辦法阻止這些讀者的進(jìn)入進(jìn)出。因此，提高讀者的素質(zhì)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用手段，才能夠保證計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在圖書館被廣泛的進(jìn)行使用。

篇3

【關(guān)鍵詞】計(jì)算機(jī)視覺(jué) 交通領(lǐng)域 探究

近年來(lái)，隨著科技水平的提高，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)逐漸被人們熟知并廣泛應(yīng)用。相較于其他傳感器來(lái)說(shuō)，視覺(jué)能獲得更多的信息。因此，在我國(guó)交通領(lǐng)域中，也對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行研究完善，將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用在交通領(lǐng)域各個(gè)方面中，并取得了顯著的成效。

1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的概述及基本體系結(jié)構(gòu)

1.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述

通過(guò)使用計(jì)算機(jī)和相關(guān)設(shè)備，對(duì)生物視覺(jué)進(jìn)行模擬的方式，就是計(jì)算機(jī)視覺(jué)。對(duì)采集到的圖片或視頻進(jìn)行相應(yīng)的技術(shù)處理，從而獲得相應(yīng)的三維信息場(chǎng)景，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的主要任務(wù)。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門學(xué)問(wèn)，它就如何通過(guò)計(jì)算機(jī)和照相機(jī)的運(yùn)用，使人們獲得被拍攝對(duì)象的數(shù)據(jù)與信息所需等問(wèn)題進(jìn)行研究。簡(jiǎn)單的說(shuō)，就是讓計(jì)算機(jī)通過(guò)人們給其安裝上的“大腦”和“眼睛”，對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行感知。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門綜合性學(xué)科，在各個(gè)領(lǐng)域都有所作為，已經(jīng)吸引了各個(gè)領(lǐng)域的研究者對(duì)其研究。同時(shí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)也是科學(xué)領(lǐng)域中一個(gè)具有重要挑戰(zhàn)性的研究。

1.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域基本體系結(jié)構(gòu)

提出第一個(gè)較為完善的視覺(jué)系統(tǒng)框架的是Marr，他從信息處理系統(tǒng)角度出發(fā)，結(jié)合圖像處理、心理物理學(xué)等多領(lǐng)域的研究成果，提出被計(jì)算機(jī)視覺(jué)工作者基本接受的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)框架。在此基礎(chǔ)上，研究者們針對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)框架的各個(gè)角度、各個(gè)階段、各個(gè)功能進(jìn)行分析研究，得出了計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的基本體系結(jié)構(gòu)，如圖1。

2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用

2.1 牌照識(shí)別

車輛的唯一身份是車輛牌照。在檢測(cè)違規(guī)車輛、稽查被盜車輛和管理停車場(chǎng)工作中，車輛牌照的有效識(shí)別與檢測(cè)具有重要的作用和應(yīng)用價(jià)值。然而在實(shí)際應(yīng)用工作中，雖然車牌識(shí)別技術(shù)相對(duì)成熟，但是由于受到拍攝角度、光照、天氣等因素的影響，車牌識(shí)別技術(shù)仍需改善。車牌定位技術(shù)、車牌字符識(shí)別技術(shù)和車牌字符分割技術(shù)是組成車牌識(shí)別技術(shù)的重要部分。

2.2 車輛檢測(cè)

目前，城市交通路口處紅綠燈的間隔時(shí)間是固定不變的，但是受交通路口的位置不同、時(shí)間不同的影響，每個(gè)交通路口的交通流量也是持續(xù)變化的。此外，對(duì)于某些交通區(qū)域來(lái)說(shuō)，公共資源的配備，比如交通警察、交通車輛的數(shù)量是有限的。如果能根據(jù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，對(duì)交通路口的不同時(shí)間、不同位置的交通情況進(jìn)行分析計(jì)算，并對(duì)交通流量進(jìn)行預(yù)測(cè)，有利于為交通警察縮短出警時(shí)間、為交通路口的紅綠燈根據(jù)實(shí)際情況設(shè)置動(dòng)態(tài)變化等技術(shù)提供支持。

2.3 統(tǒng)計(jì)公交乘客人數(shù)

城市公共交通的核心內(nèi)容是城市公交調(diào)度問(wèn)題，一個(gè)城市如何合理的解決公交調(diào)度問(wèn)題，是緩解城市運(yùn)力和運(yùn)量矛盾，緩解城市交通緊張的有效措施。城市公交調(diào)度問(wèn)題，為公交公司與乘客的平衡利益，為公交公司的經(jīng)濟(jì)利益和社會(huì)效益的提高做出了巨大的貢獻(xiàn)。由于在不同的地域、不同的時(shí)間，公交客流會(huì)存在不均衡性，高峰時(shí)段的公交乘客過(guò)多，平峰時(shí)段的公交乘客過(guò)少，造成了公交調(diào)度不均衡問(wèn)題，使有限資源浪費(fèi)嚴(yán)重。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)智能公交系統(tǒng)中，自動(dòng)乘客計(jì)數(shù)技術(shù)是其關(guān)鍵技術(shù)。自動(dòng)乘客計(jì)數(shù)技術(shù)，是對(duì)乘客上下車的時(shí)間和地點(diǎn)自動(dòng)收集的最有效的技術(shù)之一。根據(jù)其收集到的數(shù)據(jù)，從時(shí)間和地點(diǎn)兩方面對(duì)客流分析，為城市公交調(diào)度進(jìn)行合理的安排。

2.4 對(duì)車道偏離程度和駕駛員工作狀態(tài)判斷

交通事故的發(fā)生率隨著車輛數(shù)量的增加而增加。引發(fā)交通事故的重要因素之一就是駕駛員疲勞駕駛。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，因車道偏離導(dǎo)致的交通事故在40%以上。其中，駕駛員的疲勞駕駛就是導(dǎo)致車道偏離的主要原因。針對(duì)此種現(xiàn)象，為減少交通事故的發(fā)生，計(jì)算機(jī)視覺(jué)中車道偏離預(yù)警系統(tǒng)被研究開(kāi)發(fā)并被廣泛應(yīng)用。針對(duì)駕駛員眨眼頻率，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)駕駛員面部進(jìn)行圖像處理和分析，再根據(jù)疲勞駕駛關(guān)注度與眨眼頻率的關(guān)系，對(duì)駕駛員的工作狀態(tài)進(jìn)行判斷。此外，根據(jù)道路識(shí)別技術(shù)，對(duì)車輛行駛狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，也是判斷駕駛員工作狀態(tài)的方法之一。這兩種方法，是目前基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基礎(chǔ)上，檢測(cè)駕駛員疲勞狀態(tài)的有效方法。

2.5 路面破損檢測(cè)

最常見(jiàn)的路面損壞方式就是裂縫。利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)路面破損情況，并在其裂縫程度嚴(yán)重之前進(jìn)行修補(bǔ)，有利于節(jié)省維護(hù)成本，也避免出現(xiàn)路面坍塌，車輛凹陷的情況發(fā)生。利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行路面檢測(cè)，相較于之前人工視覺(jué)檢測(cè)相比，有效提高了視覺(jué)檢測(cè)的效率，增強(qiáng)了自動(dòng)化程度，提高了安全性，為市民的出行安全帶來(lái)了更高保障。

3 結(jié)論

本文從計(jì)算機(jī)視覺(jué)的概述，及計(jì)算機(jī)視覺(jué)基本體系結(jié)構(gòu)，和計(jì)算機(jī)視覺(jué)在交通領(lǐng)域中的應(yīng)用三面進(jìn)行分析，可見(jiàn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)在交通領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，在交通領(lǐng)域中應(yīng)用的有效性、顯著性，以此可得計(jì)算機(jī)視覺(jué)在現(xiàn)展過(guò)程中的重要性。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的越來(lái)越成熟，交通領(lǐng)域的檢測(cè)管理一定會(huì)加嚴(yán)格，更加安全。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介

篇4

隨著經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，汽車的迅速普及，根據(jù)社會(huì)對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)的要求，車輛的各方面指標(biāo)都受到人們?cè)絹?lái)越多地關(guān)注，汽車涂裝過(guò)程中的瑕疵直接影響汽車的外觀質(zhì)量，因此如何在生產(chǎn)過(guò)程中利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)出并及時(shí)修補(bǔ)汽車涂裝過(guò)程中產(chǎn)生的瑕疵就成了首要的任務(wù)[1]。本文的研究?jī)?nèi)容是首先了解計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的工作原理，汽車涂裝瑕疵的種類，然后結(jié)合兩者的特點(diǎn)，應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)汽車涂裝瑕疵。該研究的價(jià)值在于兩方面：①對(duì)于汽車生產(chǎn)的自動(dòng)化和過(guò)程自動(dòng)化，計(jì)算機(jī)視覺(jué)是現(xiàn)實(shí)真正意義的自動(dòng)的基礎(chǔ)和一種重要的質(zhì)量控制的手段；②對(duì)于汽車涂裝瑕疵的修補(bǔ)可以提高其修補(bǔ)的精度。

2、汽車涂裝瑕疵的計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)

汽車涂裝瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)主要包括照明系統(tǒng)、圖像采集卡、CCD攝像機(jī)、計(jì)算機(jī)以及軟件處理等幾個(gè)主要部分[2]。綜合計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的構(gòu)成和線結(jié)構(gòu)光測(cè)量的原理，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的汽車涂裝瑕疵的檢測(cè)系統(tǒng)大致是這樣構(gòu)成的：將線結(jié)構(gòu)光投射到被測(cè)物上，所形成的光斑作為傳感信號(hào)，用CCD攝像機(jī)采集光斑圖像，采集到的圖像信號(hào)被傳輸?shù)接?jì)算機(jī)，根據(jù)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的處理產(chǎn)生處理結(jié)果，返回到涂裝生產(chǎn)線，對(duì)車身的涂裝進(jìn)行修正，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量。汽車涂裝瑕疵的視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)如圖1所示[3]。

