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機器視覺技術(shù)論文

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機器視覺技術(shù)論文

  機器視覺是一門涉及人工智能、計算機科學(xué)、圖像處理、模式識別、神經(jīng)生物學(xué)、心理物理學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科。下面是學(xué)習(xí)啦小編整理的機器視覺技術(shù)論文,希望你能從中得到感悟!

  機器視覺技術(shù)論文篇一

  機器視覺技術(shù)的應(yīng)用研究

  【摘要】闡述了機器視覺技術(shù)在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、交通領(lǐng)域的研究應(yīng)用狀況,指出了機器視覺的未來走向。

  【關(guān)鍵詞】機器視覺;應(yīng)用研究

  機器視覺是一門涉及人工智能、計算機科學(xué)、圖像處理、模式識別、神經(jīng)生物學(xué)、心理物理學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科。機器視覺主要利用計算機來模擬人或再現(xiàn)與人類視覺有關(guān)的某些智能行為,從客觀事物的圖像中提取信息進(jìn)行處理,并加以理解,最終用于實際檢測和控制。隨著現(xiàn)代計算機技術(shù)、現(xiàn)場總線技術(shù)與大規(guī)模集成電路技術(shù)的飛速發(fā)展,機器視覺技術(shù)也日臻成熟,已經(jīng)廣泛應(yīng)用在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各行業(yè)。

  1.機器視覺系統(tǒng)組成

  一個典型的機器視覺應(yīng)用系統(tǒng)包括圖像捕捉、光源系統(tǒng)、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執(zhí)行模塊,如圖1所示。首先采用CCD攝像機獲得被測目標(biāo)的圖像信號,然后通過A/D轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號傳送給專用的圖像處理系統(tǒng),根據(jù)像素分布、亮度和色彩等信息,進(jìn)行各種運算來抽取目標(biāo)的特征,然后再根據(jù)預(yù)設(shè)的判別標(biāo)準(zhǔn)輸出判斷結(jié)果,去控制驅(qū)動執(zhí)行機構(gòu)進(jìn)行相應(yīng)處理。

  總之,隨著機器視覺技術(shù)自身的成熟和發(fā)展,可以預(yù)計它將在現(xiàn)代和未來制造企業(yè)中得到越來越廣泛的應(yīng)用。

  2.機器視覺技術(shù)的應(yīng)用

  在國外,機器視覺的應(yīng)用主要體現(xiàn)在半導(dǎo)體及電子行業(yè),其中大概40%-50%都集中在半導(dǎo)體行業(yè)。具體如PCB印刷電路;SMT表面貼裝;電子生產(chǎn)加工設(shè)備;機器視覺系統(tǒng)還在質(zhì)量檢測的各個方面已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,并且其產(chǎn)品在應(yīng)用中占據(jù)著舉足輕重的地位。

  而在中國,以上行業(yè)本身就屬于新興的領(lǐng)域,再加之機器視覺產(chǎn)品技術(shù)的普及不夠,導(dǎo)致機器視覺在以上各行業(yè)的應(yīng)用幾乎空白。目前隨著我國隨著配套基礎(chǔ)建設(shè)的完善,技術(shù)、資金的積累,各行各業(yè)對采用圖像和機器視覺技術(shù)的工業(yè)自動化、智能化需求開始廣泛出現(xiàn),國內(nèi)有關(guān)大中專院校、研究所和企業(yè)近兩年在圖像和機器視覺技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行了積極思索和大膽的嘗試,逐步開始了工業(yè)現(xiàn)場和其它領(lǐng)域的應(yīng)用。

  (1)工業(yè)中的應(yīng)用

  雖然機器視覺技術(shù)從20世紀(jì)80年代才開始起步,但由于其突出的優(yōu)點,在各種工業(yè)領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用,特別是近幾年發(fā)展十分迅速,國內(nèi)外的成果也是層出不窮。

