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計算機視覺檢測技術(shù)范文第1篇

【關(guān)鍵詞】農(nóng)產(chǎn)品 計算機視覺技術(shù) 品質(zhì)檢測

農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測工作中除了采取人工檢測法以外，還可以采取半自動或自動檢測法，如在水果分級檢測工作中的質(zhì)量分級檢測法、光電分選法以及大小分級法等。然而農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)會受到自然生長環(huán)境或人為因素等方面的影響，農(nóng)產(chǎn)品的色澤、大小及形狀等并不相同，無法采取單一指標進行檢測。因此充分應(yīng)用計算機視覺技術(shù)，對農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)進行檢測，極為重要。

1 計算機視覺技術(shù)

計算機視覺技術(shù)又被稱為機器視覺技術(shù)，指的是通過人類設(shè)計，在計算機環(huán)境下，達到再現(xiàn)或模擬人類視覺相關(guān)的職能行為的一種技術(shù)，包括了印刷和手寫文字的識別技術(shù)，圖像模式識別技術(shù)，物體三維表面形狀識別技術(shù)、距離識別以及速度感知等技術(shù)。該技術(shù)是諸多學(xué)科的結(jié)合與交叉，涉及到數(shù)學(xué)、生理學(xué)、信息處理、物理學(xué)、光學(xué)以及計算機等多種學(xué)科。探究計算機視覺技術(shù)的目的在于實驗人類視覺的再現(xiàn)及延伸，即再現(xiàn)高等動物的視覺系統(tǒng)，并對物體形狀以及類別進行識別。

此外，計算機視覺技術(shù)處理的原始資料多是圖像，所以該技術(shù)和圖像處理以及模擬識別等有著緊密的聯(lián)系?，F(xiàn)階段，計算機視覺技術(shù)在諸多領(lǐng)域有著較為廣泛的運用，包括了醫(yī)學(xué)輔助診斷、資源調(diào)查、衛(wèi)星圖像解釋、軍事指導(dǎo)、災(zāi)害監(jiān)測、氣象以及工業(yè)產(chǎn)品的外觀篩選及檢測等。同時研究該技術(shù)在農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域中的應(yīng)用，也成為了熱門話題。

2 在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測中，計算機視覺技術(shù)的具體應(yīng)用

筆者在查閱相關(guān)文獻資料的基礎(chǔ)上，探究在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測工作中，計算機視覺技術(shù)在產(chǎn)品表面缺陷以及損傷識別工作中的具體應(yīng)用；果形識別工作中的具體應(yīng)用；農(nóng)產(chǎn)品尺寸以及面積檢測工作中的具體應(yīng)用。

2.1 在產(chǎn)品表面缺陷以及損傷識別工作中的具體應(yīng)用

在對農(nóng)產(chǎn)品進行分級的過程中，依然存在著一大問題，即農(nóng)產(chǎn)品表面缺損以及損傷識別。而早在1984年就已經(jīng)出現(xiàn)了采取線掃描和模擬攝像機針對蘋果表面損傷進行檢測的實驗報道，實驗結(jié)果顯示，采取數(shù)據(jù)技術(shù)能夠檢測出蘋果表面損傷，其檢測結(jié)果完全能夠達到人工分級的精度。與此同時，還出現(xiàn)了一種機器視覺系統(tǒng)，該系統(tǒng)將不規(guī)則的圖像信息與正常的圖像信息區(qū)分開來，在去除蔬菜內(nèi)的雜物以及檢測農(nóng)產(chǎn)品的污點等方面能夠取得較好的應(yīng)用效果。此外，在1989年，國外出現(xiàn)了一種全新的計算方法，即運用紅外線掃描攝像機，處理蘋果表面的灰度圖像，既能夠確定蘋果表面的損傷面積，還能夠區(qū)分不同損傷區(qū)。然而還技術(shù)是以機械裝置的設(shè)定為基礎(chǔ)，需要消耗2s的時間，對一個蘋果進行檢測，蘋果表面缺陷分級精度以及損傷分級進度并不高。

