计算机图像处理与识别技术在机电设施物联网系统中的应用

白云恩 孙远 张卓等

摘要：随着信息化进程的加快，计算机技术在社会上的应用日益广泛。目前的计算机图像处理和识别技术与传统的技术相比．其在实际应用中有着明显的优越性。文章对计算机图像处理和识别技术在机电设施物联网系统中的应用进行了探讨，以期对我国电子信息领域的发展有一定的参考价值。

关键词：计算机；图像处理；识别技术；机电设施物联网系统

中图法分类号：TP391 文献标识码：A

１ 引言

随着因特网和计算机技术的迅速发展和应用，大量的信息也随之产生，虽然其中含有大量的经济和社会价值，但同时也存在一些无用的信息。为了保证信息的完整性和正确性，必须采用先进的技术对其进行分析和优化。在这样的发展背景下，计算机图像处理和识别技术这种高容量、高灵活性的新技术应运而生，其具有速度快、检测精准度极高的特点。计算机影像处理与辨识技术，从简单到复杂、从人工到智能，从硬件到软件，都发生了飞跃，随着互联网和大数据的发展，其将会有更大的发展空间。因此，对计算机图像处理和识别技术进行合理的分析，并对其在机电设备中的实际应用进行举例，对于提高计算机图像处理和识别技术有着重要的指导作用。

２ 计算机图像处理与识别技术的应用原理

计算机图像处理和识别技术在原理上与人的视觉感知能力相似。在计算机图像处理和识别中，要把图像转换成一定数量的数字信号，再通过相应的运算公式对转换后的结果进行处理，从而获得所需的资料。在这个过程中，计算机能够对图像的形状、颜色、大小等进行识别，从而在计算机图像库中形成固定的记忆。在遇到类似对象的图像时，通过计算机的处理和识别功能，将其提取出来，并将其与数据库中所保存的具体图片一一比较，最终确定最接近的图像，从而实现对图像的处理和识别。通过与所设定的处理和识别规则的比较，能够发现并消除图像中的瑕疵，满足用户的审美要求，并实现对图像质量的检测。计算机图像处理与识别技术可以根据人的意愿对图像进行加工和辨识，在智能交通、冶金、医药等领域已被广泛使用，与现代社会发展紧密相关，是当前社会使用最主要的一项技术，前景非常广阔。在各种图像分析、处理过程中，利用计算机图像处理技术可以有效提高图像的利用率，其应用主要包括分析和转换图像，为以后的图像处理提供有力的依据，从而为保障图像处理的质量和工作效率提供有力的支持；正确应用已处理过的影像，能更好地利用计算机影像处理技术的应用价值，并能有效地推动各个产业的可持续发展。另外，在应用计算机影像处理技术时，必须对各种影像进行科学的分类。例如，模拟影像、数码影像等，要有清楚的认识。利用计算机专用软件对数据进行分析、处理，并将其还原为已处理的数据，从而高效提取所需要的图像。所以，计算机数字图像处理技术是以可视化技术为基础，利用对象成像的原理，在计算机软件的帮助下，对已处理的图像进行数据化处理，然后将其转换为图像。

３ 计算机图像处理与识别技术的应用过程

计算机图像处理和识别技术常在图像采集、预处理、特征点抓取、图像分类等方面应用。首先，计算机会利用不同的传感来获得图像的信息，并把它们转换成计算机应用的特定的数字信号。其次，当计算机获得了有关的影像资料后，必须马上对影像进行预处理，从中抽取有用资讯，然后将资料收集起来，由影像辨识模组进行辨识。其可以有效去除掉图像中无用的部分，减少图像中的无效信息，从而提高后续处理的效率和使用效率。最后，根据操作者的实际需要，设置具体的程序，对满足需要的图像特征进行识别，并从中寻找出所有与此特征相关的图像信息，从而得出最终的结果。另外，通过建立一套识别准则，使其能够准确地在大量图像中找到符合其特征的图像，并实现对图像的整体处理。

４ 计算机图像处理与识别技术的应用优势与特点

首先，根据计算机图像处理与识别技术的发展与应用情况，其在各个领域各个方面都发挥着巨大的作用，内存速度极快，有着巨大的应用价值。特别是随着网络的普及，人们能够获得大量的信息，而且信息的种类繁多，传统的处理和识别技术已不能满足日常工作的需要。利用计算机的图像处理与识别技术，能有效处理和分析数据信息，该系统能够快速地对大数据进行处理，具有良好的适应性和协同性。其次，在某些特殊场合，计算机图像处理与识别技术具有很高的准确率，能够在同一时间内完成多个图像的处理与识别，快速地从海量图像中选出完整有效的图像。与传统的图像处理和识别方法相比较，其精确度较高。