  在國外,機器視覺技術(shù)廣泛應(yīng)用于機器零部件的裝配、非接觸測量、產(chǎn)品質(zhì)量檢測、在線過程控制、數(shù)控機床加工、過程監(jiān)控等領(lǐng)域。英國ROVER汽車公司800系列汽車車身輪廓尺寸精度的100%在線檢測,是機器視覺系統(tǒng)用于工業(yè)檢測中的一個較為典型的例子,該系統(tǒng)由62個測量單元組成,每個測量單元包括一臺激光器和一個CCD攝像機,用以檢測車身外殼上288個測量點。汽車車身置于測量框架下,通過軟件校準(zhǔn)車身的精確位置。測量單元的校準(zhǔn)將會影響檢測精度,因而受到特別重視。每個激光器/攝像機單元均在離線狀態(tài)下經(jīng)過校準(zhǔn)。同時還有一個在離線狀態(tài)下用三坐標(biāo)測量機校準(zhǔn)過的校準(zhǔn)裝置,可對攝像頂進(jìn)行在線校準(zhǔn)。檢測系統(tǒng)以每40秒檢測一個車身的速度,檢測三種類型的車身。系統(tǒng)將檢測結(jié)果與人、從CAD模型中撮出來的合格尺寸相比較,測量精度為±0。1mm。ROVER的質(zhì)量檢測人員用該系統(tǒng)來判別關(guān)鍵部分的尺寸一致性,如車身整體外型、門、玻璃窗口等。實踐證明,該系統(tǒng)是成功的,并將用于ROVER公司其它系列汽車的車身檢測。

  機器視覺在國內(nèi)的應(yīng)用主要集中于檢測與定位等幾個方面,這樣的工業(yè)產(chǎn)品占據(jù)了中國市場的絕大部分。機器視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用最為常見的是對各種機械零件的幾何尺寸進(jìn)行測量,在半導(dǎo)體及電子行業(yè),國內(nèi)高等院校和科研單位也研究出基于機器視覺的管腳尺寸自動檢測裝置。此外,機器視覺還被用于對于如刀具等工業(yè)設(shè)備的檢測和數(shù)控機床的加工。在很多工業(yè)領(lǐng)域存在著高精度定位的問題,如鉆床數(shù)控系統(tǒng)鉆頭定位、金屬板材數(shù)控加工軌跡坐標(biāo)定位等。目前機器視覺技術(shù)由于其高精度的優(yōu)點在這方面得到廣泛的應(yīng)用。華中科技大學(xué)在金屬板材數(shù)控加工中利用機器視覺技術(shù)對加工軌跡坐標(biāo)定位。提出一種基于機器視覺的非接觸式加工軌跡坐標(biāo)定位方法,完成了金屬板材數(shù)字化成形中支撐模型的非接觸式高精度快速定位。湖南大學(xué)進(jìn)行了鉆頭視覺定位研究,在視覺定位中采用間接定位方式,間接實現(xiàn)鉆頭刃磨初始狀態(tài)的定位。中國計量學(xué)院等單位進(jìn)行了基于機器視覺的PCB數(shù)控鉆機定位研究。大量的實踐證明采用機器視覺系統(tǒng)進(jìn)行定位并且綜合運用數(shù)控伺服傳動技術(shù)以及各種先進(jìn)控制技術(shù)能夠有效實現(xiàn)精確定位。利用機器視覺系統(tǒng)節(jié)約了大量的人力和物力,降低了產(chǎn)品生產(chǎn)成本。