我國在1997年，出現(xiàn)了運用計算機圖像處理技術(shù)對蘋果損壞自動化檢測的試驗研究，該試驗結(jié)果顯示，該技術(shù)的損壞檢出率較高，能夠規(guī)避果梗區(qū)以及花萼區(qū)對于壞損區(qū)域識別的具體影響，且該檢測技術(shù)的魯棒性較強。

2.2 在果形識別工作中的具體應(yīng)用

果形識別是影響水果質(zhì)量的重要因素之一，對于水果品質(zhì)檢測有著重大意義。當水果成熟后，水果的外形將會發(fā)生巨大的改變，且無法采取數(shù)學(xué)方法進行鑒別，采取其他方式進行果形識別極為重要。

在1981年，有研究人員就針對形狀識別中的圖像特征進行了探討，提倡采取結(jié)構(gòu)分析法以及外形輪廓曲線檢測法，針對水果外形進行識別。并在1985年，以數(shù)字圖像分析技術(shù)以及模式識別技術(shù)為依據(jù)，針對番茄定向、番茄形狀、表面缺陷以及尺寸進行分類的特殊算法，運用灰度梯度曲線，明確番茄表面缺陷以及花萼位置等。而我國則在2000年，按照果實形狀分析，通過連續(xù)性指標、半徑指標、連續(xù)指標對稱性、半徑指標對稱性等特征參數(shù)，表示果形，并首次采取參數(shù)形狀分析法。

2.3 在農(nóng)產(chǎn)品尺寸以及面積檢測工作中的具體應(yīng)用

農(nóng)產(chǎn)品分級中，以農(nóng)產(chǎn)品外形尺寸為依據(jù)。在1987年，國外就已經(jīng)開始研究機械視覺技術(shù)在牡蠣肉分級以及尺寸檢測工作中的具體應(yīng)用。并在1992年，針對人工檢測以及機器視覺檢測進行進行了對比分析，試驗結(jié)果顯示，和人工檢測技術(shù)相比，采取視覺檢測技術(shù)，能夠提高檢測的精確度，減少檢測消耗時間；同時在評價以及推廣種質(zhì)資源中，準確的測量以及詳細的記錄種質(zhì)形態(tài)的指標，有著極為重要的意義。為了能夠精確、快速地計算出玉米種質(zhì)尺度，在1995年，有研究人員就提出了自動化選擇技術(shù)，該技術(shù)在處理玉米種質(zhì)圖像中，其辨別精度極高。

而我國在2002年，有研究人員就針對水果品質(zhì)進行動態(tài)、實時監(jiān)測的智能化分級生產(chǎn)線進行了研究，該生產(chǎn)線，首先通過水果輸送翻轉(zhuǎn)系統(tǒng)，利用滾筒式輸送翻轉(zhuǎn)裝置，將水果往前輸送，在輸送過程中，以水平軸為中心，保證水果表面能夠被系統(tǒng)檢測到，以此獲得圖像信息。然后利用計算機視覺識別系統(tǒng)，對水果等級進行判斷，明確圖像信息。該系統(tǒng)具備了視覺識別功能。最終通過分級系統(tǒng)，完成水果分級工作。

3 結(jié)語

在二十世紀七十年代以后，計算機視覺技術(shù)就已經(jīng)得到了較為迅速的發(fā)展，在我國，該技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測中的具體應(yīng)用也得到了人們的高度關(guān)注，同時也取得了一定的成效。計算機視覺技術(shù)作為人眼的延伸技術(shù)之一，其具備了人腦功能，運用該技術(shù)代替以往的人工操作技術(shù)，已經(jīng)成為了農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測工作的必然發(fā)展趨勢。

