机器视觉在多领域内的应用

机器视觉在多领域内的应用

李天晖

宁波蓝圣智能科技有限公司

摘要：近年来，随着智能技术和自动化技术的突破，机器视觉发展迅速，已经在汽车、电子、医疗、烟草等领域有了广泛应用。对于普通民众，对机器视觉技术的了解可能仅限于概念或表层意思，因此本文简要分析了机器视觉技术的发展历程和关键技术，着重论述了该技术在工业领域、医疗领域、汽车辅助驾驶领域中的应用，期望能够让读者对机器视觉技术有一个直观、具体的认识，从而推动该技术的发展和应用。

关键词：机器视觉发展历程；机器视觉技术；机器视觉应用

引言

机器视觉是一门跨越多门学科的前沿研究课题。视觉是生物亿万年进化的结晶，一代代科学家、工程师在模拟视觉的道路上倾注了无数心血，经过数十年的研究，人类终于窥探到了神奇视觉的一角。机器视觉能够提高领域内产品的自动化程度和智能化程度，从而对于提高社会生产力有着重要意义。尽管机器视觉成为社会热点，但真正了解机器视觉的人很少。对于我们高中生来说，能否及时掌握科技前沿动态，关系着我们人生的职业规划，因此本文论述了机器视觉的关键技术和应用现状。

1视觉概述

视觉是生物数十亿年来进化的产物，是人类和其他高等生命体重要的信息来源。以人的视觉系统为例，它具有十分复杂的构造：光线通过角膜和瞳孔进入眼球内部，经过晶状体的聚焦调节到达视网膜，视网膜上的感光细胞再将光信号转化成神经冲动，最后由视觉中枢进行分析。如何模拟人类视觉的全部或部分功能来实现所谓的“机器视觉”，是几十年来科学家和工程师不懈努力的方向。从20世纪50年代的图像识别问题得到研究以来，机器视觉获得了长足的发展。20世纪80年代，首次提出了“重建”和“识别”的自底向上的视觉框架，而后又有自顶向下的框架提出。到如今，机器视觉已经成为一门贯通硬件和软件的庞大研究课题，其中的图像分析和语义理解更是和人工智能密不可分。机器视觉的原理和其广阔的应用前景是本文的主要讨论内容。

2机器视觉的应用前景

2.1自动驾驶汽车

机器视觉是自动驾驶汽车、自动驾驶技术的重要组成部分。驾驶员的观察、监视、分析的工作都将由机器视觉系统和其他传感系统承担。近几年来，自动驾驶、智能汽车发展迅速，消费市场急剧扩大。行业内普遍预测自动驾驶汽车将在2025年前后呈现爆发式增长；到2035年，自动驾驶汽车将取代当今一般的车辆，届时自动驾驶整车及相关设备、应用的收入规模总计将超过5000亿美元。

2.2工业制造领域

机器视觉拥有人类视觉不可比拟的精确度和稳定性，在精密仪器检测、电子元件装配等制造业领域有巨大应用前景。人眼无法察觉超过可见光范围的信息，但机器视觉系统可以利用红外传感器、超声波传感器获得比人眼更多的信息。同时机器不知疲倦、不存在主观观测误差，所以在工业领域，机器视觉正以极快的速度替代肉眼观察。印刷电路板时，可以使用机器视觉进行定位，减小误差；加工机械零件时，可以使用机器视觉捕捉产品的瑕疵误差，提高效率；在食品包装、物流分类、零件装配等领域，机器视觉已经大量取代了人工。

3机器视觉中的关键技术

通常来讲，机器视觉系统包括图像采集单元（如镜头、摄像头等）、图像处理单元（计算机、处理软件等）以及执行单元（执行器、电控模块等）。摄像头是机器视觉系统中的核心部件，对采集图像的分辨率、对比度、景深等都有着十分重要的影响；图像质量的优劣直接影响后期图像的处理、知识的理解以及决策的执行。实际操作中，机器视觉系统通过摄像头拍摄目标而形成图像信号，获得目标的像素、轮廓、颜色以及亮度等信息，然后使用图像处理系统对图像信息进行提取和理解，以实现图像语义的获取。机器视觉系统的能力主要依赖于图像处理算法。如今，常用且关键的图像处理技术包括图像分割，即将图像分成若干部分，可实现目标轮廓提取；图像增强，即调整图像的对比度，突出图像信息的重要细节；图像平滑，即去除图像获取过程中外界环境的扰动噪声；图像编码和传输，即对图像数据的高保真压缩和存储；边缘锐化，即加强图像中的轮廓边缘和细节；图像识别，即区分图像中的背景信息和前景信息，辨别图像中的目标。

