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计算机视觉技术基础范文1
关键词：双目视觉；匹配算法；计算机视觉；立体匹配；相位一致性
1.计算机视觉系统分析研究
1.1计算机视觉技术及双目立体视觉
计算机视觉是通过计算机技术实现对视觉信息处理的整个过程，是一门新的学科。视觉是人们认知事物的重要途径，视觉是人们对视觉信息获取、处理和存储的过程。随着计算机技术的发展，信号处理技术的应用，人们通过照相机来把实际的事物拍摄下来转变为数字信息，并通过计算机信号处理技术队获取的视觉信号进行处理。计算机视觉技术对图像的处理分为获取图像、特征抽象选取、事物识别及分类和对三维信息的理解。获取图像主要是通过摄像机和红外线等技术对周围视觉事物进行获取，并通过计算得到和真实事物相应的二维图像，二维图像主要是数字图像。计算机视觉系统的最基本的功能是数字图像的获取。可以看出计算机视觉研究最基本内容是三维场景距离信息的获取。在计算机被动测量距离方法中，有一种重要的距离感知技术叫作双目立体视觉。双目立体视觉技术是其他计算机视觉技术无法取代的一种技术，对双目立体视觉技术的研究在计算机视觉技术和工程应用方面都是非常重要的。
1.2计算机视觉理论框架
第一个视觉系统理论框架的提出是以信息处理为基础，综合了图像处理和神经生理学等研究内容而建立的。这个视觉系统理论框架是计算机视觉系统的基本框架，与计算机视觉技术有着密切的关系。视觉系统的研究是以信息处理为基础的，从理论层次、算法层次和硬件层次3个层次进行研究。计算机理论层次主要是表达系统各个部分计算的目的和方法，对视觉系统的输入和输出进行规定，输入作为二维图像，输出是以二维图像为基础建立起来的三维物体，视觉系统的目的就是对三维物体进行分析和识别，通过计算对二维物置和形状进行重新建立。算法层次对计算机规定的目标进行计算，算法和计算机表达有关，不同的表达可以通过不同的算法进行实现，在计算机理论的层次上，算法和表达比计算机理论的层次要低。硬件层次是通过硬件来实现算法的一种表达方法。计算机理论层次在计算机信息处理中时最高的层次，取决于计算机的本质是解决计算机的自身问题，不是取决于计算问题的计算机硬件。要更好地对计算机系统和框架进行理解最好的方法就是要区分3个不同的层次，计算机理论的含义和主要解决的问题是计算机的目的，表达算法含义和主要解决的问题是实现计算理论的方法和输入输出的表达，硬件的实现的含义和主要解决的问题是如何在物理上对表达和算法进行实现。计算机视觉处理的可以分为3个阶段，对视觉信息的处理过程从最初的二维图像的原始数据，到三维环境的表达。第一阶段基元图的构成，基元图是用来表示二维图像中的重要信息，主要是图像中亮度变化位置及其几何分布和组织结构，图像中每点的亮度值包括零交叉、斑点、端点和不连续点、边缘等。第二阶段2.5维图描述，在以观测者为中心的坐标中，表示可见表面的方向、深度值和不连续的轮廓，基元是局部表面朝向离观测者的距离深度上的不连续点表面朝向的不连续点。第三阶段三维模型表示，在以物体为中心的坐标系中，有由体积单元和面积单元构成的模块化多层次表示，描述形状及其空间组织形式，分层次组成若干三维模型，每个三维模型都是在几个轴线空间的基础上构成的，所有体积单元或面积形状基元都附着在轴线上。视觉理论框架图如图1所示。
2.基于计算机的视觉立体匹配算法研究
视觉立体匹配算法是基于人类视觉系统的一种计算机算法。立体匹配算法作为计算机立体视觉问题研究的重点，快速地实现图像对应点的匹配来获得视差图是当今研究的热点问题。立体视觉匹配算法根据基元匹配的不同可以分为相位匹配、区域匹配和特征匹配3种，其中区域匹配算法可以减少计算负担，区域匹配算法实时性高，应用前景广阔。计算机立体视觉通过对人的双眼进行模仿，在双眼的立体感知中获得信息，从摄像机拍摄的图像中获取物体的三维深度信息，这就是深度图的获取，把深度图经过处理得到三维空间信息数据，二维图像到三维空间实现转换。深度的获取在双目立体成像视觉系统中分为两步，首先在双目立体图像与图像之间建立点对点的对象关系，双目立体视觉算法研究的重点问题是解决对应点之间的匹配问题。其次以对应点之间的视差为依据对深度值进行计算。双目成像是获取同一场景中两幅不同的图像，两个单目成像模型构成一个双目成像模型。双目成像示意图如图2所示。系统的基线B是两个镜头中心的连接线，空间点w（z，y，z）作为世界坐标的值由（x1，y1）与（x2，y2）进行确定，如果摄像机的坐标位置和空间点w世界坐标的位置重合，图像平面和世界坐标轴xY的平面就是平行的。如果两个摄像机在坐标系统中的原点不同但是它们的光轴平行，那么双目成像计算人们可以看图3所示，图3表示的是两个摄像头连线在平台xY的示意。
