機器視覺在多領域內(nèi)的應用

李延浩

近年來，隨著智能技術和自動化技術的突破，機器視覺發(fā)展迅速，已經(jīng)在汽車、電子、醫(yī)療、煙草等領域有了廣泛應用。對于普通民眾，對機器視覺技術的了解可能僅限于概念或表層意思，因此本文簡要分析了機器視覺技術的發(fā)展歷程和關鍵技術，著重論述了該技術在工業(yè)領域、醫(yī)療領域、汽車輔助駕駛領域中的應用，期望能夠讓讀者對機器視覺技術有一個直觀、具體的認識，從而推動該技術的發(fā)展和應用。

【關鍵詞】機器視覺發(fā)展歷程 機器視覺技術 機器視覺應用

機器視覺，又稱為計算機視覺，是近年來人工智能領域發(fā)展迅速的熱門方向。通俗地講，機器視覺就是模擬人眼功能，從視覺成像中提取有用信息，從而提供決策或者服務于其他系統(tǒng)。機器視覺的研究起始于二十世紀五十年代的圖像模式識別。機器視覺的概念則是由二十世紀七十年代初建立的人工智能技術理念提出。進入二十世紀九十年代，機器視覺在很多領域取得突破，諸如人臉識別、指紋識別、虹膜識別、光學字符識別等技術趨于成熟。進入二十一世紀，隨著基于統(tǒng)計學模型的機器學習快速發(fā)展，機器視覺的實現(xiàn)形式也有所改變，采用統(tǒng)計學特征和機器學習的方法成為主流。近年來，人工智能領域內(nèi)最熱門的機器學習方法不外乎深度學習。深度學習中的分支——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）則是專門用于視覺領域的學習方法，極大地推動了機器視覺技術的發(fā)展。機器視覺能夠提高領域內(nèi)產(chǎn)品的自動化程度和智能化程度，從而對于提高社會生產(chǎn)力有著重要意義。盡管機器視覺成為社會熱點，但真正了解機器視覺的人很少。對于我們高中生來說，能否及時掌握科技前沿動態(tài)，關系著我們?nèi)松穆殬I(yè)規(guī)劃，因此本文論述了機器視覺的關鍵技術和應用現(xiàn)狀。

1 機器視覺中的關鍵技術

通常來講，機器視覺系統(tǒng)包括圖像采集單元（如鏡頭、攝像頭等）、圖像處理單元（計算機、處理軟件等）以及執(zhí)行單元（執(zhí)行器、電控模塊等）。攝像頭是機器視覺系統(tǒng)中的核心部件，對采集圖像的分辨率、對比度、景深等都有著十分重要的影響；圖像質(zhì)量的優(yōu)劣直接影響后期圖像的處理、知識的理解以及決策的執(zhí)行。實際操作中，機器視覺系統(tǒng)通過攝像頭拍攝目標而形成圖像信號，獲得目標的像素、輪廓、顏色以及亮度等信息，然后使用圖像處理系統(tǒng)對圖像信息進行提取和理解，以實現(xiàn)圖像語義的獲取。

機器視覺系統(tǒng)的能力主要依賴于圖像處理算法。如今，常用且關鍵的圖像處理技術包括圖像分割，即將圖像分成若干部分，可實現(xiàn)目標輪廓提??；圖像增強，即調(diào)整圖像的對比度，突出圖像信息的重要細節(jié)；圖像平滑，即去除圖像獲取過程中外界環(huán)境的擾動噪聲；圖像編碼和傳輸，即對圖像數(shù)據(jù)的高保真壓縮和存儲；邊緣銳化，即加強圖像中的輪廓邊緣和細節(jié)；圖像識別，即區(qū)分圖像中的背景信息和前景信息，辨別圖像中的目標。