  (2)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

  計算機視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用研究,起始于20世紀(jì)70年代末期,主要應(yīng)用于植物種類的鑒別、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測與分級等。隨著計算機軟硬件技術(shù)、圖形圖像處理技術(shù)的迅猛發(fā)展,它在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用研究有了較大的突破,在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的生產(chǎn)前、生產(chǎn)中、收獲時和產(chǎn)后的各個環(huán)節(jié)中,均可以利用計算機視覺技術(shù)來實現(xiàn)這些農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的視覺化。計算機視覺在產(chǎn)前的應(yīng)用主要是檢驗種子質(zhì)量;在產(chǎn)中的應(yīng)用包括田間雜草識別、植物生長信息的監(jiān)測、病蟲害的監(jiān)視和營養(yǎng)脅迫診斷等方面;在農(nóng)作物收獲時的應(yīng)用主要體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)機器人的研制與開發(fā)上;在產(chǎn)后的應(yīng)用包括水果分級和農(nóng)產(chǎn)品的加工等。在農(nóng)田作業(yè)機械上,機器視覺技術(shù)被不斷的開發(fā)和應(yīng)用。農(nóng)藥的粗放式噴灑正是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中效率最低、污染最嚴(yán)重的環(huán)節(jié)。利用機器視覺技術(shù)可以實現(xiàn)農(nóng)藥的精量噴灑,近年來,機器視覺技術(shù)在播種機械方面的應(yīng)用主要是檢測播種質(zhì)量;在自動收獲機等農(nóng)田自動作業(yè)機械上,更需要依靠機器視覺系統(tǒng)來確定作物行與機械的相對位置,以控制自動作業(yè)機械在作物行間自動行進(jìn),

  機器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上的應(yīng)用可提高生產(chǎn)的自動化水平,解放勞動力,具有良好的應(yīng)用前景。同時還應(yīng)看到,由于農(nóng)業(yè)對象的特點,機器視覺理論和技術(shù)的局限性以及硬件條件的限制,機器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的應(yīng)用距離實用和普及還有相當(dāng)長的距離。相信隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,很多問題會得到好的解決,機器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用會極大地加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的進(jìn)程。   (3)醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用

  隨著藥品和醫(yī)療器械安全性問題重要性的不斷提升,越來越多的生產(chǎn)廠商將機器視覺技術(shù)引入實際生產(chǎn)中來,以達(dá)到提高生產(chǎn)效率,加強產(chǎn)品品質(zhì)保障的目的。同樣,在醫(yī)療系統(tǒng)中機器視覺也得到了越來越多的應(yīng)用。

  機器視覺科技醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用主要分為醫(yī)學(xué)與藥物兩部分。機器視覺技術(shù)在醫(yī)學(xué)疾病診斷方面的應(yīng)用主要體現(xiàn)在兩個方面:一是對(X射線成像、顯微圖片、B超、CT、MRI)圖像增強、標(biāo)記、渲染處理,主要利用數(shù)字圖像處理技術(shù)、信息融合技術(shù)對X射線透視圖、核磁共振圖像、CT圖像進(jìn)行適當(dāng)疊加,然后進(jìn)行綜合分析協(xié)助醫(yī)生診斷;二是利用專家知識和3D重構(gòu)對物體三維信息與運動參數(shù)進(jìn)行分析并給出形象準(zhǔn)確的解釋,如診斷與手術(shù)等。機器視覺技術(shù)的應(yīng)用不僅節(jié)省了人力,而且大大提高了準(zhǔn)確率和效率。在藥物方面,機器視覺系統(tǒng)對藥用瓶的缺陷檢測,也包括了藥用玻璃瓶范疇,也就是說機器視覺也涉及到了醫(yī)藥領(lǐng)域,其主要檢測包括尺寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。除此之外,對藥劑雜質(zhì)的檢測、對醫(yī)學(xué)用具質(zhì)量的檢測、對藥物外包裝泄露的檢測等等都在保障著藥物的質(zhì)量安全,保障著人們的生命健康。

  (4)交通領(lǐng)域的應(yīng)用

  隨著計算機的普及和相關(guān)軟件的不斷更新升級,機器視覺技術(shù)在交通領(lǐng)域所發(fā)揮的作用愈為重要。機器視覺技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用范圍較廣,主要包括視頻檢測系統(tǒng)、智能車輛的安全保障系統(tǒng)、車牌識別和交通指揮等。

  視覺技術(shù)應(yīng)用于視頻檢測時,視頻檢測系統(tǒng)的目標(biāo)就是用數(shù)字圖像處理和計算機視覺技術(shù),通過分析交通圖像序列來對車輛、行人等交通目標(biāo)的運動進(jìn)行檢測、定位、識別和跟蹤,