參考文獻

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作者簡介

陳超（1995-），男，福建省福州市人?，F(xiàn)為北京交通大學(xué)在校學(xué)生。研究方向為電子科學(xué)與技術(shù)。

計算機視覺檢測技術(shù)范文第2篇

【關(guān)鍵詞】計算機視覺技術(shù) 馬鈴薯外部品質(zhì) 檢測

隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，計算機視覺技術(shù)應(yīng)運而生并在工業(yè)自動化以及農(nóng)產(chǎn)品檢驗檢測等領(lǐng)域成功應(yīng)用。其中，將計算機視覺技術(shù)用于以自動化采集和品級分級為代表的果蔬商品化處理具有非常廣闊的發(fā)展空間。我國政府將“農(nóng)產(chǎn)品深加工技術(shù)與設(shè)備研究開發(fā)”列為我國“十五”重大科技攻關(guān)項目的第一項，這標志著計算機視覺技術(shù)在果蔬外部品質(zhì)檢測中會發(fā)揮越來越重要的作用。

馬鈴薯是世界上僅僅排在小麥、水稻和玉米之后的第四種主要農(nóng)作物，種植區(qū)域非常廣泛。馬鈴薯品質(zhì)檢測是馬鈴薯深加工的一個關(guān)鍵步驟，目前，該檢驗過程多數(shù)采用人工檢測，不僅成本高、效率低，而且與檢驗員的專業(yè)素質(zhì)有密切的關(guān)系，受到人為因素影響的程度較大，嚴重制約的馬鈴薯加工企業(yè)的發(fā)展。計算機視覺技術(shù)能對農(nóng)產(chǎn)品的某些特性變化和缺陷進行識別，具有客觀、無損害等特點。本文對基于計算機視覺的馬鈴薯外部品質(zhì)檢測的應(yīng)用進行了研究。

1 應(yīng)用計算機視覺技術(shù)對馬鈴薯進行外部品質(zhì)檢測的必要性

隨著“麥當勞”、“肯德基”的餐飲服務(wù)業(yè)的快速發(fā)展，炸薯條、炸薯片已經(jīng)成為一種休閑食品深受消費者的喜愛，推動了我國馬鈴薯產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。然而，情況并不十分樂觀，與國外的馬鈴薯企業(yè)相比，我國馬鈴薯加工企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模小、生產(chǎn)產(chǎn)品單一、技術(shù)設(shè)備落后、產(chǎn)品質(zhì)量不高的現(xiàn)象導(dǎo)致我國的馬鈴薯產(chǎn)品銷售困難，經(jīng)濟效益逐漸下滑。

基于以上現(xiàn)狀，對馬鈴薯的加工研究還有很長的一段路程。企業(yè)要擴大生產(chǎn)規(guī)模，針對中國的消費趨勢與消費水平開發(fā)出新的馬鈴薯產(chǎn)品，從而提高我國馬鈴薯產(chǎn)品的競爭力。這就要求馬鈴薯加工企業(yè)要對馬鈴薯的加工技術(shù)進行創(chuàng)新，保證產(chǎn)品質(zhì)量。其中，馬鈴薯外部品質(zhì)檢測對馬鈴薯產(chǎn)品的最終品質(zhì)起著決定性作用。當前的人工檢測方式已經(jīng)不再適應(yīng)社會發(fā)展的要求，利用計算機視覺檢驗代替人工檢驗成為社會發(fā)展的必然趨勢，這是因為計算機視覺技術(shù)具有以下優(yōu)點：

（1）精度高，能夠進行定量測量。

（2）自動化程度高，一次就可完成包括大小、形狀、顏色以及缺陷在內(nèi)的檢測和分析，并能進行綜合識別。

（3）無損檢測，計算機視覺檢測過程不需要接觸產(chǎn)品，是通過傳感器掃面獲取圖像的，不會造成產(chǎn)品的損傷。

（4）信息量大，可對大量信息進行采集，對光譜的敏感范圍也很廣。

2 基于計算機視覺的馬鈴薯外部品質(zhì)檢測的應(yīng)用研究

2.1 馬鈴薯大小的檢測方法

馬鈴薯的大小檢測不僅影響馬鈴薯深加工的商業(yè)價值，在在遺傳和育種方面也有很高的應(yīng)用價值。

利用計算機視覺技術(shù)對馬鈴薯大小的檢測步驟如下：先從攝像機中獲取馬鈴薯的圖像信息，在圖像信息的基礎(chǔ)上對馬鈴薯三維空間的幾何信息進行計算，并由此重建和識別馬鈴薯。而馬鈴薯物體表面某點的三維幾何位置與其在圖像中對應(yīng)點之間的相互關(guān)系是由攝像機成像的幾何模型決定的，這些幾何參數(shù)成為攝像機參數(shù)。要想準確的獲取這些攝像機參數(shù)，就必須將實驗與計算相結(jié)合，此過程成為系統(tǒng)定標。

