计算机视觉技术下的工业检测技术分析论文

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       摘   要 ：计算机视觉技术指的是在图像分析过程中利用计算机系统对图像进行分析和处理的技术,这种图像处理算法具有 多样化特征,并且在自动驾驶和工业检测等方面得以广泛应用。但因这项工作具有复杂性,相关检测人员在实际工作中会面临 各种风险,这就需要在相关操作过程中发挥出计算机视觉技术的优势。利用这项技术可以全面识别工作中的风险,并且根据参 数跟踪方式降低风险问题的发生率,保障相关设备运行的稳定性。本文主要分析了计算机视觉技术背景下的工业检测技术,进 一步提升工业检测水平,降低实际工作中的危险发生率,推动工业检测工作可持续发展。

       关键词 ：计算机视觉技术 ；工业检测技术 ；图像处理


       【Abstract】：Computer vision technology refers to the technology of using computer systems to analyze and process images in the process of image analysis. This image processing algorithm has diverse features and is widely used in areas such as autonomous driving and industrial inspection. However, due to the complexity of this work, relevant inspection personnel will face various risks in practical work, which requires leveraging the advantages of computer vision technology in the relevant operation process. By utilizing this technology, risks in the work can be comprehensively identified, and the occurrence rate of risk problems can be reduced based on parameter tracking, ensuring the stability of related equipment operation. This article mainly analyzes industrial inspection technology under the background of computer vision technology, further improving the level of industrial inspection, reducing the incidence of hazards in actual work, and promoting the sustainable development of industrial inspection work.

       【Key words】：computer vision technology;industrial testing technology;image processing

       0 引言

       在信息时代,各行各业开始广泛利用计算机技术, 其中计算机视觉技术属于一项先进的技术,并且广泛应 用于工业检测过程中。在工业检测过程中通过利用工业 视觉技术,有利于高效完成工作任务,同时可以高效地 处理相关数据,推动工业行业可持续发展。因此相关技 术人员需要根据计算机视觉技术,进一步完善工业检测 技术,安全性地完成相应的工作任务。        1 计算机视觉技术简介

       计算机视觉技术主要是对人眼视觉作用进行模拟, 及 时对相应的数据和文字等进行提取和分析,以完成信息识别。利用计算机视觉技术的过程中,针对透射景物构建灰 度阵列,同时可以调整输入方向和角度等,这样可以对各 种景物符号进行描述分析。根据计算机视觉技术完善工业 检测技术,可以代替传统的技术判断各种事物 [1]。确定 目标事物之后,可以利用工业检测技术转变目标事物为 图像信号,并且向图像处理系统中传送,对像素分布情 况和高度以及颜色等参数进行处理,最终转变为数字信 号。在数据转化过程中,可以利用图像系统计算相关信 号,确定目标特点,结合最终结果控制工业设备。

       计算机数据技术具有先进化特征,广泛应用于各种 领域。在图像处理过程中利用此项技术,可以保障图像处理质量。根据该项技术的原理,对图像内容进行识别 和分析。在处理图像信息的时候,需要转化图像数据特 征,准确地描述图像所代表的景物,以景物布局特征和 结构等为基础,对图像类型进行详细的划分。以视觉信 息技术为基础,在视觉图像处理加工过程中可以利用图 像技术,在实际工作中主要包括图像处理和分析以及理 解三方面。

       在图像处理过程中,指的是调整像素级别,通过分 割操作图像,可以突出整体视觉效果,也可以压缩编码 图像,可以高效传输数据,节省存储空间。其次在分割 和特征提取阶段,可以转换最初图像为特殊符号,指的 是在分析图像的时候,利用特征测量结果标识图像实际 情况。在计算机视觉技术应用过程中,图像理解发挥着 重要的作用,有利于对图像目标进行深入性的研究 [2]。

       总之,计算机视觉技术具有很强优势, 一方面在获 取被测物信息的时候可以利用计算机视觉技术,保证高 质量的检测被测物 ；另一方面在实际阶段,可以对关键 工作过程进行严格控制,可在工业生产过程和检测环节 等推广应用。

       2 利用计算机视觉技术过程中需要解决的问题

       在利用计算机视觉技术的过程中, 需要综合利用计算 机和摄像机等设备对人类视觉进行模拟, 通过对采集的图 片和视频等进行分析,构建三维场景模型,有利于三维化 处理图形信息,方便图像向仪器检测中传送。在利用计算 机视觉技术的过程中还需要着重处理以下几点问题。

