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智能图像处理,让机器视觉及其应用更智能高效
发布时间:2021-11-20
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本文摘要:机器视觉(MachineVision)是人工智能领域中发展很快的一个最重要分支,目前正处于大大突破、南北成熟期的阶段。一般指出机器视觉“是通过光学装置和非认识传感器自动地拒绝接受和处置一个现实场景的图像,通过分析图像取得所须要信息或用作掌控机器运动的装置”,可以显现出智能图像处理技术在机器视觉中占据举足轻重的方位。智能图像处理是指一类基于计算机的自适应于各种应用于场合的图像处理和分析技术,本身是一个独立国家的理论和技术领域,但同时又是机器视觉中的一项十分最重要的技术承托。

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机器视觉(MachineVision)是人工智能领域中发展很快的一个最重要分支,目前正处于大大突破、南北成熟期的阶段。一般指出机器视觉“是通过光学装置和非认识传感器自动地拒绝接受和处置一个现实场景的图像,通过分析图像取得所须要信息或用作掌控机器运动的装置”,可以显现出智能图像处理技术在机器视觉中占据举足轻重的方位。智能图像处理是指一类基于计算机的自适应于各种应用于场合的图像处理和分析技术,本身是一个独立国家的理论和技术领域,但同时又是机器视觉中的一项十分最重要的技术承托。

具备智能图像处理功能的机器视觉,相等于人们在彰显机器智能的同时为机器按上了眼睛,使机器需要“看见”、“好像定”,可替代甚至比不上人眼做到测量和辨别,使得机器视觉系统可以构建高分辨率和高速度的掌控。而且,机器视觉系统与被检测对象无认识,安全可靠。1.机器视觉技术机器视觉的起源可追溯到20世纪60年代美国学者L.R.罗伯兹对多面体积木世界的图像处理研究,70年代麻省理工学院(MIT)人工智能实验室“机器视觉”课程的开办。

到80年代,全球性机器视觉研究热潮开始蓬勃发展,经常出现了一些基于机器视觉的应用于系统。90年代以后,随着计算机和半导体技术的飞速发展,机器视觉的理论和应用于获得更进一步发展。转入21世纪后,机器视觉技术的发展速度更加慢,早已大规模地应用于多个领域,如智能生产、智能交通、医疗卫生、安防监控等领域。

目前,随着人工智能浪潮的蓬勃发展,机器视觉技术正处于大大突破、南北成熟期的新阶段。在中国,机器视觉的研究和应用于开始于20世纪90年代。从追踪国外品牌产品跟上,经过二十多年的希望,国内的机器视觉从无到有,从弱到强,不仅理论研究进展很快,而且早已经常出现一些极具竞争力的公司和产品。

估算随着国内对机器视觉研究、研发和推展的不断深入,跟上和打破世界水平已不是遥不可及的事情了。少见机器视觉系统主要可分成两类,一类是基于计算机的,如工控机或PC,另一类是更为灵活的嵌入式设备。典型的基于工控机的机器视觉系统主要还包括:光学系统,摄像机和工控机(包括图像收集、图像处理和分析、掌控/通信)等单元。

机器视觉系统对核心的图像处理拒绝算法精确、快捷和平稳,同时还拒绝系统的构建成本低,升级换代便利。2.智能图像处理技术机器视觉的图像处理系统对现场的数字图像信号按照明确的应用于拒绝展开运算和分析,根据取得的处理结果来掌控现场设备的动作,其少见功能如下:(1)图像收集图像收集就就是指工作现场提供场景图像的过程,是机器视觉的第一步,收集工具大多为CCD或CMOS照相机或摄像机。照相机收集的是单幅的图像,摄像机可以收集倒数的现场图像。就一幅图像而言,它实质上是三维场景在二维图像平面上的投影,图像中某一点的彩色(亮度和色度)是场景中对应点彩色的体现。

这就是我们可以用收集图像来替代现实场景的显然依据所在。如果照相机是模拟信号输入,必须将仿真图像信号数字化后赠送给计算机(还包括嵌入式系统)处置。现在大部分照相机都可必要输入数字图像信号,可以减免模数转换这一步骤。

不仅如此,现在照相机的数字输入模块也是标准化的,如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、BlueTooth模块等,可以必要送到计算机展开处置,以减免在图像输入和计算机之间加接一块图像采集卡的困难。先前的图像处理工作往往是由计算机或嵌入式系统以软件的方式展开。(2)图像预处理对于收集到的数字化的现场图像,由于受到设备和环境因素的影响,往往不会受到有所不同程度的阻碍,如噪声、几何形逆、彩色紊乱等,都会阻碍接下来的处置环节。

为此,必需对收集图像展开预处理。少见的预处理还包括噪声避免、几何校正、直方图平衡等处置。一般来说用于时域或频域滤波的方法来除去图像中的噪声;使用几何变换的办法来校正图像的几何杂讯;使用直方图平衡、同态滤波等方法来减低图像的彩色背离。

总之,通过这一系列的图像预处理技术,对收集图像展开“加工”,为体机器视觉应用于获取“更佳”、“更加简单”的图像。(3)图像拆分图像拆分就是按照应用于拒绝,把图像分为各不具特征的区域,借此萃取出有感兴趣目标。在图像中少见的特征有灰度、彩色、纹理、边缘、角点等。

例如,对汽车组装流水线图像展开拆分,分为背景区域和工件区域,获取给先前处理单元对工件加装部分的处置。图像拆分多年来仍然是图像处理中的难题,至今已有种类多样的拆分算法,但是效果往往并不理想。

近来,人们利用基于神经网络的深度自学方法展开图像拆分,其性能比不上传统算法。


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