3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)處理并報(bào)告“圖像中有什么”的過(guò)程，也就是說(shuō)它識(shí)別圖像中的內(nèi)容。圖像中的內(nèi)容往往是某些機(jī)器零件，而處理的目標(biāo)不僅要能對(duì)機(jī)器零件定位，還要能對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)基本原理：機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通常采用CCD相機(jī)攝取圖像，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，再采用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)硬件與軟件技術(shù)對(duì)圖像數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理，從而得到所需要的各種目標(biāo)圖像特征值，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別、坐標(biāo)計(jì)算、灰度分布圖等多種功能。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)能夠根據(jù)其檢測(cè)結(jié)果快速地顯示圖像、輸出數(shù)據(jù)、指令，執(zhí)行機(jī)構(gòu)可以配合其完成指令的實(shí)施。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)主要由圖像獲取、圖像分析和處理、輸出顯示或控制三個(gè)功能模塊組成[4]。視覺(jué)檢測(cè)按其所處理的數(shù)據(jù)類型可分為二值圖像、灰度圖像、彩色圖像和深度圖像的視覺(jué)檢測(cè)。另外，還有X射線檢測(cè)、超聲波檢測(cè)和紅外線檢測(cè)。一個(gè)完整視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)包括：圖像采集、圖像分割、零件識(shí)別、模型匹配和決策判斷。Newman[5]等描述了利用深度圖像進(jìn)行零件檢測(cè)的AVI系統(tǒng)，具有一定的代表性。一個(gè)典型的AVI系統(tǒng)如圖2所示。

4、汽車涂裝瑕疵的檢測(cè)算法

篇5

計(jì)算機(jī)的視覺(jué)又叫做機(jī)器視覺(jué)，通過(guò)利用計(jì)算機(jī)或者是其他的一些機(jī)械設(shè)備來(lái)幫助人們視線事物到圖片的過(guò)程，從而進(jìn)行三維世界的感知活動(dòng)。計(jì)算機(jī)的快速發(fā)展，離不開(kāi)神經(jīng)心理學(xué)，心理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)方面的研究和發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展方向就是對(duì)周圍的三維空間進(jìn)行感知和分析。一旦能夠擁有這種能力，計(jì)算機(jī)不僅能感知到周圍的總體環(huán)境，而且，還能夠具有對(duì)物體進(jìn)行描述，識(shí)別理解和儲(chǔ)存的能力。

二、計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)的基本原理

要實(shí)現(xiàn)人工智能對(duì)視覺(jué)的計(jì)算機(jī)處理是很重要的方面在計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用領(lǐng)域中如果要讓我們的計(jì)算機(jī)明白圖像的信息就必須經(jīng)過(guò)一系列的處理過(guò)程―――數(shù)字圖像處理.數(shù)字圖像的處理包括5個(gè)步驟：圖像預(yù)處理（去除噪聲）、分割處理分割后區(qū)域、測(cè)量、圖像判讀、圖像技術(shù).根據(jù)抽象程度和處理方法的不同圖像技術(shù)可分為三個(gè)層次：圖像處理、圖像分析和圖像理解.這三個(gè)層次的有機(jī)結(jié)合也稱為圖像工程.而計(jì)算機(jī)視覺(jué)（Computer vision）則是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人的視覺(jué)功能對(duì)客觀世界三維場(chǎng)景的感知、識(shí)別和理解.視覺(jué)檢測(cè)按其所處理的數(shù)據(jù)類型又大致可分為二值圖像、灰度圖像、彩色圖像和深度圖像的視覺(jué)檢測(cè).另外還有X射線檢測(cè)、超聲波檢測(cè)和紅外線檢測(cè)。

作為新興檢測(cè)技術(shù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)充分利用了計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究成果采用像傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)被測(cè)物體的尺寸及空間位置的三維測(cè)量能較好地滿足現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展需求.與一般意義上的圖像處理相比計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)更強(qiáng)調(diào)精度、速度和無(wú)損性以及工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境下的可靠性.例如基于三角法的主動(dòng)視覺(jué)測(cè)量理具有抗干擾能力強(qiáng)、效率高、精度合適等優(yōu)點(diǎn)非常適合制造業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的在線、非接觸產(chǎn)品檢測(cè)及生產(chǎn)監(jiān)控.對(duì)人類視覺(jué)感知能力的計(jì)算機(jī)模擬促進(jìn)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展制造業(yè)上獲取這些信息的目的有：（1）計(jì)算出觀察點(diǎn)到目標(biāo)物體的距離；（2）得出觀察點(diǎn)到目標(biāo)物體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)；（3）甚至可以判斷出目標(biāo)物體的內(nèi)部特性；（4）推斷出目標(biāo)物體的表面特征有時(shí)要求形成立體視覺(jué)。

三、亞像素檢測(cè)技術(shù)

隨著工業(yè)檢測(cè)等應(yīng)用對(duì)精度要求的不斷提高，像素級(jí)精度已經(jīng)不能滿足實(shí)際檢測(cè)的要求，因此需要更高精度的邊緣提取算法，即亞像素算法。亞像素級(jí)精度的算法是在經(jīng)典算法的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，這些算法一般需要先用經(jīng)典算法找出邊緣像素的位置，然后使用周圍像素的灰度值作為判斷的補(bǔ)充信息，利用插值、擬合等方法，使邊緣定位于更加精確的位置。現(xiàn)在的亞像素提取算法很多，如重心法、概率論法、解調(diào)測(cè)量法、多項(xiàng)式插值法、濾波重建法、矩法等。由于這些算法的精度、抗噪聲能力和運(yùn)算量各不相同，他們的應(yīng)用場(chǎng)合也是各不相同的。

邊緣是圖像的基本特征，所謂邊緣是指圖像中灰度存在階躍或尖頂狀變化的像素的集合，邊緣廣泛存在于物體與物體、物體與背景之間。圖像測(cè)量是通過(guò)處理被測(cè)物體圖像中的邊緣而獲得物體的幾何參數(shù)的過(guò)程，邊緣的定位精度直接影響最終的測(cè)量結(jié)果。因此，圖像邊緣提取方法是檢測(cè)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵之一。在視覺(jué)測(cè)量領(lǐng)域中，早期使用的都是像素級(jí)邊緣檢測(cè)方法，例如常用的梯度算子、Lapacian算子和門式算子等。以上的邊緣檢測(cè)方法的精度可以達(dá)到像素級(jí)精度，即可以判斷出邊緣位于某個(gè)像素內(nèi)，但不能確定邊緣在該像素內(nèi)的更精確的位置。如果一個(gè)像素對(duì)應(yīng)的實(shí)際長(zhǎng)度較大，就會(huì)產(chǎn)生較大的誤差，傳統(tǒng)的整像素邊緣檢測(cè)方法就不再適用。

四、計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)在機(jī)加工零件檢測(cè)中的應(yīng)用要素與過(guò)程

（一）曲陣CCD相機(jī)

面陣CCD是本項(xiàng)目圖像采集系統(tǒng)中的主要設(shè)備之一，其主要功能是采集實(shí)驗(yàn)圖像。該CCD相機(jī)主要由CCD感光芯片、驅(qū)動(dòng)電路、信號(hào)處理路、電子接口電路和光學(xué)機(jī)械接口等構(gòu)成。

（二）工業(yè)定焦鏡頭

在圖像測(cè)量系統(tǒng)中，鏡頭的主要作用是將目標(biāo)聚焦在圖像傳感器的光敏面上。鏡頭的質(zhì)量直接影響到圖像測(cè)量系統(tǒng)的整體性能，合理選擇并安裝光學(xué)鏡頭是圖像測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重要環(huán)節(jié)。

（三）數(shù)字圖像采集卡

隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和嵌入式處理器技術(shù)在圖像采集卡中的應(yīng)用，使得圖像采集卡向高速度、多功能和模塊化方向不斷發(fā)展。這類圖像采集卡不僅具有高速圖像采集功能，同時(shí)還具備部分圖像處理功能，因此又可以稱之為圖像處理卡。

（四）標(biāo)定板

為提高測(cè)量精度，需要進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定。標(biāo)定過(guò)程中，采用NANO公司的CBC75mm}.0型高精度標(biāo)定板，外形尺寸為75mmx75mmx3.0mm，圖形為棋盤格，其尺寸為2.0mmx2.0mm，精度為1級(jí)，即圖形尺寸精度與圖形位置精度為。

（五）背光源

背光方式只顯示不透明物體的輪廓，所以這種方式用于被測(cè)物需要的信息可以從其輪廓得到的場(chǎng)合。因此，為精確提取軸的圖像中的邊緣特征，需采用背光源。為使圖像邊緣更銳利，光源顏色選擇紅色。

五、結(jié)語(yǔ)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光電技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)出現(xiàn)了一種新的檢測(cè)技術(shù)―基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的檢測(cè)技術(shù)，利用CCD攝像機(jī)作為圖像傳感器，綜合運(yùn)用圖像處理等技術(shù)進(jìn)行非接觸測(cè)量的方法，被廣泛地應(yīng)用于零件尺寸的精密測(cè)量中。本文以面陣CCD為傳感器，研究了零件在線測(cè)量的方法，實(shí)現(xiàn)了零件尺寸的圖像邊緣亞像素定位測(cè)量，對(duì)面陣CCD在高精度測(cè)量方面的應(yīng)用作了進(jìn)一步的探索和研究，為面陣CCD在復(fù)雜零件尺寸高精度測(cè)量的實(shí)現(xiàn)打下了基礎(chǔ)。

篇6

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2013）05-1211-02

新型計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量是一種基于計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)以及圖像顯示的高精度的關(guān)鍵技術(shù)，它廣泛用于測(cè)量的領(lǐng)域，對(duì)于測(cè)量的準(zhǔn)確性有很好的保證。這種關(guān)鍵技術(shù)是幾何了光學(xué)的特性，發(fā)揮了圖像學(xué)的顯影性，把普通的測(cè)量技術(shù)瞬間提升到了一個(gè)新的高度。在這項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)中包含了物理學(xué)中光的效應(yīng)，圖像中的傳感器以及計(jì)算機(jī)中的編程軟件，這還不完全，還有一些其他科學(xué)領(lǐng)域知識(shí)的輔助，可以說(shuō)這項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)是一個(gè)非常有技術(shù)含量的技術(shù)，很值得學(xué)者進(jìn)行研究。

1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)的具體形式

在以往的測(cè)量中，選擇的測(cè)量方式還是完全采用機(jī)械的形式，但是在使用了計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量后，完成了許多以往技術(shù)所不能達(dá)到的任務(wù)。在我們的研究中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像測(cè)量的原理是通過(guò)攝像機(jī)將被處理的對(duì)象采集進(jìn)行影像采集，在多個(gè)控制點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集完成后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)將這些圖像進(jìn)行整合，得出相關(guān)的幾何多變參數(shù)，再在計(jì)算機(jī)上以具體的數(shù)據(jù)顯示出來(lái)，以供技術(shù)人員使用參照。