4机器视觉在多领域内的应用

4.1机器视觉在工业领域中的应用

机器视觉技术的最大优势在于可以避免与被拍摄对象的接触，因此在很多不适合人眼工作的环境中使用。在工业领域，机器视觉技术已经成功应用于产品质量检测领域。比如，制作电路板时，可以使用机器视觉系统实现对元器件的精确定位；制造机械产品时，可以使用机器视觉技术对产品瑕疵进行捕捉，提高产品的产量和成品率；对于食品饮料领域，可以使用机器视觉技术完成包装检测和分类识别；对于纸产品领域，可以使用机器视觉技术实现纸张的表面均匀度检测。此外，机器视觉配合其他自动化技术可以完成无人物流、零件装配等工作。总的来说，机器视觉技术能够节约工厂内某些高强度工作中的人力、物力，从而降低产品生产成本，提高社会生产力。

4.2机器视觉在医疗领域中的应用

机器视觉在医学领域主要用于医学图像的标注、分析等。比如，通过数字图像处理技术以及信息融合技术对核磁共振图像、CT图像以及X射线图像进行适当叠加，然后综合分析图像所反映出来的患者病情。还有学者使用数字图像的边缘提取与图像分割技术，自动完成细胞、染色体分类或者对细胞个数的计数、统计等工作。除了降低医生劳动成本，节省人力、物力，机器视觉技术的应用还能够摒除医学图像诊断中的人为主观因素，定量地描述病人患病程度，以达到客观诊断效果。目前，还有企业正在将机器视觉用于医疗器械的生产，比如实现对一次性注射器针尖毛刺的在线检测。

4.3机器视觉在汽车辅助驾驶领域中的应用

我国的汽车所有量逐年递增，道路交通事故对人类生命和财产构成的威胁不断凸显。为了改善道路交通安全状况，国内外众多的科研机构、高校以及汽车厂商均投入大量精力在汽车安全防护系统的研究和开发。研发内容从最早的机电装置，发展到今天的汽车辅助驾驶系统。机器视觉在汽车辅助驾驶系统中的体现主要有：车道线检测技术、交通标志识别技术、车辆识别技术、行人检测技术以及驾驶员状态检测技术。由于实际驾驶过程中，驾驶员主要依靠视觉获取道路安全信息，比如路面状况、交通标志、交通提示牌、障碍物、其他车辆或行人等，因此使用机器视觉技术对实现车辆智能化有着非常重要的作用，可以降低驾驶员的劳动强度，减少交通事故的发生，提高行驶安全性。并且，视觉技术在为驾驶员提供决策建议的过程中有着诸多优点，首先视觉图像包含的信息量大，包括周围物体的距离、形状、纹理等信息；其次，视觉图像采用非接触式的获取方式，不会破坏周围环境，也不需要大规模的道路工程配套设施；第三，机器视觉技术仅通过一幅图像就可以完成对路面状况的评价、对交通标志的识别以及对障碍物（包括行人以及其他车辆）的检测；最后，视觉信息的获取过程中不会出现车辆相互干扰的情况。

结语

机器视觉发展迅速，除了在本文所述的工业领域、医疗领域、汽车辅助驾驶领域有所应用外，也能够用于农业生产（比如根据果实成熟度判断农作物缺水、缺肥等）、娱乐游戏、航天工程等领域。由于篇幅所限，本文就不一一详细赘述了。如今人工智能发展迅速，其与机器视觉的结合也在引发新一轮的科技潮流，更好地服务于我们的工作、生活和学习。

参考文献

[1]胥磊.机器视觉技术的发展现状与展望[J].设备管理与维修，2016（09）：7-9.

[2]朱飞虎.机器视觉原理及应用[J].自动化博览，2005（2）：81-83.