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    計算機視覺技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域中的應用

    2021-10-18 07:40:14王華溢
    科技創(chuàng)新與應用 2021年29期
    關(guān)鍵詞:預處理模板工業(yè)

    王華溢

    (新疆大學,新疆 烏魯木齊830008)

    1 計算機視覺技術(shù)

    1.1 計算機視覺技術(shù)理論

    計算機視覺技術(shù)主要是通過模擬人眼視覺功能,并在數(shù)據(jù)和圖像中提取關(guān)鍵信息,實現(xiàn)對不同形態(tài)、數(shù)據(jù)的有效識別。通常情況下,計算機視覺技術(shù)可以利用輸入法對透射景物時產(chǎn)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(shù)據(jù)信息,在計算機視覺技術(shù)基礎(chǔ)理論的研究過程中,可以將計算機視覺技術(shù)大致分為三個階段[1]。第一個階段是早期視覺技術(shù)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(shù)據(jù),并對這些數(shù)據(jù)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(jié)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(jié)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(shù)據(jù)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(guān)系,所以需要將物體作為中心坐標,同時使用符號結(jié)構(gòu)描述相關(guān)的三維結(jié)構(gòu)和空間關(guān)系,其具體關(guān)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(guān)的領(lǐng)域

    由于計算機視覺技術(shù)是一種涉及多個方面的全新技術(shù),在計算機視覺領(lǐng)域中,涵蓋了計算機科學、人工智能、生物神經(jīng)、心理學、物理學等多個領(lǐng)域的學科。因此計算機視覺技術(shù)主要包括對圖像內(nèi)容的處理和識別,在圖像處理中,根據(jù)系統(tǒng)圖像進行轉(zhuǎn)化,并對圖像本身所代表的景物進行描述,可以根據(jù)圖像所展示的相關(guān)特點與結(jié)構(gòu)等方式,實現(xiàn)對圖像類別的規(guī)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(fā)展是依據(jù)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(xiàn)在以下三點內(nèi)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(jié)相關(guān)的圖像內(nèi)容進行容納;最后是構(gòu)建出有效的識別算法,并按照算法完成相應的內(nèi)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(yè)視覺

    2.1 工業(yè)視覺的特點

    工業(yè)視覺系統(tǒng)和傳統(tǒng)的視覺系統(tǒng)有著非常明顯的區(qū)別,這是因為工業(yè)視覺系統(tǒng)圖像能夠更好地滿足我國工業(yè)領(lǐng)域的特殊要求。因此在傳統(tǒng)視覺工業(yè)系統(tǒng)的處理過程中,需要對工業(yè)生產(chǎn)線進行有效地測量,可以實現(xiàn)對被測物體達到同步協(xié)調(diào)的生產(chǎn)和檢測目的[3]。在實際的工業(yè)視覺檢測過程中,將檢測結(jié)果呈報給其他部門,有利于工業(yè)視覺系統(tǒng)可以涵蓋到其他的系統(tǒng)當中,但由于不同的系統(tǒng)有著不同的差異,所以當工業(yè)視覺系統(tǒng)被涵蓋到其他系統(tǒng)后,很容易導致工業(yè)視覺系統(tǒng)能夠擁有更多的其他系統(tǒng)性功能。在我國計算機視覺工業(yè)領(lǐng)域中,系統(tǒng)設(shè)計需要設(shè)計出不同的子系統(tǒng),保證其最后可以形成一個完整的系統(tǒng),有利于使工業(yè)視覺系統(tǒng)的特點更加清晰,同時也可以最大限度地發(fā)揮工業(yè)視覺系統(tǒng)的作用。

    2.2 工業(yè)視覺的技術(shù)性能

    通常在工業(yè)視覺技術(shù)性能的要求中,高質(zhì)量的檢測以及高質(zhì)量的分辨率是工業(yè)視覺系統(tǒng)最為主要的衡量目標。但是通常情況下,工業(yè)視覺系統(tǒng)包含了環(huán)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(yè)視覺系統(tǒng)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(yè)視覺系統(tǒng)的檢測中,相關(guān)設(shè)備必須具備足夠的靈敏度,才能快速對工業(yè)產(chǎn)品進行實時動態(tài)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(tǒng)的運行性能,可以確保精準的測量形式,實現(xiàn)信號來源位置、尺寸、形狀等信息開展有效地配合,在工業(yè)系統(tǒng)中,可以針對實際要求進行動態(tài)調(diào)節(jié),從而確保工業(yè)視覺系統(tǒng)具備良好的性能。

    2.3 工業(yè)視覺的應用領(lǐng)域

    計算機視覺技術(shù)由于具有非常獨特的優(yōu)勢,所以廣泛應用于工業(yè)領(lǐng)域,通過計算機視覺技術(shù),能夠快速獲取相關(guān)的信息資料,有利于及時對相關(guān)信息數(shù)據(jù)進行分析。計算機視覺技術(shù)在工業(yè)視覺領(lǐng)域的快速發(fā)展,使得圖像處理技術(shù)也得到了極快的發(fā)展,在對圖像處理技術(shù)不斷創(chuàng)新和完善中,促使計算機視覺技術(shù)的檢測效率和準確率得到了有效提升,使得工業(yè)生產(chǎn)可以達到無損檢驗的效果,不僅提升了產(chǎn)品質(zhì)量,同時也提升了產(chǎn)品效率。因此從工業(yè)視覺系統(tǒng)來看,工業(yè)視覺技術(shù)大致有以下兩個優(yōu)點:首先是通過計算機視覺技術(shù)對比被測物體的圖像,可以更好地提升被測物體的檢測質(zhì)量;其次是將計算機視覺技術(shù)充分發(fā)揮,并對計算機視覺技術(shù)進行控制,能夠?qū)崿F(xiàn)在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域做出更大的貢獻。