在上面所說(shuō)的攝像機(jī)并不是我們通常意義上生活中使用的攝像機(jī)。它是一種可視化較強(qiáng)，表針比較敏感的測(cè)試儀?？梢詫⒁曈X(jué)中的二維形態(tài)通過(guò)顯影，記錄在機(jī)械的光譜儀上，再將這種的二維圖像做數(shù)學(xué)處理，有二階矩陣轉(zhuǎn)換為三階矩陣，通過(guò)播放儀呈現(xiàn)出三維的影像。這時(shí)的圖像變?yōu)榱Ⅲw化，更有層次感，效果上也有了明顯的變化，這是一種顯示方法。此外還有一種造價(jià)較高的儀器，我們不常使用，就是圖像提取器。同樣是采集控制點(diǎn)的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)整合在系統(tǒng)之內(nèi)，然后對(duì)于原始的圖像進(jìn)行預(yù)處理，不再經(jīng)過(guò)有曝光這個(gè)程序，將圖像中關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)在整個(gè)內(nèi)部軸面上體現(xiàn)出來(lái)，提取數(shù)據(jù)幀數(shù)，再運(yùn)用機(jī)器的智能識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)控制點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，自動(dòng)生成圖形，這也可以用于精密測(cè)量。它的優(yōu)點(diǎn)就是使用上極其的方面，基本只要架立儀器和打開(kāi)開(kāi)關(guān)，其他的工作機(jī)械系統(tǒng)都會(huì)自動(dòng)的完成。使用的困難就是造價(jià)極其的高，不適合一般企業(yè)使用。在基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像測(cè)量中使用上的原理如下：

1） 計(jì)算出觀察控制點(diǎn)到計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像測(cè)量?jī)x器的有效距離；

2） 得出觀察點(diǎn)到目標(biāo)控制點(diǎn)之間的三維的運(yùn)動(dòng)幾何參數(shù)；

3） 推斷出目標(biāo)控制點(diǎn)在整個(gè)平面上的表面特征（ 大多時(shí)候要求形成立體視覺(jué)）；

4） 還通過(guò)觀察可以判斷出目標(biāo)物體的幾何坐標(biāo)方位。

在整個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)中最關(guān)鍵的元件就是壓力應(yīng)變電阻儀，這也是傳感器的一部分。壓力應(yīng)變電阻儀的使用方式是將應(yīng)力片粘貼在控制點(diǎn)位上，事先在物體表面打磨平整，清理干凈后，涂抹丙酮試劑，在液體完全風(fēng)干后就可以黏貼應(yīng)力片，通過(guò)導(dǎo)線的聯(lián)接，形成了一小段閉合的電路，時(shí)刻讓計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)可以感應(yīng)到并作跟蹤觀察。因受到來(lái)自不同方面諧波的影響后，應(yīng)力片會(huì)產(chǎn)生一定數(shù)值的電阻，在電路中，這些電阻會(huì)轉(zhuǎn)化為電流，視覺(jué)圖像系統(tǒng)接收到了電流后就會(huì)顯示在儀表盤上相應(yīng)的數(shù)據(jù)，我們就可以根據(jù)儀表盤中的數(shù)據(jù)記錄測(cè)量中的數(shù)據(jù)，很好的解決了原始機(jī)械在使用過(guò)程中大量的做無(wú)用功所消耗資源的現(xiàn)象。傳感器對(duì)每個(gè)應(yīng)點(diǎn)都進(jìn)行動(dòng)態(tài)的測(cè)量，將數(shù)據(jù)模轉(zhuǎn)換成現(xiàn)實(shí)中的圖像，精確的成像可以測(cè)算出控制點(diǎn)的位置，用計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量結(jié)合數(shù)據(jù)方面的相關(guān)的分析，得出施工中的可行性報(bào)告分析，減低了施工中的成本，將施工的預(yù)算控制在一個(gè)合理的范圍之內(nèi)。

當(dāng)無(wú)法觀察到控制點(diǎn)是，計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量可以通過(guò)接收信號(hào)或是相關(guān)的頻率波段來(lái)收集數(shù)據(jù)，不會(huì)因?yàn)橐酝鶞y(cè)量的環(huán)境不好，距離太遠(yuǎn)，誤差太大的影響。

2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)分析

在計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)中解決了很多以往很難完成的任務(wù)，但是在使用過(guò)程中還是發(fā)生了很多的問(wèn)題。尤其在視覺(jué)圖像的選擇中，無(wú)法使用高幀數(shù)的圖片顯示，無(wú)法將計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)發(fā)揮出來(lái)。我們就計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)中常見(jiàn)的問(wèn)題進(jìn)行討論。

2.1 降低失誤的概率

在很多的數(shù)據(jù)誤差中，有一部分是出現(xiàn)在人為的因素上面。對(duì)于機(jī)器的不熟悉和操作中的疏忽都會(huì)在一定程度上對(duì)圖像的視覺(jué)感模擬帶來(lái)麻煩。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的配置上，要經(jīng)常性的學(xué)習(xí)，將配置在可能的情況下設(shè)置的更加合理和使用，保證網(wǎng)絡(luò)連接系統(tǒng)的安全性。為防止更多因操作帶來(lái)的誤差，選用系統(tǒng)登入的制度，用戶在通過(guò)識(shí)別后進(jìn)入系統(tǒng)，在采集數(shù)據(jù)后，確定最終數(shù)據(jù)上又相關(guān)的再次確定的標(biāo)識(shí)，系統(tǒng)對(duì)本身有的登錄服務(wù)器和路由器有相關(guān)的資料解釋，記錄好實(shí)用操作的時(shí)間，及時(shí)備份。

2.2 對(duì)于權(quán)限的控制

權(quán)限控制是針對(duì)測(cè)量關(guān)鍵所提出的一種安全保護(hù)措施，它是在使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)中對(duì)用戶和用戶組賦予一定的權(quán)限，可以限制用戶和用戶組對(duì)目錄、子目錄、文件、打印機(jī)和其他共享資源的瀏覽和更改。圖像中的運(yùn)行服務(wù)器在停止的情況下可以做出不應(yīng)答的操作指令，立刻關(guān)閉當(dāng)前不適用的界面，加快系統(tǒng)的運(yùn)行速度，對(duì)于每天的日志文件實(shí)時(shí)監(jiān)控，一旦發(fā)現(xiàn)問(wèn)題及時(shí)解決。對(duì)于數(shù)據(jù)終端的數(shù)據(jù)可采用可三維加密的方法，定時(shí)進(jìn)行安全檢測(cè)等手段來(lái)進(jìn)一步加強(qiáng)系統(tǒng)的安全性。如果通過(guò)了加密通道，系統(tǒng)可以將數(shù)據(jù)自動(dòng)的保存和轉(zhuǎn)換為視圖模式，對(duì)于數(shù)據(jù)的審計(jì)和運(yùn)行可以同時(shí)進(jìn)行，這樣就可以很好的保證大地測(cè)量中的圖像數(shù)據(jù)安全，利用防護(hù)墻將采集中廢棄的數(shù)據(jù)革除在外，避免數(shù)值之間發(fā)生紊亂的現(xiàn)象，進(jìn)一步改善計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)。

2.3 開(kāi)啟自動(dòng)建立備份系統(tǒng)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)的完善中會(huì)常遇到系統(tǒng)突然崩潰或是圖像受到嚴(yán)重干擾導(dǎo)致無(wú)法轉(zhuǎn)換的一系列情況，發(fā)生這種情況最大的可能性就是系統(tǒng)在處理多組數(shù)據(jù)后無(wú)法重新還原成進(jìn)入界面。這時(shí)為保證圖片轉(zhuǎn)換成數(shù)字的系統(tǒng)數(shù)據(jù)不丟失，我們對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行備份。選定固定的磁盤保存數(shù)據(jù)，定期將產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（轉(zhuǎn)換前的圖像和轉(zhuǎn)換后的數(shù)值）導(dǎo)出，保證程序的正常運(yùn)行。當(dāng)系統(tǒng)一旦發(fā)生錯(cuò)誤，可以盡快的恢復(fù)數(shù)據(jù)的初始狀態(tài)，為測(cè)量任務(wù)的完成爭(zhēng)取更多的時(shí)間。我們還要減少信號(hào)源周圍的干擾，定期的更新系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，保持?jǐn)?shù)據(jù)采集的穩(wěn)定性，把攝像機(jī)記錄出的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)保存在相應(yīng)的技術(shù)圖紙上，用這樣的方式來(lái)知道測(cè)量工作。系統(tǒng)備份的數(shù)據(jù)還可以用于數(shù)據(jù)的對(duì)比，重復(fù)測(cè)量后得出的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)也備份的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，發(fā)現(xiàn)誤差值在規(guī)定以外，就會(huì)做出相應(yīng)的預(yù)警，這樣也能在工作中降低出現(xiàn)誤差的概率。

3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)遇到的困難和使用前景

計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)作為一種新興技術(shù)在使用時(shí)間上不過(guò)十幾年，其使用的程度已經(jīng)無(wú)法估算。正是因?yàn)樗暮?jiǎn)單、使用、精度高以及自動(dòng)化能力卓越的特點(diǎn)受到了測(cè)量單位的廣泛青睞。在測(cè)量方面的這些可靠性和穩(wěn)定性也是有目共睹的。在土木和機(jī)械測(cè)量的行業(yè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)都會(huì)有廣泛和良好的使用，前景也是十分的廣闊。但是不容忽視該技術(shù)也有一些弊端。這項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)中涵蓋的學(xué)科非常的多，涉及到的知識(shí)也很全面，一旦出現(xiàn)了機(jī)器的故障，在維修上還是一個(gè)很大的問(wèn)題，如何很好的解決計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像技術(shù)的相關(guān)核心問(wèn)題就是當(dāng)下亟待解決的。

我們都知道，人的眼睛是可以受到吱聲的控制，想要完成觀測(cè)是十分簡(jiǎn)單的，但是在計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像技術(shù)中，畢竟是采取攝像機(jī)取景的模式，在取得的點(diǎn)位有的時(shí)候不是特別的有代表性，很難將這些問(wèn)題具體化、形象化。達(dá)不到我們?cè)O(shè)計(jì)時(shí)的初衷。所以在這些模型的構(gòu)建中和數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換上必須有嚴(yán)格的規(guī)定和要求，切不可盲目的實(shí)施測(cè)量，每項(xiàng)技術(shù)操作都要按規(guī)程來(lái)實(shí)施。

上文中也談到了，計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)中最主要的構(gòu)建是傳感器，一個(gè)合理的傳感器是體統(tǒng)的“心臟”，我們?cè)趦x器的操作中，不能時(shí)時(shí)刻刻對(duì)傳感器進(jìn)行檢查，甚至這種高精度的元件在檢查上也并不是一件簡(jiǎn)單的事情，通過(guò)不斷的研究，將傳感器的等級(jí)和使用方法上進(jìn)行一定的創(chuàng)新也是一項(xiàng)科研任務(wù)。

4 結(jié)束語(yǔ)

在測(cè)量工程發(fā)展的今天，很多的測(cè)量技術(shù)已經(jīng)離不了計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像技術(shù)的輔助，該文中詳細(xì)的談到了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)方面的研究，對(duì)于之中可能出現(xiàn)的一些問(wèn)題也提出了相應(yīng)的解決方案。測(cè)量工程中計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)可以很好的解決和完善測(cè)量中遇到的一些問(wèn)題，但是也暴露出了很多的問(wèn)題。

將基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)引入到測(cè)量工程中來(lái)，也是加強(qiáng)了工程建設(shè)的信息化水平。可以預(yù)見(jiàn)的是，在未來(lái)使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像技術(shù)建立的測(cè)量模型會(huì)得到更多、更好的應(yīng)用。但作為一個(gè)長(zhǎng)期復(fù)雜的技術(shù)工程，在這個(gè)建設(shè)過(guò)程中定會(huì)有一些困難的出現(xiàn)。希望通過(guò)不斷的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，讓計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)在測(cè)量中作用發(fā)揮的更好。

參考文獻(xiàn)：

[1] 湯劍，周芳芹，楊繼隆.計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像系統(tǒng)的技術(shù)改造[J].機(jī)電產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與創(chuàng)新周刊，2005，14（18）：33-36.