但是，在实际应用中，计算机图像处理和识别技术缺少直观的感觉，无法为人们提供视觉上的反馈。灵活的计算机图像处理和识别技术，在实际应用中，采用智能化的设定进行图像处理，技术人员可以调节计算机图像处理和识别技术的精确度，从而实现对图像的自动处理和识别，其具有很强的适应性，适用于各种地点和场合，具有同样的应用价值。同时，利用计算机进行图像处理和识别，可以降低手工作业的劳动强度，提高作业效率以及作业的灵活性，以及提升影像处理的精确性。

５ 物联网系统与机电一体化

物联网技术是因特网迅速发展的产物，其将对象和对象之间进行有效联系，并将信号传递给用户，以实现对目标的全面控制。在物联网技术中，利用传感器、图像处理与识别技术，实现对各种对象的实时监测，以及声音、光、热、电等多种功能的集成，并借助网络技术实现智能化控制。物聯网技术是近年来国内科技发展的一个重要趋势，能够满足各种信息载体的需求，同时也是促进机电一体化发展的重要技术，在机械、电子、产品等领域形成一个庞大的网络结构，在各种空间中实现互联互通。

６ 计算机图像处理与识别技术在机电设施物联网系统中的应用

近年来，随着互联网和计算机技术的迅速发展，人们的生活和工作都越来越便捷。现在，机电设备物联网的计算机图像处理与识别技术正在逐步扩展，其具体应用领域如下。

６．１ 在工业自动化中的应用

工业生产的自动化是新时期工业发展的大势所趋，而在工业中，要想使产品的安全性、品质得到改善和提高，就必须依靠用计算机技术完成。在实际生产中，通过计算机技术能够准确识别出产品，并将其录入生产装置的操作系统中，可以有效提高产品的产量。在工业生产中，通过计算机图像处理技术来实现对产品的组织和控制，以及对产品的自动控制。在工厂，汽车零件的自动识别系统采用了计算机图像处理技术。另外，计算机影像处理及辨识技术也被广泛应用于破损零件的检验、筛选工作，使生产厂商能在生产线上进行检验，以筛选出问题零件，提高产品品质，节约人力，从而提高企业的经济效益和社会效益［１］ 。

６．２ 在工业安全巡检系统中的应用

目前，我国正大力推进产业升级和转型，其中工业自动化是其中的一个重要环节，而对其实现全面监控，则是进一步提高工业自动化水平的关键［２］ 。工业安全监控对自动化、精确度和运行效率的要求都很高，而采用先进的影像处理和识别技术将极大地提高系统的运行效率。将图像处理和识别技术应用于工业安全监控，可以确保整个监控系统的全面性和工作效率。在实际应用中，主要是由安装在监测装置上的监视器采集影像资料，再通过影像辨识技术来辨识影像资料，若工业生产装置与作业人员的作业表现不规范，或作业物件具有危险性，使用影像辨识技术加以验证，促使其停止此项动作，并能自动侦测其作业状况与故障状况，确保工业作业的安全。通过图像处理和识别技术，可以在不同的行业中对图像进行识别，以确定相应的工艺操作是否符合标准。在实际应用中，主要是通过监测设备来获得图像的信息，然后使用图像识别技术对采集到的图像进行分析和判定。