2 機器視覺在工業(yè)領域中的應用

機器視覺技術的最大優(yōu)勢在于可以避免與被拍攝對象的接觸，因此在很多不適合人眼工作的環(huán)境中使用。在工業(yè)領域，機器視覺技術已經(jīng)成功應用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測領域。比如，制作電路板時，可以使用機器視覺系統(tǒng)實現(xiàn)對元器件的精確定位；制造機械產(chǎn)品時，可以使用機器視覺技術對產(chǎn)品瑕疵進行捕捉，提高產(chǎn)品的產(chǎn)量和成品率；對于食品飲料領域，可以使用機器視覺技術完成包裝檢測和分類識別；對于紙產(chǎn)品領域，可以使用機器視覺技術實現(xiàn)紙張的表面均勻度檢測。此外，機器視覺配合其他自動化技術可以完成無人物流、零件裝配等工作。總的來說，機器視覺技術能夠節(jié)約工廠內(nèi)某些高強度工作中的人力、物力，從而降低產(chǎn)品生產(chǎn)成本，提高社會生產(chǎn)力。

3 機器視覺在醫(yī)療領域中的應用

機器視覺在醫(yī)學領域主要用于醫(yī)學圖像的標注、分析等。比如，通過數(shù)字圖像處理技術以及信息融合技術對核磁共振圖像、CT圖像以及X射線圖像進行適當疊加，然后綜合分析圖像所反映出來的患者病情。還有學者使用數(shù)字圖像的邊緣提取與圖像分割技術，自動完成細胞、染色體分類或者對細胞個數(shù)的計數(shù)、統(tǒng)計等工作。除了降低醫(yī)生勞動成本，節(jié)省人力、物力，機器視覺技術的應用還能夠摒除醫(yī)學圖像診斷中的人為主觀因素，定量地描述病人患病程度，以達到客觀診斷效果。目前，還有企業(yè)正在將機器視覺用于醫(yī)療器械的生產(chǎn)，比如實現(xiàn)對一次性注射器針尖毛刺的在線檢測。

4 機器視覺在汽車輔助駕駛領域中的應用

我國的汽車所有量逐年遞增，道路交通事故對人類生命和財產(chǎn)構(gòu)成的威脅不斷凸顯。為了改善道路交通安全狀況，國內(nèi)外眾多的科研機構(gòu)、高校以及汽車廠商均投入大量精力在汽車安全防護系統(tǒng)的研究和開發(fā)。研發(fā)內(nèi)容從最早的機電裝置，發(fā)展到今天的汽車輔助駕駛系統(tǒng)。機器視覺在汽車輔助駕駛系統(tǒng)中的體現(xiàn)主要有：車道線檢測技術、交通標志識別技術、車輛識別技術、行人檢測技術以及駕駛員狀態(tài)檢測技術。由于實際駕駛過程中，駕駛員主要依靠視覺獲取道路安全信息，比如路面狀況、交通標志、交通提示牌、障礙物、其他車輛或行人等，因此使用機器視覺技術對實現(xiàn)車輛智能化有著非常重要的作用，可以降低駕駛員的勞動強度，減少交通事故的發(fā)生，提高行駛安全性。并且，視覺技術在為駕駛員提供決策建議的過程中有著諸多優(yōu)點，首先視覺圖像包含的信息量大，包括周圍物體的距離、形狀、紋理等信息；其次，視覺圖像采用非接觸式的獲取方式，不會破壞周圍環(huán)境，也不需要大規(guī)模的道路工程配套設施；第三，機器視覺技術僅通過一幅圖像就可以完成對路面狀況的評價、對交通標志的識別以及對障礙物（包括行人以及其他車輛）的檢測；最后，視覺信息的獲取過程中不會出現(xiàn)車輛相互干擾的情況。

5 總結(jié)

機器視覺發(fā)展迅速，除了在本文所述的工業(yè)領域、醫(yī)療領域、汽車輔助駕駛領域有所應用外，也能夠用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)（比如根據(jù)果實成熟度判斷農(nóng)作物缺水、缺肥等）、娛樂游戲、航天工程等領域。由于篇幅所限，本文就不一一詳細贅述了。如今人工智能發(fā)展迅速，其與機器視覺的結(jié)合也在引發(fā)新一輪的科技潮流，更好地服務于我們的工作、生活和學習。

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作者單位

包鋼第一中學 內(nèi)蒙古自治區(qū)包頭市 014010