  并對目標(biāo)的交通行為進(jìn)行分析、理解和判斷,從而完成各種交通流數(shù)據(jù)的采集、交通事件的檢測,并盡快進(jìn)行相應(yīng)處理。視頻的交通事件和參數(shù)檢測系統(tǒng)有高度的網(wǎng)絡(luò)化和智能化,可實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和設(shè)置。視覺技術(shù)應(yīng)用于智能車輛安全保障系統(tǒng),主要用于路徑識別與跟蹤、障礙物識別、駕駛員狀態(tài)監(jiān)測、駕駛員視覺增強等。德國UBM大學(xué)Dick-manns教授領(lǐng)導(dǎo)的智能車輛研究小組一直致力于動態(tài)機器視覺領(lǐng)域的研究,研制的EMS-Vision視覺可較好地模擬人眼功能。車牌識別技術(shù)(VLPR)是計算機視覺和模式識別技術(shù)在現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的一項重要研究課題,是實現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)。隨著圖像處理技術(shù)的日趨成熟,更多算法的融入綜合,使得車牌識別技術(shù)逐漸成熟。單一算法很難達(dá)到良好的識別效果,只有多種方法結(jié)合,才能實現(xiàn)車牌識別的高效性和準(zhǔn)確性。過去的10多年里,有些國家已經(jīng)成功開發(fā)了一些基于視覺的道路識別和跟蹤系統(tǒng)。其中,具有代表性的系統(tǒng)有:LOIS系統(tǒng)、GOLD系統(tǒng)、RALPH系統(tǒng)、SCARF系統(tǒng)和ALVINN系統(tǒng)等。

  機器視覺技術(shù)在交通各領(lǐng)域都發(fā)揮著越來越重要的不可替代的作用。在取得較大成績的同時仍有不足。其一應(yīng)盡快開發(fā)出具有高性價比的實用化的激光距離成像系統(tǒng),能夠獲取高質(zhì)量的原始圖片至關(guān)重要;其二,處理各種交通事件的及時性決定了所有的圖像處理的速度應(yīng)盡可能的快,目前的各種算法都各有優(yōu)劣,如何能在最短的時間內(nèi)完成圖像的識別工作成為我們下一步要努力的方向。

  3.發(fā)展趨勢

  在機器視覺賴以普及發(fā)展的諸多因素中,有技術(shù)層面的,也有商業(yè)層面的,但制造業(yè)的需求是決定性的。制造業(yè)的發(fā)展,帶來了對機器視覺需求的提升;也決定了機器視覺將由過去單純的采集、分析、傳遞數(shù)據(jù),判斷動作,逐漸朝著開放性的方向發(fā)展,這一趨勢也預(yù)示著機器視覺將與自動化更進(jìn)一步的融合。未來,中國機器視覺發(fā)展主要表現(xiàn)為以下一些特性:

  (l)隨著產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展對機器視覺的需求將呈上升趨勢。

  (2)統(tǒng)一開放的標(biāo)準(zhǔn)是機器視覺發(fā)展的原動力。

  (3)基于嵌入式的產(chǎn)品將取代板卡產(chǎn)品。

  (4)標(biāo)準(zhǔn)化一體化解決方案是機器視覺發(fā)展的必經(jīng)之路。

  (5)機器視覺系統(tǒng)價格持續(xù)下降、功能逐漸增多。

  4.結(jié)語

  機器視覺技術(shù)經(jīng)過20年的發(fā)展,已成為一門新興的綜合技術(shù),在社會諸多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。大大提高了裝備的智能化、自動化水平,提高了裝備的使用效率、可靠性等性能。隨著新技術(shù)、新理論在機器視覺系統(tǒng)中的應(yīng)用,機器視覺將在國民經(jīng)濟(jì)的各個領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。

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  作者簡介:張紅霞(1982—),女,湖北孝感人,華中科技大學(xué)碩士,武漢商學(xué)院講師,研究方向:自動控制技術(shù)、高等教育。

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