利用图像处理技术，可以对不规范的工作行为进行正确地识别，并触发报警，防止不安全事件的发生［３］ 。

目前的图像处理和识别技术已经具有较高的智能化程度，其可以利用智能算法对图像进行分析和处理，既可以检测和识别非标准的操作，又可以利用人脸识别技术为企业的安全管理提供支持。在智能深度学习的图像识别技术中，除了监测被测行为、自动识别和诊断故障外，还具备诸如面部识别等其他功能。利用人脸识别技术，可以检测出每一个员工的脸部特征，从而防止非法人员进入工厂。然而，由于脸部图像所产生的信息与其相对静止的工作行为不同，其动态性或不稳定性较大，难以精确识别，因为面部表情、光线、化妆等因素的影响，使人脸的识别难度增大，而基于人工智能的深度学习算法则可以在不同的表情、不同方位、不同光线的条件下，精确识别出人脸的面部特征，准确率达到９９％，这种方法可以有效提高企业生产管理水平，减少人为因素造成的安全生产事故。在现代工业企业中，利用人脸识别技术，对工作人员的脸部特征进行分析，有效阻止了非授权人员的闯入，从而增强了企业的保密能力［４］ 。人脸是一种动态的图像，由于环境光线、表情等因素，使人脸的运动图像难以被准确识别。然而，随着深度学习技术在图像处理和识别技术中的应用，它可以对不同环境、不同表情下的面部特征进行分析和识别，确保了识别的正确性，从而提高了企业的生产管理水平，减少了人为的安全事故。其中，图像处理技术在交通安全管理、互联网金融服务识别、工业自动化生产监控、智能门禁系统、公安刑侦、国家安全管理等方面得到了广泛的应用。利用图像处理和识别技术，对提高工商业企业的生产效率、提高社会管理水平等都具有重要意义［５］ 。

６．３ 在智能交通领域的应用

计算机图像处理与识别技术是一种精确性、快速化的技术，在汽车驾驶、智能胶条、汽车定位等方面发挥其重要作用。在车辆辅助驾驶中，最典型的就是车道偏差警告，因为驾驶员长时间开车，会让驾驶员的注意力无法集中，可能会在行驶的路途中发生意外，是个很大的危险因素，而通过计算机的图像处理和识别，在发生偏移时，会自动计算出车辆的行驶状况，给司机提供警示，使其能够作出相应的调整，从而保证驾驶员精神集中，降低发生交通安全事故的概率。目前，我国汽车保有量很庞大，在道路运输过程中，由于车辆行驶过程中的不规范导致交通事故频频发生。因此，如何对违法行为进行有效认定是一个很大的问题。在这种情况下，交通警察通过计算机图像处理与识别技术对违法车辆进行车牌识别，并对车牌大小、颜色等进行详细规定，从而提高图像的处理和识别效率，为交警部门及时确定违法行为的责任认定［６］ 。

７ 计算机图像处理和识别技术面临的挑战

要使计算机图像处理与识别技术更切合实际、并与物联网系统深度融合，还有很多问题要解决，如嵌入式平台的开发要求有深度的神经网络。由于功耗、成本、精确度和灵活性等因素，设计决策变得非常困难。工业必须使智能装置与系统之間的通讯和元数据的分享标准化。在机器学习时代，整个软件／ 固件的更新是一个全新的概念。

８ 结束语

计算机图像处理和识别技术是当今信息技术迅速发展的必然趋势，它在国内许多行业中得到了广泛的应用。因此，要根据计算机图像处理和识别技术的相应特征和理论，对技术的应用进行优化，以增强其应用功能，从而使其在实际应用中得到更大的发展，进而提高其使用效率和质量，促进社会的迅速发展。

在不久的将来，计算机图像处理和识别技术会快速发展，具有十分广阔的前景。

参考文献：

［１］ 卡尔蔡司．连宝马都在使用的ＣＴ 在线全检测方案———ＺＥＩＳＳ ＶｏｌｕＭａｘ 在线测量应用现已上线［Ｊ］．汽车工艺师，２０１８（４）：２２?２３．

［２］ 黄科．ＴＢＭ 施工岩渣自动识别技术研究［Ｄ］．石家庄：石家庄铁道大学，２０１９．

［３］ 刘亚平．计算机图像处理与识别技术应用［Ｊ］．电子质量，２０２２（１０）：９４?９７．

［４］ 邵明礼．计算机图像处理与识别技术的优势及在各领域的应用［Ｊ］．计算机与网络，２０２１，４７（１７）：３８?３９．

［５］ 付正广．计算机图像处理与识别技术的应用研究［Ｊ］．黑龙江科学，２０２１，１２（２４）：１１０?１１２．

［６］ 仝琼琳．计算机图像处理与识别技术的应用［Ｊ］．电子技术与软件工程，２０２２（１１）：１９２?１９５．

作者简介：白云恩（１９８１—），本科，高级工程师，研究方向：公路机电工程。

孙远（１９８８—），本科，工程师，研究方向：公路机电工程。

张卓（１９８６—），本科，工程师，研究方向：公路机电工程。

苏卓（１９８８—），本科，工程师，研究方向：公路机电工程。