篇7

中圖分類號(hào)：TP391.41

受到CIMS的推動(dòng)和影響，諸多企業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)逐步趨向于個(gè)性化以及自動(dòng)化，這種大的發(fā)展趨勢(shì)間接的對(duì)我國(guó)的計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)提出了更高的要求，計(jì)算機(jī)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展面臨著更加嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。就現(xiàn)階段分析來(lái)看，計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)技術(shù)在現(xiàn)代諸多企業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。隨著柔性制造系統(tǒng)的不斷進(jìn)步與發(fā)展，驅(qū)動(dòng)圖像處理軟件、現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)的日趨成熟，檢測(cè)系統(tǒng)的靈敏性、智能化特點(diǎn)愈發(fā)受到人們的關(guān)注，在這種大的發(fā)展趨勢(shì)之下，計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)得到了較快的發(fā)展?；谟?jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)現(xiàn)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控、工況監(jiān)視等諸多環(huán)境之中。

1 關(guān)于對(duì)視覺(jué)技術(shù)的相關(guān)研究

1.1 基于計(jì)算機(jī)的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的原理分析和探究

圖像技術(shù)主要指的就是通過(guò)各種途徑所實(shí)現(xiàn)的對(duì)圖像的獲取以及進(jìn)一步的深入加工和處理技術(shù)。根據(jù)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的抽象程度以及對(duì)圖像處理方式的不同，可以大致將圖像的處理和加工技術(shù)劃分為三個(gè)最主要的層次，這三個(gè)層次分別是圖像的加工處理、圖像的分析以及對(duì)于圖像的理解。將這三個(gè)層次進(jìn)行進(jìn)一步的結(jié)合，便是圖像工程。計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)是一門新興的計(jì)算機(jī)檢測(cè)技術(shù)，該技術(shù)建立在對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的基礎(chǔ)之上，吸收和借鑒相關(guān)的研究成果，借助于傳感器來(lái)實(shí)施三維測(cè)量，進(jìn)而有效獲得被測(cè)物體的空間具置信息，故而可以很好的滿足當(dāng)代制造業(yè)的發(fā)展需求。區(qū)別于一般的圖像處理系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)所獲取的相關(guān)數(shù)據(jù)信息更為精準(zhǔn)和迅速，其環(huán)境適應(yīng)性更強(qiáng)。

基于計(jì)算機(jī)的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)注重計(jì)算理論的輔導(dǎo)作用，以應(yīng)用為目標(biāo)進(jìn)行視覺(jué)技術(shù)分析。自上世紀(jì)七十年代以來(lái)，我國(guó)關(guān)于對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的研究又取得了顯著的進(jìn)步，并且逐步邁入更為實(shí)質(zhì)性的研究階段，在該階段中，逐步開(kāi)始從通過(guò)從多個(gè)角度（諸如光學(xué)角度、生理學(xué)角度以及投影射影角度等等）對(duì)其成像問(wèn)題加以分析。以Marr為代表的專家更是建立了一些一般性的視覺(jué)性處理模型來(lái)輔助該技術(shù)的研究。

1.2 視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)中傳感器的作用

在計(jì)算機(jī)的控制下配有相關(guān)的視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，在該視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)中，主要有三個(gè)主要方面的主要作用：第一，對(duì)于視覺(jué)傳感器模型的分析以及確定；第二，進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)分散與整理的相關(guān)工作；第三，CAD模型的建立。傳感器的主要作用就是對(duì)測(cè)量棒材的多個(gè)截面進(jìn)行分析，將所收集得到的數(shù)據(jù)經(jīng)由圖像采集卡采集后，傳到相關(guān)的圖像處理系統(tǒng)中，進(jìn)而進(jìn)一步輔助準(zhǔn)確的模型的建立。

2 基于計(jì)算機(jī)的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用研究分析

2.1 基于計(jì)算機(jī)的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r研究

在研究的初步階段，相關(guān)技術(shù)人員借助于數(shù)字化的圖像處理技術(shù)，主要就是為了進(jìn)一步提高所獲得的數(shù)字照片的清晰度和質(zhì)量要求，進(jìn)而更為精準(zhǔn)、科學(xué)、規(guī)范的對(duì)照片所提供的信息加以辨別，為航空衛(wèi)星圖片的讀取、識(shí)別和分類做準(zhǔn)備。在這一系列的視覺(jué)工作中，其中最為主要和常見(jiàn)的工作主要是包括分類、識(shí)別判讀以及三維結(jié)構(gòu)的構(gòu)建。

基于計(jì)算機(jī)的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)借助于對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，將所獲得的被觀察物品的相關(guān)信息加以信號(hào)轉(zhuǎn)換，并傳遞給圖像處理系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)通過(guò)甄別和判斷不同照片像素的分布和亮度等訊息，將其進(jìn)一步轉(zhuǎn)換成為數(shù)字化信號(hào)，接下來(lái)由計(jì)算機(jī)的圖像系統(tǒng)抽出符合目標(biāo)特征的信號(hào)加以運(yùn)算，對(duì)下一步的設(shè)備動(dòng)作加以決定和執(zhí)行。

就現(xiàn)階段而言，我國(guó)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)系統(tǒng)在諸多領(lǐng)域均有所應(yīng)用，最為典型的領(lǐng)域諸如醫(yī)學(xué)的輔助診斷、機(jī)器人的感應(yīng)系統(tǒng)、智能化的人機(jī)接口等均是建立在該技術(shù)的基礎(chǔ)之上。借助于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)這一手段，可以有效提高對(duì)產(chǎn)品檢測(cè)的效率，提高精準(zhǔn)度，這種新型的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)相比較于傳統(tǒng)的人眼在流水線上的跟進(jìn)，其具有顯著的優(yōu)越性，其獲取測(cè)量結(jié)構(gòu)迅速、檢測(cè)結(jié)果可以直接被觀察、可以進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別以及定位準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)性的特點(diǎn)，這就很好的避免了由于人的一些主觀性因素所導(dǎo)致的誤差出現(xiàn)。

二十世紀(jì)以來(lái)，基于生物特性的計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)得到了空前的發(fā)展，具體表現(xiàn)在人臉識(shí)別、生硬識(shí)別、指紋識(shí)別以及虹膜的識(shí)別中，形式日趨靈活和復(fù)雜多變。借助于計(jì)算機(jī)的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)，可以有效對(duì)用戶的身份進(jìn)行鑒定和識(shí)別、判定用戶的特殊信息等。除此之外，還可以將基于計(jì)算機(jī)的視覺(jué)識(shí)別技術(shù)逐步推廣到其他領(lǐng)域，如海關(guān)的安全檢查以及出口、入口的安全控制等領(lǐng)域。

2.2 基于計(jì)算機(jī)的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的相關(guān)應(yīng)用分析

2.2.1 數(shù)碼相機(jī)中所采用的圖像采集技術(shù)

視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的一個(gè)顯著特點(diǎn)就是有效提高了生產(chǎn)的柔性和自動(dòng)化程度，本世紀(jì)以來(lái)，數(shù)碼相機(jī)憑借其高分辨率，快速成像、顯像，功能豐富多變以及性價(jià)比較高的特定風(fēng)靡全球，逐步取代了傳統(tǒng)的照相機(jī)，傳統(tǒng)的照相機(jī)主要采用的是CCD 攝像頭，其主要的核心及時(shí)采集卡，顯然這種采集系統(tǒng)已經(jīng)逐步落后于時(shí)展的腳步，現(xiàn)已逐步被淘汰。

2.2.2 微文字識(shí)別系統(tǒng)的相關(guān)研發(fā)和設(shè)計(jì)

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步與發(fā)展，大規(guī)模集成電路得到了較快的進(jìn)步，基于計(jì)算機(jī)的視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的成本得到了極大的降低，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的微文字識(shí)別系統(tǒng)的研發(fā)也被提到了日程中來(lái)。微文字識(shí)別系統(tǒng)的處理芯片大多是借助于數(shù)字信號(hào)處理芯片來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的識(shí)別，進(jìn)而借助先進(jìn)的語(yǔ)音合成技術(shù)將朗讀變?yōu)榭赡?。此外，為了便于使用，該系統(tǒng)的體積被盡可能的縮小，并且可根據(jù)美觀度和實(shí)用性等設(shè)計(jì)為各種形狀。

2.2.3 特殊用紙水印在線檢測(cè)系統(tǒng)

基于計(jì)算機(jī)的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)可以在某一特定領(lǐng)域代替人的主觀判斷，諸如水印質(zhì)量的自動(dòng)檢測(cè)方面。區(qū)別于普通的工作人員，計(jì)算機(jī)可以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間工作，對(duì)于誤差范圍的控制可以通過(guò)設(shè)置等實(shí)現(xiàn)，而且在計(jì)算機(jī)執(zhí)行任務(wù)期間，所受到的客觀和主觀因素相對(duì)較少，這就極大程度上避免了由于人的因素所導(dǎo)致的失誤性操作，進(jìn)而有效提高了工作效率以及檢測(cè)的精準(zhǔn)度。這一優(yōu)點(diǎn)，在水印質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的認(rèn)定中具有十分重要的意義和作用，通過(guò)研發(fā)一定的程序和軟件，可以制定出一套操作性強(qiáng)、權(quán)威性較高的水印清晰度量化標(biāo)準(zhǔn)。