系統(tǒng)定標的基本步驟：根據(jù)設(shè)定好的攝像機模型和特定的實驗條件包括形狀、尺寸等已知的定標參照物，經(jīng)過對馬鈴薯圖像的處理，并利用一系列的數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換和計算方法將攝像機模型的內(nèi)部和外部參數(shù)計算出來，從而建立照片與實物的聯(lián)系推算出馬鈴薯的真實尺寸。

2.2 馬鈴薯形狀的檢測方法

根據(jù)《中國馬鈴薯栽培學(xué)》中的知識，我們可以把馬鈴薯的塊莖形狀分為三類，分別是圓形、長筒形和橢圓形，除了這三種形狀，其余都是這三種形狀的變形。此次研究將馬鈴薯分為圓形、橢圓形和長筒形，并且采用橢圓的短長軸比來模擬馬鈴薯的縱橫直徑之間的關(guān)系。

2.2.1 馬鈴薯形狀特征參數(shù)的提取

將馬鈴薯橢圓的短長軸比R作為形狀特征參數(shù)，并按照R的大小將馬鈴薯進行分類。當R小于0.67時，稱之為長筒馬鈴薯；當R大于0.85時，稱之為圓形馬鈴薯；當R介于0.67到0.85之間時，稱之為橢圓形馬鈴薯。

2.2.2 結(jié)果與分析

隨機抽取114塊馬鈴薯，對抽取的馬鈴薯進行正反兩面拍照，挑選清晰度最高的228張圖片。人工分類后進行計算機視覺分類，操作步驟具體如下：

（1）用DIPS預(yù)處理：B通道灰度化，中值濾波和Otsu分割；

（2）通過計算機視覺技術(shù)提取馬鈴薯圖片的短長軸比R；

（3）將人工分類與計算機視覺分類進行對比，并得出正確率。

根據(jù)圖表，我們可以看出在228張僅有兩張圖片被分類錯誤，正確率高達99.1%，而這兩個分類錯誤的馬鈴薯的短長軸比處于0.67周圍，分別為0.667604 ， 0.67193和0.671887， 0.661063，又因為對馬鈴薯形狀的分類不需要類似工業(yè)生產(chǎn)那樣精密，所以，當正反兩面短長軸比接近時都可看作是橢圓形。

2.3 馬鈴薯的缺陷檢測

計算機視覺技術(shù)具有實時、客觀、無損的檢測特點，能對馬鈴薯的表面缺陷和某些特征要素進行快速檢測?；诖?，國內(nèi)外很多研究學(xué)者進行了大量的實驗研究，在1998年開發(fā)了利用PC機輔助的實時馬鈴薯檢測系統(tǒng)，能夠?qū)︸R鈴薯的重量、顏色以及形狀進行快速檢測；2000年，相關(guān)研究者在此基礎(chǔ)上建立了計算機視覺檢測系統(tǒng)，不僅能實現(xiàn)大小、形狀的檢測，還能對馬鈴薯表面的生長裂縫、機械裂縫、綠皮等表面缺陷進行檢測。當前對馬鈴薯表面缺陷進行檢測的主要計算機視覺技術(shù)包括缺陷分割法和缺陷識別法兩種方法。

3 結(jié)論

本文應(yīng)用計算機視覺技術(shù)對馬鈴薯的大小、形狀和表面缺陷等外部品質(zhì)進行了檢測，但是還未能實現(xiàn)利用計算機視覺技術(shù)對馬鈴薯的表面缺陷進行分類這一技術(shù)。因此，相關(guān)部門要加大研究力度，爭取早日完善計算機視覺技術(shù)，從而推動我國馬鈴薯加工企業(yè)快速高效的發(fā)展。

