计算机视觉技术在工业领域中的应用

杨俊叶 刘佳 王丽

摘   要：在现代社会各行各业发展的过程中，计算机技术的应用已经变得十分广泛。在工业领域中，计算机视觉技术的应用有效降低了许多工作的复杂度，它能够将工业中大量的信息进行采集，并应用于工业生产中，在提高效率的同时还实现了资源投入的减少。本文将对计算机视觉技术在工业领域中的实际应用进行探索研究。

关键词：计算机视觉技术  工业领域  视觉检测  图像处理  模版匹配

中图分类号：TP391                                 文献标识码：A                        文章编号：1674-098X（2020）01（a）-0108-02

在传统的工业生产中，想要获取完善精确的数据，需要投入大量的人力物力资源，且耗费的时间成本巨大，即使如此也无法有效地保障数据的精确度。在引入计算机视觉技术之后，这一问题获得了有效的解决，该技术主要是利用先进的高端数据处理技术对工业生产的相关数据进行采集整理，之后将其中具有价值的数据精炼提取出来。除此之外，计算机视觉技术还能够对信息之间的关联性进行分析，对工业发展具有良好的推动作用。

1  计算机视觉技术简介

1.1 计算机视觉技术及其发展变化

计算机视觉技术是一项综合了识别技术、场景重建技术、图像恢复技术以及运动技术等多项先进技术种类的现代化信息技术，它可以对特定内容进行图像提取、对图像中的文字信息进行识别鉴定，最终转化为方便编辑的文档。场景重建则可以实现计算机模型或是三维模型的建立。图像恢复则能够有效移除图像内的噪声。计算机视觉技术涉及到多个专业领域，如计算机科学和工程、应用数学和统计学、神经生物学和认知科学等，因此其在制造业、医疗诊断、军事、检验等多个行业领域中均得到了广泛的应用。

和传统的技术相比，计算机视觉技术获得了大幅度的改进，尤其是在图像处理方面展现出了更加强大的功能，从过去的二进制图像处理转变为更高分辨率的图像转化技术，同时还实现了的工作内容的简化，使得图像处理质量获得了有效提高。就目前来看，计算机视觉技术在我国的发展速度很快，而且随着工业的发展，该技术的应用领域也获得了极大的拓展，促进了工业生产效率的持续增长。而从计算机技术的发展来看，高端视觉技术已经成为计算机领域发展的一个新的趋势。在不断的研发和改进完善过程中，计算机视觉技术所拥有的优势不断展现出来，其所具备的高效获取信息的能力是很多领域生产所需要的，其获取的信息规模十分庞大，而且还是在非接触以及远距离的条件下实现的，因此应用时的限制很小，可以在工业活动中发挥出巨大的效能。

1.2 计算机视觉技术应用的具体内容

在应用计算机视觉技术的过程中，计算机所发挥的功能相当于人体的视觉，在此基础上对获得的信息进行分辨和检测，筛选出其中具有价值的部分，将其余无意义的信息剔除。在信息时代背景下，计算机已经成功走进千家万户，对人们的工作生活带来了巨大的影响，计算机技术在信息采集方面所具有的巨大优势也逐渐得到了人们的认可。而在工业领域中，这种对信息进行采集并筛选的模式可以大幅度地减轻工作人员的负担，并提高数据采集处理的效率和准确性。计算机视觉技术是通过计算机模拟人体视觉进行数据的采集和监测处理，将CCD技术高度应用到设备零件图像检测方面。计算机在完成图像采集之后，会对其进行动态模拟，以获得高分辨率的真实图像，最终实现三维图像。之后将动态化的图像模拟和实际所需检测的图像进行比对分析就可以获得准确性较高的数据，这将大幅度简化传统工业领域中一些复杂度较高的工作，实现工业生产效率的提升。

2  计算机视觉技术在工业领域中的应用

计算机具有强大的功能，在识别能力上要远超过人类的视觉，这使得计算机视觉技术在工业领域中的应用相较于人工具有更高的可靠性。医学图像识别、工业检测、国防工业等都是计算机视觉技术应用的热门领域。而在民用工业中，计算机视觉技术的应用则满足了激烈竞争下成本缩减的需求。在我国工业自动化水平不断提高的时代背景下，计算机视觉技术的应用符合工业整体发展趋势。

2.1 视觉检测技术在工业领域的应用

视觉检测技术是计算机视觉技术在工业领域中应用最广泛的技术门类，在具体应用的过程中，需要遵循的一项原则就是严格按照步骤进行操作，绝对不能出现省略、跳过某个步骤的行为，否则必然会对检测结果的可靠性造成严重的影响。首先，要利用传感器或是光源进行信息的获取，就当前工作实践来看，主要应用的是256度的灰度图像。在这一步骤中，要对图像的输出格式进行合理的设置，之后根据所需图像的特征进行深度的分析处理，如此才能保障图像的精确度。其次，对于源图像，一定要进行预先处理，这将显著影响着检测结果的质量。最后，通过建立一定的模版模型和所检测物体进行对比，获得真实的行为效果分析以及分配效果。在输出提前处理效果时，一定要做好预测结果以及检测结果一致性的把控，尤其是在数据精度方面，一定要严格控制，以确保检测工作的效果和质量。

2.2 图像预处理技术在工业领域的应用

图像预处理技术的主要功能是对图像进行分析处理，从其中提取出符合要求的图像，这样可以在一定程度上为后续工作步骤的实施提供方便，减少工作量，提高效率。在计算机视觉技术应用中，图像预处理处于模版匹配之前，基于特定的模版对最终所需的图像进行处理，结合图像输出的分辨率对其准确性做出判断。经过图像预处理之后可以将图像中的二值边缘化图像提取出来，进一步提升图像处理的效果。在经过一定的创新发展之后，当前计算机视觉技术中的图像预处理技术已经发展成一阶段微分算子和二阶段微分算子，即首先经过一阶段微分算子的图像提取，在分析检测之后再次通过二阶段微分算子的零交叉来获取图像的边缘宽度像素，这样就可以省略对图像的细化步骤，获得更加可观的边缘效果，最终结果的精确度也可以得到更好的保障，而且在细致的检测环节之下，图像处理的精准化程序将获得大幅度的提高，这使其在工业生产中展现出巨大的应用优势。

2.3 模版匹配技术在工业领域的应用

模版匹配是基于预先设定的模版和工业生产中所需检测的物体进行匹配对比分析，之后利用所获得的结论解决源物体存在的实际问题，尤其是一些比较细微的问题。简单来讲，模版匹配技术的功能就是对模版和所检测物体之间图形的相似程度进行分析。在实际应用的过程中，首先要基于所检测的物体进行模版预设，模版和实际物体图像的相似度分析可以获得最终的真实结果。此外，计算机视觉技术的模版匹配在将模版和实际物体进行匹配比对的过程中，还可以同步引入平移或是旋转等操作，实现立体化和全方位的对比，用于工业领域的数据核算工作。该技术的优势在于抗干扰能力强，能够尽可能地强化數据处理的精确度。

综上所述，在工业领域中，计算机视觉技术的应用取代传统人工识别的方式，可以大幅度提高数据采集、图像处理的效率和精确度，一方面降低了工人的负担，另一方面也可以将源物体存在的问题完全找出来，并加以改进和完善，由此可见，计算机视觉技术具有极高的推广价值。

参考文献

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