3 基于計(jì)算機(jī)的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展展望

綜合分析來(lái)看，計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)已有大約四十年的歷史，作為一種新興的檢測(cè)技術(shù)，該技術(shù)的顯著優(yōu)越性不言而喻，該檢測(cè)技術(shù)以其高精度、反應(yīng)靈敏迅速、智能化、自動(dòng)化等特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于諸多領(lǐng)域和行業(yè)之中，并取得了顯著的成，可以說(shuō)，該技術(shù)具有十分廣闊的發(fā)展前景。但是，不可否認(rèn)，基于計(jì)算機(jī)的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)并不是十分的成熟，在其設(shè)計(jì)和研發(fā)過(guò)程中仍然存在著諸多不足，而且視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)是一項(xiàng)設(shè)計(jì)到心理、生理等多方面知識(shí)的復(fù)雜性技術(shù)，涉及領(lǐng)域眾多，更強(qiáng)大功能的實(shí)現(xiàn)需要人類知識(shí)的不斷拓展和延伸，因此，必須意識(shí)到該檢測(cè)技術(shù)發(fā)展道路上的困難和挑戰(zhàn)。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步與發(fā)展，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)于新技術(shù)的研發(fā)提出了更高的挑戰(zhàn)，再者由于廣大人民群眾生活質(zhì)量的不斷提高，對(duì)于生活水平也有了進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)和了解?；谟?jì)算機(jī)的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的研發(fā)和進(jìn)步，無(wú)疑更好推動(dòng)了高速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)，不斷滿足了人民群眾日益提高生活需求。由此來(lái)看，深入對(duì)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的研究和探究無(wú)疑具有十分重要的作用，筆者衷心希望，以上關(guān)于對(duì)我國(guó)基于計(jì)算機(jī)的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的相關(guān)探究能夠被相關(guān)負(fù)責(zé)人合理的吸收和采納，進(jìn)而更好的推動(dòng)科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新和進(jìn)步，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的不斷進(jìn)步與發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]李旭港.計(jì)算機(jī)視覺(jué)及其發(fā)展與應(yīng)用[J].中國(guó)科技縱橫，2010（06）：42.

篇8

中圖分類號(hào)：TP212 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-7597（2013）16-0114-01

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)自20世紀(jì)70年代產(chǎn)生以來(lái)就得到了全世界的廣泛關(guān)注。作為一種多學(xué)科綜合應(yīng)用下的新技術(shù)，隨著專家對(duì)其研究會(huì)的不斷深入，其應(yīng)用領(lǐng)域也越來(lái)越廣，給人們的生產(chǎn)生活帶來(lái)了極大方便。

1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)是在計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用下發(fā)展起來(lái)的一種新技術(shù)，主要用來(lái)研究計(jì)算機(jī)模擬生物的宏觀或外顯功能。該技術(shù)在應(yīng)用過(guò)程中會(huì)涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)、人工智能、模式識(shí)別以及圖像處理等多個(gè)學(xué)科，多學(xué)科技術(shù)的綜合運(yùn)用使得計(jì)算機(jī)具有了“感知”周圍世界的能力，這也正是該技術(shù)發(fā)揮作用的核心所在。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的特點(diǎn)就在于，首先，它能在不接觸被測(cè)者的前提下完成對(duì)被測(cè)者的檢測(cè)；其次，該技術(shù)應(yīng)用的領(lǐng)域和檢測(cè)的對(duì)象非常廣，能在敏感器件的應(yīng)用下，完成對(duì)人類難以觀察到的超聲波、微波和紅外線等的檢測(cè)；最后，該技術(shù)還突破了人在視覺(jué)觀察上長(zhǎng)時(shí)間工作的限制，能對(duì)檢測(cè)對(duì)象進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間觀察。

2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用分析

隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)研究的不斷加深，該技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域也越來(lái)越廣，下面，本文就選取工業(yè)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)、電力系統(tǒng)自動(dòng)化及圖書館工作這6個(gè)方面對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行簡(jiǎn)要分析。

2.1 在工業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用

工業(yè)生產(chǎn)對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量要求極高，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在工業(yè)上的應(yīng)用主要集中在以下3方面：1）產(chǎn)品形狀和尺寸的檢測(cè)上。對(duì)制造業(yè)而言，產(chǎn)品的形狀和尺寸是否合格直接影響到產(chǎn)品在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中作用的發(fā)揮。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用能對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行二維和三維等幾何特征的檢測(cè)，如產(chǎn)品的圓度、位置及形狀等。2）產(chǎn)品零部件缺失情況的檢測(cè)。在生產(chǎn)線運(yùn)行過(guò)程中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能準(zhǔn)確檢測(cè)出產(chǎn)品在生產(chǎn)過(guò)程中是否存在鉚釘、螺絲釘?shù)攘悴考娜笔б约爱a(chǎn)品內(nèi)部是否在生產(chǎn)過(guò)程中摻進(jìn)雜質(zhì)等。3）產(chǎn)品表面質(zhì)量的檢測(cè)。為了從各個(gè)方面保證產(chǎn)品的合格性，對(duì)其進(jìn)行表面質(zhì)量的檢測(cè)也是一個(gè)極其重要的環(huán)節(jié)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)產(chǎn)品表面的紋理、粗糙度、劃痕、裂紋等各方面的有效檢測(cè)。

2.2 在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中的應(yīng)用

該技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在以下兩方面：1）對(duì)病蟲(chóng)害的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)。預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)作用發(fā)揮的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是建立起計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)所有昆蟲(chóng)的識(shí)別體系。對(duì)昆蟲(chóng)圖像識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)字化建模所使用的方法主要以下2種，一種是運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法對(duì)害蟲(chóng)的邊緣進(jìn)行檢測(cè)，進(jìn)而提取害蟲(chóng)的特征；第二種是從昆蟲(chóng)的二值化圖像中提取出昆蟲(chóng)的周長(zhǎng)、面積和復(fù)雜度等基本信息，并對(duì)這些信息建立害蟲(chóng)的模板庫(kù)以實(shí)現(xiàn)對(duì)昆蟲(chóng)的模糊決策分析。2）對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)的監(jiān)測(cè)。常用的方法就是運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)下的非接觸式監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境下的光照、溫度、濕度、風(fēng)速、營(yíng)養(yǎng)液濃度等相關(guān)因素進(jìn)行連續(xù)地監(jiān)測(cè)，進(jìn)而判斷出農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)。

2.3 在林業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用

該技術(shù)在林業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用主要集中在農(nóng)藥噴灑和林木球果采集這兩方面。就林業(yè)的農(nóng)藥噴灑而言，常規(guī)的農(nóng)藥噴灑方式易造成農(nóng)藥的大量流失，不僅達(dá)不到防止林業(yè)有害生物的目的，還浪費(fèi)了大量的人力、物力和財(cái)力。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用能通過(guò)對(duì)施藥目標(biāo)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，得出具體的施藥量和準(zhǔn)確的施藥位置，該技術(shù)指導(dǎo)下的施藥工作極大發(fā)揮了農(nóng)藥的效果。就林木球果采集而言，該采集工作的操作難度一直都很大，我國(guó)當(dāng)前使用的方法主要是人工使用專業(yè)工具下的采集以及機(jī)械設(shè)備運(yùn)用下的高空作業(yè)車采集和搖振采種機(jī)采集，這兩種方式都存在一定的安全性和效率問(wèn)題。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用能通過(guò)對(duì)需要進(jìn)行采集的林木球果進(jìn)行圖像采集來(lái)得出球果所處的具置，再結(jié)合專業(yè)機(jī)械手的使用完成球果采集。該技術(shù)不僅節(jié)省了大量勞動(dòng)力，還極大提高了采摘效率。

2.4 在農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)中的應(yīng)用

農(nóng)產(chǎn)品在生產(chǎn)過(guò)程中受自然環(huán)境的影響比較大，所以農(nóng)產(chǎn)品不僅會(huì)產(chǎn)生質(zhì)量上的差異，還會(huì)造成顏色、大小、形狀等外觀上的極大不同。由于農(nóng)產(chǎn)品在出售時(shí)大多要進(jìn)行產(chǎn)品等級(jí)的劃分，所以將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)運(yùn)用到對(duì)其顏色和外形尺寸的檢測(cè)上，有效達(dá)到了對(duì)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)的目的。通過(guò)對(duì)外觀大小尺寸的檢測(cè)，不僅提高了對(duì)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行分門別類地等級(jí)劃分的效率，還在很大程度上減少了對(duì)產(chǎn)品的損壞；通過(guò)對(duì)西瓜等農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行顏色上的檢測(cè)，能準(zhǔn)確判斷其是否成熟，有效避免了人工操作下的失誤。

2.5 在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在電力系統(tǒng)自動(dòng)化應(yīng)用的表現(xiàn)當(dāng)前主要表現(xiàn)在以下2個(gè)方面：1）在人機(jī)界面中的應(yīng)用。人機(jī)界面在運(yùn)行過(guò)程中更加強(qiáng)調(diào)人的主體地位，實(shí)現(xiàn)了用戶對(duì)各種效應(yīng)通道和感覺(jué)通道的運(yùn)用。具體來(lái)講，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在用戶向計(jì)算機(jī)的輸入方面，效應(yīng)通道實(shí)現(xiàn)了手動(dòng)為主向手、足、口、身體等的轉(zhuǎn)變；在計(jì)算機(jī)向用戶的輸出方面，感覺(jué)通道實(shí)現(xiàn)了視覺(jué)為主向觸覺(jué)、嗅覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等的轉(zhuǎn)變。2）在電廠煤粉鍋爐火焰檢測(cè)中的應(yīng)用。對(duì)煤粉鍋爐火焰的檢測(cè)既能有效判斷鍋爐的運(yùn)行狀況，又能在很大程度上實(shí)現(xiàn)電廠的安全性運(yùn)營(yíng)。由于煤的負(fù)荷變化和種類變化會(huì)在使著火位置發(fā)生移動(dòng)，所以為了保證爐膛火焰檢測(cè)的準(zhǔn)確性，必須彌補(bǔ)之前單純應(yīng)用火焰檢測(cè)器只能判斷有無(wú)火焰開(kāi)關(guān)量信號(hào)的弊端。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用，就在彌補(bǔ)火焰檢測(cè)器應(yīng)用弊端的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了對(duì)火焰形狀的進(jìn)一步檢測(cè)。