參考文獻

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作者單位

計算機視覺檢測技術(shù)范文第3篇

參考文獻的寫作是作者在這一科學(xué)領(lǐng)域的問題進行研究并且還有一定的研究成果，參考文獻的寫作也是對科學(xué)研究的更進一步的深入探討。下面是學(xué)術(shù)參考網(wǎng)的小編整理的關(guān)于信息系統(tǒng)論文參考文獻，希望可以在大家寫作當中帶來幫助。

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計算機視覺檢測技術(shù)范文第4篇

【關(guān)鍵詞】視頻；圖像處理；智能交通系統(tǒng)

交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)是一個國家交通正常運行的有力保障。隨著我國城鎮(zhèn)化進程的不斷推進和汽車的普及，交通問題日益嚴峻，道路擁擠、事故頻發(fā)，加上不遵守交通規(guī)則的人比比皆是，使交通問題成為一直困擾我國的難題。而由于交通系統(tǒng)是一個相當復(fù)雜的龐大系統(tǒng)，所以監(jiān)控起來十分困難。

隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，計算機視覺處理技術(shù)興盛起來。計算機視覺處理技術(shù)是模擬人類視覺系統(tǒng)的一種技術(shù)，人類可以通過對視覺中感知到的信息進行適當?shù)慕M合和聯(lián)想以達到對外界信息進行判斷的能力，計算機視覺處理技術(shù)就是要用計算機代替人類的大腦實現(xiàn)對采集到的信息進行處理，從而使計算機具有外部感知的能力，這對于交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有非常重要的意義。

在智能交通系統(tǒng)中，基于計算機視覺的圖像處理技術(shù)扮演著重要的角色，它以視頻圖像為分析對象，利用先進的算法去除干擾，具有直觀、高效、精度高等特點。

1 交通視頻中進行圖像處理的重要性

交通視頻檢測系統(tǒng)的攝像機在工作時面臨的是自然氣象條件，這就意味著它要受到各種自然條件的干擾，比如強光、霧霾、粉塵、街燈等，由于光照條件不同所引起的圖像差異遠遠大于由于人的不同所引起的圖像差異，即使是在相同光照條件下，由于鏡面反射的存在，同一物體的不同表面對光的反射不同，再加上粉塵、霧霾等的影響，從不同視角反映出來的圖像有很大差異。外界光照的方向和強度還會隨著時間不斷發(fā)生變化，這些因素會導(dǎo)致采集的圖像不清晰、重影、有陰影等，給基于視頻的檢測帶來很大的難度。而視覺檢測必須借助外界光線才能夠獲取圖像信息，所以要把圖像中的車輛信息完整清晰的反應(yīng)出來，就要對靜止的視頻圖像序列（即每幀圖像）進行預(yù)處理。這些處理會涵蓋圖像色彩模式轉(zhuǎn)換、格式轉(zhuǎn)換、算法處理等。

2 交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)的組成

交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)一般由采集、傳輸、控制、顯示四部分組成。

2.1 圖像采集

圖像采集工作由前端的攝像機完成，采集質(zhì)量的好壞將直接影響視頻圖像處理的效果。如果視頻圖像中的車輛信息清楚，對比度好，無干擾信息或干擾信息少，將有利于車輛的檢測和跟蹤，反之，將不利于車輛的檢測和跟蹤。

2.2 傳輸

根據(jù)攝像機和控制中心之間距離的長短，會采用不同的傳輸設(shè)備，一般的傳輸方式包括視頻基帶傳輸、射頻有線傳輸、光纖傳輸、電話線傳輸?shù)取?/p>

2.3 控制

控制部分是整個交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)的中心，由總控制臺組成。總控制臺可以進行信號的縮放、矯正、補償、切換、遙控、記錄存儲圖像等。

