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    計算機視覺技術在自動化中的應用探析

    2020-12-11 14:26:57魏慶前
    締客世界 2020年8期
    關鍵詞:領域計算機圖像

    魏慶前

    (廣州松音電子技術有限公司 廣州 510970)

    1 概述

    在大數(shù)據(jù)發(fā)展和深度學習的大背景下,人工智能技術也在蓬勃發(fā)展,并逐步的深入到人們生產(chǎn)生活的各個方面。作為人工智能技術落地最好的領域之一,計算機視覺技術的應用無處不在。不管是市政安防、汽車自動駕駛,還是人機交互和掃碼支付,以致于現(xiàn)在正火的電商平臺領域等等,計算機視覺技術正在持續(xù)快速地發(fā)展著,并正在為人們的生產(chǎn)和生活提供著便利和快捷。

    2 計算機視覺技術簡介

    2.1 計算機視覺技術及其發(fā)展變化

    計算機視覺技術作為一項現(xiàn)代化信息技術,其主要是將識別技術、圖像恢復及重建場景等多種高科技技術相融合演變而來,其可以識別鑒定特定內(nèi)容的圖像及圖像中的文字信息,并轉化為文檔便于保存和編輯。其中計算機模型和三維模型的建立是采用重建場景技術;對圖像噪聲進行處理采用的是圖像恢復技術。計算機視覺技術已廣泛的應用到多個領域,例如制造業(yè)、自動化行業(yè)、醫(yī)療行業(yè)、軍事和航空等領域。

    2.2 工作原理

    攝影機在滿足要求的亮度情況下,采集相關的具體事物圖像,并輸送內(nèi)部信息,由計算機系統(tǒng)進行接收,緊接著計算機系統(tǒng)對原始圖像采取圖像處理技術進行處理及優(yōu)化,并對圖像中的關鍵信息進行整理和分類,從而根據(jù)需求提取到精準的抽象信息,最后將所采集的信息進行存儲歸檔;以此對需要識別的事物和儲存信息進行實時對比,提高技術運行作業(yè)的效率。

    3 計算機視覺技術在自動化中的應用

    3.1 應用在農(nóng)業(yè)自動化領域

    農(nóng)業(yè)是我們?nèi)粘I钪须x不開的行業(yè),農(nóng)業(yè)作業(yè)往往需要對生產(chǎn)周期、產(chǎn)量和質量等因素進行綜合考慮,最終確保生產(chǎn)的產(chǎn)量和質量;因此,高新技術同樣適用于農(nóng)業(yè)作業(yè)過程當中。計算機視覺技術可以在農(nóng)業(yè)作業(yè)的過程當中,對農(nóng)作物的生長狀況和健康情況進行全天候的實時跟蹤和監(jiān)控,及時地發(fā)現(xiàn)問題并立即尋找相應的措施去解決,實現(xiàn)農(nóng)作物生產(chǎn)的高效性和科學性。同時還可以利用計算機視覺技術對農(nóng)產(chǎn)品的質量進行檢測,提高農(nóng)作物的優(yōu)質性。比如檢測蔬菜的質量,相比于計算機視覺技術,傳統(tǒng)的人工模式不僅時間成本和人工成本高昂,而且還有可能在檢測的過程中對蔬菜造成損壞,導致最終的測量結果出現(xiàn)誤差;而計算機視覺技術可以進行輔助作業(yè),可以利用對外部釋放的紅外線、紫外線和其他可見光的大小進行感應,然后對比標準值,從而根據(jù)對比結果更加科學地檢測蔬菜的質量;這樣可以更加便捷、高效地檢測出蔬菜的質量,尤其是對于面積較大的農(nóng)田,可以獲得事半功倍的效果,因此計算機視覺技術已經(jīng)在農(nóng)業(yè)自動化領域廣泛的應用。

    3.2 應用在醫(yī)學自動化系統(tǒng)中

    作為高科技技術研發(fā)和應用的重點領域,醫(yī)學自動化系統(tǒng)中已廣泛地應用計算機視覺技術。比如目前醫(yī)學檢測中最常見的X射線等,只有計算機視覺技術的支持才能得以實現(xiàn);主要是通過分析圖像信息,獲得更加有效的信息,從而更好地幫助醫(yī)生了解病人的病情做出更準確的判斷,進而對癥下藥。除此之外,計算機視覺技術還可以應用在藥品的研發(fā)和生產(chǎn)過程中,準確地檢測藥品的包裝,并將藥品輸送到指定的位置。利用高清攝像機對輸送中的藥品進行圖像采集,并回傳到計算機系統(tǒng)中,對其進行篩選和分析,從而識別出不合格的藥品。由此可見,計算機視覺技術可以保證醫(yī)學自動化的準確性和高效性,從而進一步提高企業(yè)的生產(chǎn)水平。

    3.3 視覺檢測技術在工業(yè)領域的應用

    工業(yè)領域是計算機視覺技術應用最廣泛的技術門類,在實際應用過程中必須要嚴格按照操作規(guī)程進行操作,絕對不能省略或跳過某一步驟的行為,否則會使檢測結果出現(xiàn)誤差,對工業(yè)成產(chǎn)造成嚴重的影響。第一,信息獲取,主要是利用傳感器或光源完成此步驟,根據(jù)實際工作經(jīng)驗,256的灰度圖像占比比較多。在這一過程當中,要設置圖像的輸出格式,并深度分析處理圖像信息,才能保證圖像信息的準確度。第二,必須對原圖像進行預處理,這對檢測結果有著顯著的影響。第三,建立模型與所測事物圖像結果進行分析比對,從而獲得更加真實準確的結果。

    綜上所述,作為一門研究計算機識別能力的高科技技術,計算機視覺技術已經(jīng)在農(nóng)業(yè)自動化、醫(yī)學自動化和工業(yè)自動化領域當中廣泛地應用,并對傳統(tǒng)方法產(chǎn)生顛覆性地影響,使其在這三個領域有了可以更加施展才能的機會。我們必須要以基本概念、工作原理為基礎,結合實際的工作實踐經(jīng)驗,對計算機視覺技術進行不斷地深入研究和優(yōu)化,才能使其得以更快地推廣和應用,從而使其可以更好的服務于人類,造福于社會。

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