       2.1 识别

       利用计算机视觉技术处理图像之前,需要对相应的 信息进行识别,确定图像数据的特征和变化情况。在图 像识别过程中,主要是利用机器自动化识别,在识别过 程中,主要是落实图像提取和光学字符识别等工作,以 此鉴别图像印刷文字和手写文字等 [3]。

       2.2 运动

       在对运动问题解决的时候,利用计算机视觉技术可 以自动化监测序列图像的运动情况。例如,在监测自体 运动的过程中,可以利用摄像机完成工作。在对物体跟 踪的时候,主要是通过图像跟踪完成工作。

       2.3 场景重建

       设定的特定场景包含多幅图形和录像等,在重建相 应场景的时候,可以根据具体的场景建立计算机模型或 者 3D 模型等 [4]。

       2.4 图像恢复

       在图像恢复过程中,需要对图像采取降噪处理,这 样可以在实际工作中降低其他因素的负面影响。

       3 基于计算机视觉的工业检测技术的优势

       工业检测工作注重计算机视觉技术的性能,为了保 障检测质量,需要保证分辨率符合标准。在工业检测过 程中存在较多的影响因素,其中图像分辨率不符合标准, 将会对计算机视觉检测结果产生负面影响。在视觉系统 运行过程中,如果经过物体之后将会改变灰度,从而影 响到光源指标。为了在工业检测过程中充分发挥出计算 机视觉技术的作用,需要不断提高技术灵敏性,这样才 可以顺利动态监测工作。

       改变空间信息之后,需要增加图像分辨率符合相关 标准,这样有利于顺利处理后续图像 ；还需要提前排除 相关影响因素,保障计算机视距系统运行的稳定性 ；同 时需要合理选用测量方式,全面整合利用信号源位置和 形状以及尺寸等 [5]。

       基于计算机视觉的工业检测技术的优势有如下几 点 ：（1）检测效率较高。利用工业检测技术可以高效性 地完成检测任务,在同一时间内可以对多种元件进行检 测分析,同时可以实现不间断的工作 ；（2）精确性较高。 个人主观因素不会干扰计算机视觉, 只要科学地设置相 关参数,即可获得精确性的检测结果 ；（3）信息集成度 较高。在实际工作中利用这种检测技术,可以对多项技 术指标进行同时测量,实现统计管理的数字化,根据检 测数据自动化生成测量报告,可以推动工业生产信息化 发展需求。

       4 计算机视觉技术下的工业检测技术的应用

       4.1 图像检测

       在工业行业中利用基于计算机视觉技术的工业检测技 术, 以及在实际应用过程中利用图像检测的方式获取各种 数据。针对不同的图像,需要利用不同的输入帧格式, 并 且根据实际生产需求处理相应的信息。检测到图像的信 息并确定符合相关精准性要求之后,再继续预处理源头 图像数据,为顺利开展预处理工作,建立模型 [6]。在处 理相关数据的时候,需要先对数据结果进行预测,这样 有利于对数据进行监控,从而可以高效地处理数据。

       4.2 合理利用图像预处理技术

       落实基于计算机视觉技术的工业检测技术,需要利 用图像预处理技术,这项技术关系到后期图像处理效果。 在实际工作中,首先需要对图像信息进行提取分析 ；其 次综合利用图像预处理技术和模板技术,可以顺利开展 信息监测工作,在图像预处理过程中要始终结合具体的 技术要求,从而可以高效利用图像 ；最后在完成预处理 之后,要边缘化地提取二位数值,随后将整体图像数据 输入到系统中,对图像边沿进行提取。注意在实际工作中需要多次开展预示化处理操作。

       4.3 具体应用实践

       利用计算机视觉技术下的工业检测技术,需要利用 电荷耦合器件对图像信息进行采集分析,随后向计算机 中上传,在数据处理过程中主要是利用专业的图像处理 模块。在数字化处理阶段需要结合像素分布情况和亮度 以及颜色等信息,对检测目标的形状和尺寸以及颜色等 进行精准性的判断。利用这种检测技术可以发挥出计算 机技术的优势,并且可以智能化的联系人体视觉理念。 并且在利用这项技术的过程中,主要包括模式识别和视 距定位以及尺寸测量等方面。例如,在利用工业检测技 术的时候,通常需要检测产品外观质量,这时可以利用 自动视觉三维检测技术对物体外形几何参数进行测量,  因此可以分组所有的零件,提高零件识别的精准性。