2.4 顯示

顯示部分的功能就是把傳送過來的圖像顯示出來，由若干臺監(jiān)視器組成。

3 交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)中視頻圖像處理技術(shù)的應(yīng)用

3.1 車輛檢測

對運動車輛的檢測是交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心功能，通過對視頻圖像中的連續(xù)畫面的變化分析能抽出運動車輛的特征，從而實現(xiàn)檢測。但是由于運動的車輛受光線、灰塵、霧霾、陰影等因素的影響，給圖像分割帶來很大的困難。所以在進行車輛檢測時，要對獲得的視頻圖像進行處理，來提取目標車輛信息，常用的方法有幀間差分法、背景差分法、邊緣檢測法等。

3.2 車輛跟蹤

對車輛進行檢測的目的是辨別運動車輛，然而要想了解目標的運動參數(shù)，還要對車輛進行跟蹤。車輛跟蹤的核心內(nèi)容是根據(jù)目標運動車輛的某些特征在不同的圖像幀中進行目標匹配，用于匹配的特征包括位置、大小、形狀，以及局部的點、線特征和整體輪廓特征等[1]。常用的車輛跟蹤方法有基于區(qū)域的方法、基于特征的方法、基于運動估計的方法、基于模型的方法、基于輪廓的方法等。

3.3 陰影檢測

陰影檢測是交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)的一項重要且具有挑戰(zhàn)性的工作。運動目標車輛由于受各種光源的影響會產(chǎn)生陰影，而陰影與運動目標車輛具有相似的視覺特征和運動特征，所以前面介紹的車輛檢測方法都不能有效地將陰影檢測出來。陰影的存在會使車輛檢測和跟蹤產(chǎn)生誤差，給交通參數(shù)的提取帶來很大誤差，因而陰影的檢測與去除是視頻檢測的重點和難點。根據(jù)陰影形成的不同原理可以把陰影分成不同的類型，而不同類型的陰影又有不同的特點，這給陰影的檢測和提取提供了可能。目前，陰影檢測方法通常包括兩大類：一類是基于陰影屬性如顏色不變性、紋理不變性、低頻性質(zhì)等屬性的檢測技術(shù)，另一類是基于應(yīng)用場景先驗知識的模型的陰影檢測[2]。

3.4 交通參數(shù)的檢測

交通參數(shù)可以分為兩類，一類是針對某一具體車輛的，如該車輛的車型、顏色、車牌、速度、重量等；另一類是針對某一具體路段的，如該這段的固定時間內(nèi)的車流量、平均速度、車輛密度、車輛數(shù)目、路面占有率等。基于圖像處理的交通參數(shù)檢測需要實時處理大量的圖像數(shù)據(jù)，這些參數(shù)的獲得可以為交通執(zhí)法提供依據(jù)，增加交通道路的容量。目前應(yīng)用較為廣泛的交通參數(shù)獲取方法為虛擬線圈檢測方法，很多學(xué)者都在此基礎(chǔ)之上設(shè)計算法更加精密的檢測系統(tǒng)。

3.5 車牌識別

車牌識別技術(shù)（Vehicle License Plate Recognition，VLPR） 是計算機視頻圖像識別技術(shù)在車輛牌照識別中的一種應(yīng)用。車牌識別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應(yīng)用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車唯一的車牌號碼，從而完成識別過程。通過車牌識別可以實現(xiàn)對停車場的收費管理、車輛定位、交通違法行為監(jiān)控等功能，對于維護交通安全、實現(xiàn)交通自動化管理有很重要的意義。

視頻圖像處理技術(shù)在交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)中應(yīng)用的已經(jīng)十分廣泛，隨著計算機視覺、人工智能理論的發(fā)展，對包含運動目標的圖像序列進行分析和處理，能夠?qū)崿F(xiàn)交通管理的高效智能化。隨著視頻圖像處理技術(shù)硬件的不斷發(fā)展，我們所面臨的挑戰(zhàn)是如何找出與硬件相匹配的高效的軟件技術(shù)（即先進的算法），使智能交通系統(tǒng)的功能更加強大和完善。

【參考文獻】

[1]梁曉愛.基于視頻的車輛檢測與跟蹤技術(shù)研究[D].山東師范大學(xué)，2010.

[2]許潔瓊.基于視頻圖像處理的車輛檢測與跟蹤方法研究[D].中國海洋大學(xué)，2012.