2.6 在圖書館工作中的應(yīng)用

隨著當(dāng)前數(shù)字圖書館和自動(dòng)化管理系統(tǒng)的建立，計(jì)算機(jī)技術(shù)在圖書館方面的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在圖書館方面的應(yīng)用主要集中在古籍修補(bǔ)和書刊剔舊這兩方面。就古籍修補(bǔ)而言，古籍圖書等在收藏的過(guò)程中，受溫度、濕度、光照等的影響，極易導(dǎo)致紙張變黃、變脆以及蟲(chóng)洞等現(xiàn)象的出現(xiàn)。在進(jìn)行修補(bǔ)時(shí)，依靠計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)開(kāi)展具體的修補(bǔ)工作，能在很大程度上提高修補(bǔ)工作的效率。就書刊剔舊而言，由于圖書館藏書眾多，對(duì)那些使用率低且較為陳舊的文獻(xiàn)資料進(jìn)行及時(shí)地剔除，能實(shí)現(xiàn)圖書資源的及時(shí)更新。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在該方面的應(yīng)用，極大地保證了工作的準(zhǔn)確性和效率性。

3 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)以上對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)、電力系統(tǒng)自動(dòng)化及圖書館工作這6個(gè)方面的研究可以看出，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展以及計(jì)算機(jī)與各專業(yè)學(xué)科的不斷滲透，該技術(shù)的發(fā)展前景和應(yīng)用領(lǐng)域都將更加廣闊。

篇9

中圖分類號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044(2007)04-11102-03

1 引言

基于案例推理(case-base reasoning)是人工智能中正不斷發(fā)展的一項(xiàng)重要推理技術(shù)?；诎咐评砼c類比推理方法相似，案例推理將舊經(jīng)驗(yàn)或教訓(xùn)轉(zhuǎn)換為知識(shí)，出現(xiàn)新問(wèn)題時(shí)，首先查找以前是否有相似的案例，并用相似案例解決新問(wèn)題。如果沒(méi)遇到相似案例的,經(jīng)過(guò)推理后解決新問(wèn)題的方法，又會(huì)成為新的案例或新經(jīng)驗(yàn)，下一次再遇到相同問(wèn)題時(shí)，就可以復(fù)用這些案例或經(jīng)驗(yàn)。

這與人遇到問(wèn)題時(shí)，首先會(huì)用經(jīng)驗(yàn)思考解決問(wèn)題的方式相似，這也是解決問(wèn)題較好的方法?；诎咐评響?yīng)用于工業(yè)產(chǎn)品檢測(cè)或故障診斷時(shí)具有以下特點(diǎn)：

CBR智能化程度較高。利用案例中隱含的難以規(guī)則化的知識(shí)，以輔助規(guī)則推理的不足，提高故障診斷系統(tǒng)的智能化程度。

CBR較好解決“知識(shí)獲取”的瓶頸。CBR知識(shí)表示以案例為基礎(chǔ)，案例的獲取比規(guī)則獲取要容易，大大簡(jiǎn)化知識(shí)獲取的過(guò)。

CBR求解效率較高。是對(duì)過(guò)去的求解結(jié)果進(jìn)行復(fù)用，而不是再次從頭開(kāi)始推導(dǎo)，可以提高對(duì)新問(wèn)題的求解效率。

CBR求解的質(zhì)量較高。CBR以過(guò)去求解成功或失敗的經(jīng)歷，可以指導(dǎo)當(dāng)前求解時(shí)該怎樣走向成功或避開(kāi)失敗。

CBR持續(xù)不斷的學(xué)習(xí)能力，使得它可以適應(yīng)于將來(lái)問(wèn)題的解決。

所以基于案例推理方法正不斷應(yīng)用在產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)和設(shè)備故障診斷方面，并取得較好的經(jīng)濟(jì)效益。為了產(chǎn)品檢測(cè)和設(shè)備故障診斷中，更為智能化，更容易實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)和診斷，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)起到很大的作用。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是研究用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人和生物的視覺(jué)系統(tǒng)功能的技術(shù)學(xué)科，使計(jì)算機(jī)具有感知周圍視覺(jué)世界的能力。通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)，進(jìn)行圖像的獲取預(yù)處理、圖像分割與特征抽取、識(shí)別與分類、三維信息理解、景物描述、圖像解釋，讓計(jì)算機(jī)具有對(duì)周圍世界的空間物體進(jìn)行傳感、抽象、判斷的能力，從而達(dá)到識(shí)別、理解的目的。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展，特別計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)、圖像采集技術(shù)、傳感器技術(shù)等，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、模糊數(shù)學(xué)理論、小波的分析理論等計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論的不斷發(fā)展和日趨成熟，使計(jì)算機(jī)視覺(jué)從上世紀(jì)60年代開(kāi)始興起發(fā)展到現(xiàn)在，取得快速發(fā)展，已經(jīng)從簡(jiǎn)單圖像質(zhì)量處理發(fā)展到圍繞著紋理分析、圖像編碼、圖像分割和濾波等研究。圖像的分析與處理，也由靜止轉(zhuǎn)向運(yùn)動(dòng)，由二維轉(zhuǎn)向三維，并主要著眼于對(duì)圖像的識(shí)別和理解上，也使計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用領(lǐng)域更為廣泛，為案例推理中運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)打下基礎(chǔ)。

2 案例推理系統(tǒng)的主要關(guān)鍵技術(shù)

（1）案例的表示與組織

案例的表示與組織即是如何抽取案例的特征變量，并以一定的結(jié)構(gòu)在計(jì)算機(jī)中組織存儲(chǔ)。如何將信息抽取出特征變量，選擇什么語(yǔ)言描述案例和選擇什么內(nèi)容存放在案例中，案例按什么組織結(jié)構(gòu)存放在存儲(chǔ)器中，這關(guān)系到基于案例推理方法的效率，而且對(duì)于案例數(shù)量越來(lái)越多，結(jié)構(gòu)十分復(fù)雜的案例庫(kù)，尤其重要。

（2）案例的索引與檢索

案例的索引與檢索即是為了查找最佳相似案例，如何建立案例索引和相似度算法，利用檢索信息從案例庫(kù)中檢索并選擇潛在可用相似案例。后面的工作能否發(fā)揮出應(yīng)有的作用，很大程度上依賴于這一階段得到的案例質(zhì)量的高低，因此這一步非常關(guān)鍵。

（3）案例的復(fù)用和調(diào)整

案例的復(fù)用即是如何根據(jù)舊案例得出新解，涉及到找出案例與新問(wèn)題之間的不同之處，案例中的哪些部分可以用于新問(wèn)題，哪些部分不適合應(yīng)用于新問(wèn)題的解決。而復(fù)用還分案例的結(jié)果復(fù)用，案例的求解方法復(fù)用。

（4）案例的學(xué)習(xí)

案例的學(xué)習(xí)即是將新解添加到案例庫(kù)中，擴(kuò)充案例庫(kù)的案例種類與數(shù)量，這過(guò)程也是知識(shí)獲取。此過(guò)程涉及選取哪些信息保留，以及如何把新案例有機(jī)集成到案例庫(kù)中，包括如何存儲(chǔ)，如何建立索引等等。

針對(duì)案例推理的關(guān)鍵技術(shù)，根據(jù)檢測(cè)和故障診斷系統(tǒng)的特點(diǎn)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)主要解決如何將產(chǎn)品圖像輸入系統(tǒng)，如何將產(chǎn)品圖像特征進(jìn)行抽取和描述，如何區(qū)別產(chǎn)品不同之處。以便案例推理系統(tǒng)進(jìn)行案例建模，確立案例的表示形成和案例相似度的計(jì)算。本文主要從計(jì)算機(jī)視覺(jué)如何運(yùn)用在案例推理系統(tǒng)進(jìn)行探討。

3 產(chǎn)品輸入系統(tǒng)

產(chǎn)品輸入系統(tǒng)在不同產(chǎn)品類型和生產(chǎn)環(huán)境可能有不同之處，主要應(yīng)有傳感器單元和圖像采集單元。如圖1。

圖1 產(chǎn)品輸入系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

傳感器單元主要判斷是否有產(chǎn)品存在，是否需要進(jìn)行圖像采集，是否繼續(xù)下一個(gè)產(chǎn)品圖像的采集。這簡(jiǎn)單傳感器可使用光電開(kāi)關(guān)，配合光源，當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)過(guò)時(shí)，產(chǎn)品遮擋住光源，使光電開(kāi)關(guān)產(chǎn)生一個(gè)0值，而沒(méi)有產(chǎn)品經(jīng)過(guò)時(shí)，光電開(kāi)關(guān)產(chǎn)生相反的1值，系統(tǒng)通過(guò)判斷光電開(kāi)關(guān)的值，從而判斷是否有產(chǎn)品。

圖像采集單元簡(jiǎn)單地說(shuō)是將產(chǎn)品拍攝并形成數(shù)字化圖像，主要包括光源、反射鏡、CCD相機(jī)和圖像采集卡等組成。光源和反射鏡作用主要使圖像中的物體和背景之間有較大灰度。CCD相機(jī)主要是拍攝設(shè)備。圖像采集卡主要是將圖像數(shù)字化。通過(guò)傳感器判斷有產(chǎn)品后，光源發(fā)出的光均勻地照在被測(cè)件上，CCD相機(jī)拍攝，拍攝圖像經(jīng)過(guò)圖像采集卡數(shù)字化后輸入存儲(chǔ)設(shè)備。存儲(chǔ)設(shè)備即為計(jì)算機(jī)硬盤。存放原始圖像、數(shù)據(jù)、處理結(jié)果等。

這是案例推理系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù),是圖像處理、圖像特征抽取描述的基礎(chǔ)。

4 圖像處理

在案例推理系統(tǒng)中，需要對(duì)案例的組織和案例建模，案例的組織即案例的表示，相對(duì)計(jì)算機(jī)而言，即圖像特征的抽取，即某圖像具有與其它圖像不同之處，用于區(qū)別其它圖像，具有唯一性。同時(shí)，又能完整地表示該圖像。所以案例的表示要體現(xiàn)案例的完整性、唯一性、操作容易性。

圖像中有顏色區(qū)別、又有物體大小之分以及圖像由不同的物體組成。如何表示圖像，或說(shuō)圖像內(nèi)部包含表示的本質(zhì)，即圖像的描述。根據(jù)圖像特點(diǎn)，確立圖像案例的表示，以圖像的像素、圖像的數(shù)字化外觀、圖像物體的數(shù)字組成等屬性。這需要對(duì)產(chǎn)品輸入的原始圖像進(jìn)行處理。

在計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)中，對(duì)原始圖像主要進(jìn)行圖像增強(qiáng)、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識(shí)別與理解等內(nèi)容。經(jīng)過(guò)這些處理后，輸出圖像的質(zhì)量得到相當(dāng)程度的改善，既改善了圖像的視覺(jué)效果，又便于計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析、處理和識(shí)別。具體工作流程如圖2所示：