       4.3.1 包装检测

       在包装检测过程中涉及较多的产品包装, 主要是检查 包装印刷质量和条形码等。通过在包装检测过程中利用计 算机视觉技术下的工业检测技术,可以保障产品质量。利 用视觉技术的时候,可以对包装上的喷码进行识别, 并且 可以利用图像检测技术对外包装的合格率进行检测 [7]。 在对药品包装检查的时候,可以设计训练系统和检测系 统,首先将数据输入到训练数据库中,随后开展系统检 测工作,如果发现异常问题,说明药品包装存在问题。

       4.3.2 识别印刷色彩

       识别印刷品色彩的时候主要是利用颜色模型和训练 分类器完成工作任务。利用颜色模型的时候,可以利用 白平衡调节方式,对色温变化进行调控。在实际处理 过程中,彩色图像颜色模型较多,可以利用色调 - 饱和 度 - 明度等形式进行调整处理,有利于对颜色进行分辨 以及识别各种颜色空间。在检查过程中利用视觉系统, 有利于发现各种异常颜色问题。

       4.3.3 检测工业产品质量

       在工业产品检测过程中,可以对产品的几何数据和 位置信息以及表面瑕疵等进行检测。在检测印刷电路板 质量的时候,如果利用传统的检测方式,不仅需要投入 较多的人力资源,还会耗费较多的时间,且不利于保障 检测结果的精准性。因此,可利用计算机视觉技术下的 工业检测技术,主要是利用图像处理算法的精准性处理 信息,高效地检测印刷电路板,并且利用视距系统也可 以及时发现检测板中的各种问题,对组件形状和电路通 道进行精准性的检查。        5 计算机视觉技术下的工业检测技术未来发展趋势

       5.1 计算机视觉自动计数系统的设计

       为了节省工业生产成本,保障生产厂家的综合效益,在构建自动计数系统的时候可以利用低成本、高质量的 设备。软件系统的操作平台主要是利用 Windows XP, 例如,可以利用 MATLAB 7.0.1 编程开发的专业图像处 理软件。

       5.2 光照不均匀的校正技术

       当前很多技术人员开始研究光照不均匀情况,但是 缺乏通用性,可以根据图像特征推进区域光照不均校正 算法。这种算法首先均匀分割图像,随后根据不同的区 域针对性地校正直方图和 Gamma 灰度,并且根据图 像整体需求进行处理,避免因为光源位置不合理影响到 亮度分布的均匀性,为后续图像分割处理的识别计数工 作奠定基础。

       5.3 复杂图像分割算法

       复杂图像分割算法需要提取层次特征,同时结合数 学形态学开展图像分割。如果元器件的表面特征复杂, 或者元器件的朝向具有较大的差异性,可以利用复杂图 像分割算法,这种算法分层次地对图像分割,结合数学 形态学理念,可以分别针对元器件不同的朝向实施图像 处理工作。

       6 结语

       在工业检测过程中利用计算机视觉技术理念,有利 于促进工业行业发展的稳定性。在实际工作中需要综合 利用图像成型技术和检测技术,可以将计算机视觉技术 的优势充分发挥出来。通过利用计算机视觉技术下的工 业检测技术,有利于高效性地开展工业检测任务,因此 在今后发展过程中,相关技术人员需要加强研究计算机 视觉技术,完善工业检测技术,以获得进一步的推广与 应用。

       参考文献

       [1] 杨艳辉,张苏鸿,史文崇.机器视觉技术在玉米生产管理中的 应用现状与展望[J].寒旱农业科学,2023,2(9):799-804.

       [2] 张磊,马涛,赵宁,等.机器视觉技术在传动箱自动化装配中的 应用[J].机电产品开发与创新,2023,36(5):57-59.

       [3] 司振超,赵勇,王瑞鑫,等.基于机器视觉的蜜柑横径测量方法 研究[J].南方农机,2023,54(20):24-28.

       [4] 谭春林.机器视觉技术在工业机器人中的应用研究[J].中国 设备工程,2023(18):46-48.

       [5] 万继尧,孙田成,陆毅,等.基于机器视觉的海苔表面缺陷检测 方法研究[J].工业控制计算机,2023,36(9):13-14+17.

       [6] 刘先.计算机技术在食品质量安全与检测中的应用[J].电子 技术,2023,52(9):398-399.

       [7] 彭炜轩.计算机视觉技术在自动化中的应用探究[J].数字技 术与应用,2023,41(10):103-105.
 
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