[3]衛(wèi)小偉.視頻圖像處理技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中的運用[J].電子測試，2015（6）.

[4]姜旭.視頻圖像處理技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用[D].蘇州大學(xué)，2009.

計算機視覺檢測技術(shù)范文第5篇

【關(guān)鍵詞】人工智能 機器視覺 PCB 機器人生產(chǎn)線

隨著《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》的和國家對制造業(yè)的高度重視，2016年中國人工智能市場規(guī)模達到239億，其中智能硬件平臺為152.5億，占比達到63.8%，高于86.5億的軟件集成平臺。未來三年人工智能市場將迎來新興機遇點，預(yù)計2017年產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到295.9億，2018年將達到381億元，復(fù)合增長率達26.3%。

很顯然，人工智能正處于爆發(fā)式的發(fā)展階段，作為對于先進科技最為敏感的工業(yè)界，會有大批量的技術(shù)更新?lián)Q代的需求。人工智能可以從各種方面優(yōu)化制造業(yè)，提高流水線效率，精進制造工藝，解放技術(shù)工人生產(chǎn)力等等。人工智能的發(fā)展將會重塑萬億級別的產(chǎn)業(yè)，激發(fā)工業(yè)界的潛在創(chuàng)新能力。

1 基于計算機視覺的視覺層智能高速檢測排錯設(shè)備設(shè)計方案

印刷電路板（PCB）是集成各種電子元器件的信息載體，由于貼片元器件體積小，安裝密度大，這就要求PCB板的集成度進一步提高。為了保證電子產(chǎn)品的性能，PCB板缺陷檢測技術(shù)已經(jīng)成為電子行業(yè)中非常關(guān)鍵的技術(shù)。電路板缺陷檢測包括兩部分：焊點缺陷檢測和元器件檢測，傳統(tǒng)的檢測采用人工檢測方法，容易漏檢、檢測速度慢、檢測時間長、成本高，已經(jīng)逐漸不能夠滿足生產(chǎn)需要。因此，設(shè)計一種高效精準搭載工業(yè)相機以取代人眼的機器視覺電路板檢測系統(tǒng)，具有非常重要的現(xiàn)實意義。機器視覺檢測技術(shù)是建立在圖像處理算法的基礎(chǔ)上，通過數(shù)字圖像處理與模式識別的方法來實現(xiàn)，與傳統(tǒng)的人工檢測技術(shù)相比，提高了缺陷檢測的效率和準確度。

本系統(tǒng)將視覺設(shè)備設(shè)置于電子設(shè)備（如PCB板，單片機，電腦主板）安裝的末端，采用高速工業(yè)攝像頭，對裝配好的器材進行拍照，并出傳輸?shù)脚佩e設(shè)備的主機進行高速的分析，在毫秒級單位的時間內(nèi)，分析出正在檢測的設(shè)備是否正確安裝及正確排版等一系列視覺層可分析的錯誤（電容大小是否正確，排線順序是否正確，電路板虛焊是否存在等問題）。

本系統(tǒng)由計算機視覺的分支：深度學(xué)習(xí)的CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）在主板中實現(xiàn)，根據(jù)檢測設(shè)備的不同，在前期進行大量的圖片訓(xùn)練，調(diào)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個層次之間的參數(shù)權(quán)重，構(gòu)建專屬的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將圖片轉(zhuǎn)換成像素級的矩陣，并對其進行多層次卷積，得到該像素矩陣的得分函數(shù)，返回該圖片的分類，確定是否為正確的組裝設(shè)備，如圖1所示。

2 基于視覺機器人智能生產(chǎn)線設(shè)計方案

建立在3D視覺引導(dǎo)下的，機器人與機器人間，機器人與供料機構(gòu)間的定位聯(lián)動系統(tǒng)。該系統(tǒng)以機器人為主體，供料機構(gòu)與機器人可任意組合。采用手眼識別的定位原理，首先通過CCD攝像機、圖像信號接收與A/D轉(zhuǎn)換模塊、圖像處理模塊，實現(xiàn)對圖像信息的獲取、采集、轉(zhuǎn)化、分析、提取和邊界特征識別，分析出供料機構(gòu)的空間坐標信息，并傳送給總控模塊，總控模塊做出智能判斷并指導(dǎo)控制執(zhí)行模塊，將供料機構(gòu)的坐標系與自己建立的坐標系關(guān)聯(lián)。通過供料機構(gòu)的電路接口與主控機器人的電路接口。