    3 計算機視覺技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域中的應用

    3.1 在視覺檢測技術(shù)中的應用

    計算機視覺技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應用,首先是在視覺檢測技術(shù)中,對圖像檢測數(shù)據(jù)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(jù)相關(guān)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(shù)據(jù)后,才能使檢測結(jié)果變得更加準確。其次是想要檢測結(jié)果圖像質(zhì)量得到穩(wěn)定提升,就必須考慮對源頭圖像數(shù)據(jù)進行預處理,并根據(jù)預處理圖像技術(shù)提供必要的技術(shù)條件,從而幫助并提升檢測的圖像質(zhì)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(guān)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(shù)據(jù)處理時,可以做到對數(shù)據(jù)結(jié)果的前提預測,能夠更好地監(jiān)控這些數(shù)據(jù),使數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的檢測效率和工作質(zhì)量。

    3.2 在圖像預處理技術(shù)中的應用

    在計算機視覺技術(shù)的應用中,圖像預處理技術(shù)對計算機視覺技術(shù)有著非常重要的影響,因此利用圖像預處理技術(shù)可以實現(xiàn)對圖像的處理和分析,隨后結(jié)合數(shù)據(jù)處理的能力,對圖像內(nèi)的相關(guān)信息數(shù)據(jù)進行提取,可以使圖像預處理技術(shù)工作變得更加簡單。因此計算機視覺技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應用中,能夠?qū)D像預處理技術(shù)與模板技術(shù)結(jié)合在一起,從而在很大程度上減少工作中的技術(shù)難度,同時結(jié)合實際技術(shù)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(shù)目前已經(jīng)得到了有效應用,所以隨著圖像預處理技術(shù)的不斷發(fā)展,經(jīng)過多次圖像預視化處理后,將傳統(tǒng)圖像處理中的二維數(shù)值進行邊緣化提取顯示,并在計算機網(wǎng)絡(luò)視覺圖像技術(shù)領(lǐng)域中提取預處理技術(shù)節(jié)點算法,使預處理結(jié)果精準化的程序檢測穩(wěn)定性得到提升。

    3.3 在模板匹配技術(shù)中的應用

    模板匹配技術(shù)在計算機視覺技術(shù)的應用中,需要提前設(shè)定模板和工業(yè)生產(chǎn)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(shù)對工業(yè)生產(chǎn)中存在的問題進行解決。在工業(yè)生產(chǎn)過程中,對于那些比較細微的問題,還可以用模板匹配技術(shù)進行問題分析,因此在計算機視覺技術(shù)的實際使用中,需要和模板相結(jié)合,實現(xiàn)對檢測物體的提前預設(shè),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(jié)果。將計算機視覺技術(shù)應用到模板匹配技術(shù)中,可以實現(xiàn)全方位、立體化的對比,最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)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(shù)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(guān)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(shù)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(shù)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(shù)據(jù)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(guān)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?shù)倪x取相關(guān)值,可以排除圖形輪廓畸變和噪音聲帶點的匹配結(jié)果。

    4 計算機視覺技術(shù)對工業(yè)領(lǐng)域未來發(fā)展的影響

    4.1 實現(xiàn)應用范圍的拓寬

    從總體效果來看,計算機視覺技術(shù)已經(jīng)廣泛應用于各大工業(yè)領(lǐng)域當中,同時計算機視覺技術(shù)還可以更好地提升圖像處理精度。因此在工業(yè)領(lǐng)域使用計算機視覺技術(shù),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(xiàn)對工業(yè)產(chǎn)品的無損檢測,由于檢測效率高、質(zhì)量穩(wěn)定,所以在工業(yè)視覺系統(tǒng)中,計算機視覺技術(shù)主要應用在視覺檢測和工業(yè)機器人這兩種系統(tǒng)當中。在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展中,計算機視覺系統(tǒng)給工業(yè)自動識別和加工提供了視覺技術(shù)支持,最終促進工業(yè)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。

    4.2 對應用性能的提升

    通常情況下,計算機視覺技術(shù)主要應用于工業(yè)視覺系統(tǒng)中,而工業(yè)領(lǐng)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(yè)環(huán)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(shù)就需要在特定的條件下對工業(yè)產(chǎn)品做出精準的檢測,在未來計算機視覺技術(shù)工業(yè)化發(fā)展中,站在空間和灰度變化方面實現(xiàn)對圖像分辨率和精度的提升,可以實現(xiàn)快速檢測工業(yè)產(chǎn)品性能的要求,最終能夠很好地完成對工業(yè)元件尺寸、形狀以及大小的精準核算。

    5 結(jié)束語

    計算機視覺技術(shù)廣泛應用于工業(yè)領(lǐng)域中,有利于促進工業(yè)領(lǐng)域的快速發(fā)展,而在計算機視覺技術(shù)中,加強對圖像成型、模板匹配、檢測等技術(shù)的綜合性分析,可以實現(xiàn)對工業(yè)產(chǎn)品精準的檢測,計算機視覺技術(shù)的不斷發(fā)展和應用,大幅度提高了工業(yè)領(lǐng)域的生產(chǎn)效率,因此計算機視覺技術(shù)具有極高的推廣價值。

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