圖2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的任務(wù)與工作流程

圖像預(yù)處理是將產(chǎn)品的數(shù)字圖像輸入計(jì)算機(jī)后，首先要進(jìn)行圖像的預(yù)處理，主要完成對(duì)圖像噪聲的消除以及零件的邊緣提取。預(yù)處理的步驟為：圖像二值化處理；圖像的平滑處理；圖像的邊緣提取。

圖像二值化處理主將灰度圖形二值化的關(guān)鍵是閾值的選取，由于物體與背景有明顯的灰度差，可以選取根據(jù)灰度直方圖中兩峰之間的谷值作為閾值來(lái)分割目標(biāo)和背景。

圖像的平滑處理技術(shù)即圖像的去噪聲處理，主要是為了去除實(shí)際成像過(guò)程中因成像設(shè)備和環(huán)境所造成的圖像失真，提取有用信息。

圖像邊緣提取是為了將圖像中有意義的對(duì)象與其背景分開(kāi)，并使之具有某種指定的數(shù)學(xué)或符號(hào)表達(dá)形式，使計(jì)算機(jī)能夠理解對(duì)象的具體含義，檢測(cè)出邊緣的圖像就可以進(jìn)行特征提取和形狀分析了?？刹捎枚喾N算法，如采用Sobel算子提取邊緣。

圖像預(yù)處理是為下一步的特征描述打基礎(chǔ)，預(yù)處理的好壞直接影響案例推理的結(jié)果和檢測(cè)診斷的效率。

特征提取是對(duì)圖像進(jìn)行描述，是案例建模關(guān)鍵，案例建模是根據(jù)案例組織要求抽取圖像特征，是建立案例索引和檢索的關(guān)鍵。如果圖像沒(méi)有特征，就談不上進(jìn)行檢索。圖像特征可通過(guò)圖像邊界、圖像分割、圖像的紋理等方法，確定圖像特征，包括是什么產(chǎn)品、產(chǎn)品形狀大小、產(chǎn)品顏色，產(chǎn)品有什么缺陷、產(chǎn)品缺陷在什么位置等特征，根據(jù)這些圖像特征進(jìn)行描述，形成計(jì)算機(jī)中屬性值，并從數(shù)據(jù)庫(kù)查找相應(yīng)信息資料，從而確定產(chǎn)品之間的關(guān)系，相似度，也就是案例推理的方向。

5 系統(tǒng)的檢索

根據(jù)案例推理原理和相應(yīng)算法，建立案例推理系統(tǒng)模型，如圖3所示。

圖3 案例推理系統(tǒng)

對(duì)話系統(tǒng)：完成人機(jī)交互、問(wèn)題描述、結(jié)果顯示和系統(tǒng)總控制。

案例庫(kù)系統(tǒng)：由案例庫(kù)及案例庫(kù)管理系統(tǒng)組成。

數(shù)據(jù)析取系統(tǒng)：對(duì)各種已有的源數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)通過(guò)轉(zhuǎn)換而形成所需的數(shù)據(jù)。

多庫(kù)協(xié)同器：根據(jù)問(wèn)題求解的需要，按照一定的數(shù)據(jù)抽取策略，完成問(wèn)題求解過(guò)程中對(duì)模型庫(kù)系統(tǒng)、方法庫(kù)系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)等資源的調(diào)度與協(xié)調(diào)。

知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)：由產(chǎn)生式規(guī)則組成，這些知識(shí)包括專家經(jīng)驗(yàn)和以規(guī)則形式表示的有關(guān)知識(shí)，也可以是數(shù)據(jù)挖掘結(jié)論，支持案例檢索、案例分析、案例調(diào)整等。 模型庫(kù)系統(tǒng)：由模型庫(kù)、算法庫(kù)、模型庫(kù)管理系統(tǒng)組成。完成模型識(shí)別和調(diào)用，并把結(jié)果綜合，送入對(duì)話系統(tǒng)顯示，作為補(bǔ)充信息供案例檢索、調(diào)整使用。

數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)：存放待決策支持的所有問(wèn)題，并完成其維護(hù)與查詢等功能。

由于系統(tǒng)主要應(yīng)用產(chǎn)品的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)檢測(cè)監(jiān)控或故障診斷，所以系統(tǒng)的檢索時(shí)，也必須輸入檢索值，即輸入現(xiàn)場(chǎng)產(chǎn)品的圖像，在通過(guò)產(chǎn)品預(yù)處理、圖像的二值化、分割和邊界處理后，進(jìn)行圖像特征描述，根據(jù)圖像描述進(jìn)行分類識(shí)別。根據(jù)案例推理的算法檢索案例庫(kù)中，是否有相似的案例。即確定相似度。相似度確定主要由案例推理的算法確定，如貼近分析法。確定相似度最大作為結(jié)果，并將案例的解輸出，給相關(guān)控制系統(tǒng)進(jìn)行決策。如產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)，確定產(chǎn)品質(zhì)量是否合格，是否有不合格產(chǎn)品，不合格產(chǎn)品是什么原因造成，故障源是什么，如何解決和排除故障，等等。

6 結(jié)論

案例推理方法有效地解決計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)中圖像檢索問(wèn)題。對(duì)提高圖像檢索的效率和準(zhǔn)確度提供了平臺(tái)。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)也為案例推理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)檢測(cè)、監(jiān)控、診斷提供技術(shù)支持。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)采集、處理為案例推理打好基礎(chǔ)。

兩者的結(jié)合設(shè)計(jì)的系統(tǒng)適用范圍很廣，只要產(chǎn)品需要進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)、監(jiān)控，或設(shè)備需要進(jìn)行故障診斷和維護(hù)，都可以適用。

系統(tǒng)提供的實(shí)時(shí)檢測(cè)、監(jiān)控和診斷功能，提高企業(yè)的生產(chǎn)效益，降低了生產(chǎn)成本。

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篇10

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)設(shè)備逐漸被應(yīng)用到社會(huì)生活的各個(gè)方面，尤其是在當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和圖像處理技術(shù)快速發(fā)展的時(shí)期，各個(gè)科技領(lǐng)域中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)逐漸成熟。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)主要是利用計(jì)算機(jī)智能化來(lái)替代人眼，即對(duì)于客觀存在的三維立體化世界的理解和識(shí)別，整個(gè)實(shí)現(xiàn)過(guò)程均是以計(jì)算機(jī)技術(shù)作為基礎(chǔ)。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)今其已逐漸成為了一門神經(jīng)生理學(xué)、計(jì)算機(jī)工程、信號(hào)學(xué)、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等綜合性學(xué)科。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)系統(tǒng)其在高性能計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)之上來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)大量數(shù)據(jù)的獲取，并且通過(guò)智能算法來(lái)對(duì)獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而完成對(duì)數(shù)據(jù)集成。

一、視頻中運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)原理

對(duì)于視頻中的運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)主要分為兩中方法，其一為宏觀檢測(cè)法;其二為微觀檢測(cè)法。宏觀檢測(cè)法是對(duì)獲得的整幅圖像進(jìn)行檢測(cè)，而微觀檢測(cè)法則是對(duì)所需要的區(qū)域進(jìn)行圖像檢測(cè)。視覺(jué)技術(shù)在檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體的時(shí)候，首先對(duì)圖像進(jìn)行采集，并對(duì)采集的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將圖像進(jìn)行分割，然后分別提取運(yùn)動(dòng)物體的影象，從而實(shí)現(xiàn)參數(shù)的更新。圖像采集過(guò)程中采用背景差分法，實(shí)現(xiàn)對(duì)背景圖像的提取，其通過(guò)一定算法采用人為手段獲取沒(méi)有背景的圖像。另外在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)的時(shí)候還可以采用幀間差分法，其主要是實(shí)時(shí)獲取幀圖，然后實(shí)現(xiàn)一幀一幀圖像比值的比較，從而獲取具有差值的圖像。運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行檢測(cè)的時(shí)候需連續(xù)獲取幀圖，將這些幀圖組合起來(lái)，其實(shí)就是物體的運(yùn)動(dòng)軌跡，然后同分割技術(shù)就能勾勒出物體的輪廓。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷深入研究，發(fā)現(xiàn)此兩種方法單獨(dú)使用仍然存在的一些缺點(diǎn)，于是研究人員將二種檢測(cè)方法進(jìn)行融合，形成一種綜合檢測(cè)方法。綜合檢測(cè)法將兩者檢測(cè)方法的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行了融合，并將其靈活的應(yīng)用到了生產(chǎn)和生活之中，取得了十分不錯(cuò)的效用。

二、基于Opencv的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)探究

（一）基于Opencv的運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)

運(yùn)動(dòng)物體在進(jìn)行檢測(cè)的時(shí)候，基于Opencv的檢測(cè)原理主要為：根據(jù)物體某項(xiàng)特定信息，例如，顏色、輪廓、性狀等，在復(fù)雜背景中利用這些特定的信息將物體分離出來(lái)。整個(gè)圖像的分離過(guò)程首先是進(jìn)行視頻流捕捉，然后是進(jìn)行視頻的格式轉(zhuǎn)換，再將圖像進(jìn)行預(yù)處理，從而提取前景物體，減少環(huán)境因素對(duì)圖像處理的誤差，最后根據(jù)物體特征提取，并完成對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的跟蹤。從圖像中提取所需的目標(biāo)物體，其實(shí)質(zhì)就是對(duì)整個(gè)屋里輪廓進(jìn)行檢測(cè)和分割，根據(jù)每個(gè)圖像的幀差異來(lái)進(jìn)行提取。

（二）基于Opencv圖像預(yù)處理

視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于復(fù)雜的環(huán)境之中，由于存在著光照的變化，其場(chǎng)景中所出現(xiàn)的環(huán)境因素對(duì)視頻采集設(shè)備性能影響很大。環(huán)境因素會(huì)使得獲取的圖像信息的質(zhì)量降低，并且在圖像中無(wú)法避免的存在著噪點(diǎn)，這對(duì)于運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)和圖像采集會(huì)造成很大的影響。當(dāng)獲取視頻幀圖像之后需對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，通常有平滑度濾波處理、圖像填充、圖像背景更新等。

1.平滑度濾波處理

由于在進(jìn)行視頻圖像采集的時(shí)候存在著噪點(diǎn)，那么我們就需要對(duì)其進(jìn)行噪點(diǎn)處理，以求減小噪聲。濾波平滑度濾波處理，其具有線性和非線性兩種方式，其中線性方式進(jìn)行處理器運(yùn)算簡(jiǎn)單、運(yùn)算速度快，但是在進(jìn)行處理之后的圖像都會(huì)呈現(xiàn)不清晰的情況。而非線性方式盡心給處理之后，雖然能夠很好的減小噪點(diǎn)，確保信號(hào)的局部特點(diǎn)，但是其運(yùn)算的速度會(huì)較慢。