該生產(chǎn)線包括傳送帶和高精度的搬運、注膠、焊接和裝配機器人等。在機械臂的末端裝置CCD攝像機，使得機器人能夠精準快速的查找裝備目標，極大地節(jié)約設(shè)備運行效率。

使用OPENCV編譯的可執(zhí)行文件，對攝像機傳輸回處理器的圖像進行，線性切分，轉(zhuǎn)換像素矩陣，灰度化圖像。并在毫秒級環(huán)境下，準確提取圖片特征，對圖片進行分析，找到操作點。

各功能機器人實現(xiàn)聯(lián)動工作，生產(chǎn)線傳送帶將空殼體傳送至該工位，裝配機器人通過視覺設(shè)備將殼體固定于裝配工位，并根據(jù)視覺系統(tǒng)的分析，準確的將零件逐一安裝在殼體上，而后通過傳送帶將其傳送至打螺絲工位，打螺絲機器人，通過視覺設(shè)備快速定位螺絲口，快速精準選取所對應(yīng)的的螺絲，從而實現(xiàn)高度智能化，自動化。然后螺絲振動盤上抓取螺絲安裝于殼體上，并進行固定；完成安裝后傳送帶將殼體運送到下一個工位。

3 基于大數(shù)據(jù)深度挖掘的工業(yè)智能腦決策系統(tǒng)

隨著大規(guī)模定制和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同的發(fā)展，制造業(yè)企業(yè)還需要實時從網(wǎng)上接受眾多消費者的個性化定制數(shù)據(jù)，并通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)同配置各方資源，組織生產(chǎn)，管理更多各類有關(guān)數(shù)據(jù)。

本系統(tǒng)構(gòu)建了基于大數(shù)據(jù)深度挖掘及潛在價值分析的智能決策模型，定義為數(shù)字工廠智能腦模型，系統(tǒng)體系由以下四個方面組成。

（1）數(shù)據(jù)流收集系統(tǒng)。數(shù)據(jù)從設(shè)備不同的傳感器生成后被通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)缴a(chǎn)商的服務(wù)器上。

（2）數(shù)據(jù)豐富系統(tǒng)。利用其他外部數(shù)據(jù)來豐富已有的機器日志，比如說人口數(shù)據(jù)，地址數(shù)據(jù)。

（3）變量生成系統(tǒng)。在一段時間內(nèi)，為每個測量值，每臺設(shè)備生成幾千個變量特征的范式。

（4）機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。具有預(yù)測力的變量被自動選擇，分類模型已經(jīng)建立創(chuàng)建完成，并用于后期收集的數(shù)據(jù)。

（5）商業(yè)行動系統(tǒng)。生產(chǎn)商以及銷售網(wǎng)絡(luò)可以執(zhí)行或者建議對高風險機器進行預(yù)防性維修，如圖2所示。

4 結(jié)束語

人工智能在國內(nèi)外處于一個黃金階段且正在高速發(fā)展，但國內(nèi)的發(fā)展相對滯后，本文旨在電子行業(yè)首創(chuàng)運用AI技術(shù)，實現(xiàn)作業(yè)機器人與智能視覺的協(xié)同，利用大數(shù)據(jù)分析平臺，指導(dǎo)企業(yè)的生產(chǎn)優(yōu)化，對電子行業(yè)的智能化發(fā)展具有一定的指導(dǎo)作用。

參考文獻

[1]丁林祥.電子制造業(yè)機器人智能化解決方案[M].北京：機械工業(yè)出版社，2016（06）.

[2]吳云峰，邱華，胡華強.面向設(shè)計與制造的數(shù)字化工廠平臺[J].中國制造業(yè)信息化，2011（01）.