2.圖像填充

對(duì)于幀圖像進(jìn)行處理，通常采用檢測(cè)邊緣填充法或者是腐蝕膨脹法來(lái)完成，其中填充法是指當(dāng)檢測(cè)出目標(biāo)物體之后，利用邊緣檢測(cè)方法來(lái)對(duì)物體進(jìn)行辨識(shí)，然后利用形態(tài)學(xué)的漫水填充法進(jìn)行填充。圖像的腐蝕膨脹則主要是由于攝像機(jī)的性能等問(wèn)題造成的。

3.實(shí)時(shí)背景更新

在進(jìn)行圖像差分之前，需要對(duì)背景圖樣進(jìn)行確定，并且需要對(duì)其進(jìn)行初始化處理。以方便以后在進(jìn)行檢測(cè)時(shí)候能夠?qū)?shí)時(shí)背景圖進(jìn)行差分計(jì)算，只有這樣，才能夠獲得極佳的前景效果。在進(jìn)行圖像差分時(shí)，首先需要根據(jù)指定法來(lái)確定第一幀背景的圖像，并將其指定為第一張背景圖片，然后在檢測(cè)過(guò)程中根據(jù)算法對(duì)背景實(shí)施更新。整個(gè)圖像在進(jìn)行更新時(shí)，其主要的流程為：判斷并讀取圖像是否為第一幀;將Opencv處理的圖像轉(zhuǎn)化為單通道灰度值;將實(shí)時(shí)采集的圖像進(jìn)行高斯平滑度處理，去除噪點(diǎn);最后使用形態(tài)學(xué)濾波處理噪點(diǎn)。

（三）提取前景運(yùn)動(dòng)物體圖像

檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體的時(shí)候，只有在檢測(cè)流程中確保精確度，才能夠獲取滿意的前景跟蹤效果。此過(guò)程中主要分為兩個(gè)步驟，第一步為二值化圖像之后進(jìn)行分割;第二步，圖像分析前處理，進(jìn)行充分填充，確保前景圖的完整性。其中，前景圖的提取主要分為下面幾個(gè)步驟：首先對(duì)前景圖像和背景圖像進(jìn)行差分，然后對(duì)差分的圖像進(jìn)行二值化，再對(duì)背景中的前景圖像邊緣進(jìn)行檢測(cè)，根據(jù)輪廓進(jìn)行填充圖像。由于攝像頭存在于不同的場(chǎng)景和環(huán)境之中，不論是室外或者是室內(nèi)隨著場(chǎng)景的變化都會(huì)對(duì)圖像的采集產(chǎn)生影響。那么在前景圖中提取目標(biāo)就需要在檢測(cè)系統(tǒng)中采用有效手段來(lái)完成背景實(shí)時(shí)更新。

閥值二值化分割法可以對(duì)檢測(cè)的物體進(jìn)行前景和背景差圖分割，從而使目標(biāo)物體能夠分離出圖像，且閥值分割先要確定每個(gè)像素的點(diǎn)是否處于灰度范圍值之內(nèi)。將圖像中的像素灰度與確定的閥值進(jìn)行比較，其結(jié)果解釋所有像素點(diǎn)分為2類，一類像素的灰度小于閥值，另外一類就是大于閥值。閥值二值化分割時(shí)，確定分割的閥值T，然后分割圖像。選取合適的閥值進(jìn)行分割，可以有效的減少光照因素影響，常用的動(dòng)態(tài)閥值主要有直方圖來(lái)法與最大類方差法這另種分割方法。

三、計(jì)算機(jī)視覺(jué)三維技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的核心為分割問(wèn)題、運(yùn)動(dòng)分析、3D立體場(chǎng)景重構(gòu)等，立體視覺(jué)主要是從多幅圖像的參照中獲取目標(biāo)物體的三維幾何信息。計(jì)算機(jī)視覺(jué)所模擬出的3D立體畫面只需要攝像機(jī)從不同的角度同一時(shí)間針進(jìn)行圖像捕獲，將2D信息進(jìn)行3D重構(gòu)，進(jìn)而將計(jì)算機(jī)程序重建于真實(shí)的三維場(chǎng)景之中，以恢復(fù)物體的真實(shí)空間信息。

（一）視覺(jué)系統(tǒng)

視覺(jué)系統(tǒng)捕獲圖像的過(guò)程，實(shí)則可以看成為對(duì)大量信息進(jìn)行處理過(guò)程，整個(gè)系統(tǒng)處理可以分為三個(gè)層次，其一，理論層次;其二，描述層次;其三，實(shí)現(xiàn)層次。在攝像機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)之中，輸入的是2D圖像，但是輸出為3D信息，而這就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的位置、距離等信息的如實(shí)描述。視覺(jué)系統(tǒng)分為三個(gè)進(jìn)階層次，第一階段為基礎(chǔ)框架;第二階段為2.5D表達(dá);第三階段為三維階段。在第二階段中實(shí)現(xiàn)的2.5D表達(dá)，其原理是將不完整的3D圖像信息進(jìn)行表達(dá)，即以一個(gè)點(diǎn)為坐標(biāo)，從此點(diǎn)看去某一些物體的部分被遮擋。第三階段的三維階段，則是人眼觀察之后可以從不同的角度來(lái)觀察物體的整體框架，從而實(shí)現(xiàn)了將2.5D圖像信息的疊加重合運(yùn)算，進(jìn)一步處理之后得到了3D圖像。

（二）雙目視覺(jué)

人們從不同角度觀看同一時(shí)間內(nèi)的同一物體的時(shí)候，可以利用算法測(cè)量物體間的距離。此法被稱為雙目立體感覺(jué)，其依據(jù)的原理是視覺(jué)差原理，利用兩臺(tái)攝像機(jī)或者一臺(tái)攝像機(jī)，對(duì)兩幅不同的圖像進(jìn)行不同角度觀察，并且對(duì)其觀察的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析。實(shí)現(xiàn)雙目立體視覺(jué)與平面視覺(jué)圖像獲取，其主要的步驟為：

（1）圖像獲取

從兩臺(tái)不同的攝像機(jī)，捕獲幀圖像，由于環(huán)境因素會(huì)造成圖像差異困難。為了更好的跟蹤目標(biāo)、檢測(cè)，當(dāng)捕獲圖像之后，需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。

（2）攝像標(biāo)定方式

獲得真實(shí)坐標(biāo)系中的場(chǎng)景點(diǎn)中的與平面成像點(diǎn)占比見(jiàn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，借用三維立體空間中的三維坐標(biāo)，標(biāo)定之后確定攝像機(jī)的位置以及屬性參數(shù)，并建立起成像的模型。

（3）特征提取方式

所謂的特征提取方式主要是為了提升檢測(cè)、跟蹤目標(biāo)的準(zhǔn)確性，需要對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行特征提取，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像分割提取。

（4）深度計(jì)算

深度信息主要是根據(jù)幾何光學(xué)原理，從三維世界進(jìn)行客觀分析，因?yàn)榫嚯x會(huì)產(chǎn)生不同的位置，會(huì)使得成像位置與兩眼視網(wǎng)膜上有所不同。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，客觀景物的深度可以反映出雙目的視覺(jué)差，而利用視覺(jué)差的信息結(jié)合三角原理進(jìn)行計(jì)算，可呈現(xiàn)出深度的圖像信息。

（三）攝像機(jī)模型

攝像機(jī)在標(biāo)定過(guò)程中確定了其建立的基礎(chǔ)為攝像機(jī)的模型，攝像機(jī)模型在標(biāo)定過(guò)程中關(guān)系到三個(gè)不同坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換，分別為2D圖像平面坐標(biāo)系、攝像機(jī)自身坐標(biāo)系以及真實(shí)的世界坐標(biāo)系。攝像機(jī)在攝像的時(shí)候起本質(zhì)是2D圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，首先要定義攝像機(jī)的自身坐標(biāo)系，將坐標(biāo)系的原點(diǎn)設(shè)置為光心，X、Y、Z成立三維坐標(biāo)系。其次則是建立平面的圖像坐標(biāo)系，用以透視模型表示，其原點(diǎn)也在廣心的位置，稱之為主點(diǎn)。實(shí)際應(yīng)用中，物理的距離光心的位置d≠f焦距，而且會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于焦距，為了解決如此問(wèn)題就提出了平面概念。在光軸z上設(shè)置一個(gè)虛擬的圖像平面，然后在此位置于平面關(guān)于光心對(duì)稱。接著，在設(shè)置的虛擬2D坐標(biāo)系中，光軸和原點(diǎn)重合，并且攝像機(jī)與垂直平面的垂直方向相同，真實(shí)圖像上的點(diǎn)影射到攝像機(jī)坐標(biāo)系。

（四）3D重構(gòu)算法

視頻流的采集，主要是采用Kinect設(shè)備、彩色攝像頭、紅外發(fā)射攝像頭、紅外接收攝像頭。使用微軟提供API控制Kinect設(shè)備，在操作之前需調(diào)用NUI初始化函數(shù)，將函數(shù)的參數(shù)設(shè)置為用戶信息深度圖數(shù)據(jù)、彩色圖數(shù)據(jù)、骨骼追蹤圖數(shù)據(jù)、深度圖數(shù)據(jù)。上述的視頻流的打開(kāi)方式不同，既可以是一種打開(kāi)方式，也可以是多種打開(kāi)方式，尤其在進(jìn)行Kinect傳輸數(shù)據(jù)處理的時(shí)候，需遵循三條步驟的運(yùn)行管線。此三條管線分別為：第一條為處理彩色和深度數(shù)據(jù)，第二條為根據(jù)用索引添加顏色信息，并將其放入到深度圖之中，第三條為骨骼追蹤數(shù)據(jù)。

四、總結(jié)

隨著計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展，視覺(jué)技術(shù)逐漸被廣泛的應(yīng)用于我們?nèi)粘５难芯恐?。本文通過(guò)對(duì)視覺(jué)技術(shù)的相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行分析，探究了圖像處理、分割、前景提取、運(yùn)動(dòng)物體觀測(cè)以及重構(gòu)3D圖等問(wèn)題，為實(shí)現(xiàn)視覺(jué)技術(shù)更加深入研究做出了相應(yīng)的貢獻(xiàn);為廣大參與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)研究同仁提供一個(gè)研究的思路，為實(shí)現(xiàn)視覺(jué)技術(shù)的騰飛貢獻(xiàn)薄力。

參考文獻(xiàn)