立体视觉的成像过程是成像的逆过程，具有一定的不确定性。大量的数据信息在从三维影像向二维图像进行投影的过程会出现丢失的现象，所以视觉系统要通过自然的约束条件才能保证获取正确的解。这些约束条件在减少匹配的计算量方面可以提供有利的帮助。针对基于区域匹配快速算法，还可以应用基于视差梯度的匹配算法，这种匹配算法应用较大的搜索范围在边缘的特征点上进行搜索，采用视差梯度在非边缘区减少搜索范围。应用计算机视觉立体匹配算法可以减少成像匹配时间，大大提高了工作效率。计算机立体匹配算法征点的提取是算法的关键问题，今后的研究方向重点是对有效特征点提取方法的研究。
计算机视觉技术基础范文2
一、计算机视觉检测技术含义
计算机的视觉又叫做机器视觉，通过利用计算机或者是其他的一些机械设备来帮助人们视线事物到图片的过程，从而进行三维世界的感知活动。计算机的快速发展，离不开神经心理学，心理学和认知科学方面的研究和发展，计算机视觉检测技术的发展方向就是对周围的三维空间进行感知和分析。一旦能够拥有这种能力，计算机不仅能感知到周围的总体环境，而且，还能够具有对物体进行描述，识别理解和储存的能力。
二、计算机视觉检测的基本原理
要实现人工智能对视觉的计算机处理是很重要的方面在计算机视觉应用领域中如果要让我们的计算机明白图像的信息就必须经过一系列的处理过程―――数字图像处理.数字图像的处理包括5个步骤：图像预处理（去除噪声）、分割处理分割后区域、测量、图像判读、图像技术.根据抽象程度和处理方法的不同图像技术可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解.这三个层次的有机结合也称为图像工程.而计算机视觉（Computer vision）则是用计算机实现人的视觉功能对客观世界三维场景的感知、识别和理解.视觉检测按其所处理的数据类型又大致可分为二值图像、灰度图像、彩色图像和深度图像的视觉检测.另外还有X射线检测、超声波检测和红外线检测。
作为新兴检测技术计算机视觉检测充分利用了计算机视觉研究成果采用像传感器来实现对被测物体的尺寸及空间位置的三维测量能较好地满足现代制造业的发展需求.与一般意义上的图像处理相比计算机视觉检测更强调精度、速度和无损性以及工业现场环境下的可靠性.例如基于三角法的主动视觉测量理具有抗干扰能力强、效率高、精度合适等优点非常适合制造业生产现场的在线、非接触产品检测及生产监控.对人类视觉感知能力的计算机模拟促进了计算机视觉技术的产生和发展制造业上获取这些信息的目的有：（1）计算出观察点到目标物体的距离；（2）得出观察点到目标物体的运动参数；（3）甚至可以判断出目标物体的内部特性；（4）推断出目标物体的表面特征有时要求形成立体视觉。
三、亚像素检测技术
随着工业检测等应用对精度要求的不断提高，像素级精度已经不能满足实际检测的要求，因此需要更高精度的边缘提取算法，即亚像素算法。亚像素级精度的算法是在经典算法的基础上发展起来的，这些算法一般需要先用经典算法找出边缘像素的位置，然后使用周围像素的灰度值作为判断的补充信息，利用插值、拟合等方法，使边缘定位于更加精确的位置。现在的亚像素提取算法很多，如重心法、概率论法、解调测量法、多项式插值法、滤波重建法、矩法等。由于这些算法的精度、抗噪声能力和运算量各不相同，他们的应用场合也是各不相同的。
边缘是图像的基本特征，所谓边缘是指图像中灰度存在阶跃或尖顶状变化的像素的集合，边缘广泛存在于物体与物体、物体与背景之间。图像测量是通过处理被测物体图像中的边缘而获得物体的几何参数的过程，边缘的定位精度直接影响最终的测量结果。因此，图像边缘提取方法是检测的基础和关键之一。在视觉测量领域中，早期使用的都是像素级边缘检测方法，例如常用的梯度算子、Lapacian算子和门式算子等。以上的边缘检测方法的精度可以达到像素级精度，即可以判断出边缘位于某个像素内，但不能确定边缘在该像素内的更精确的位置。如果一个像素对应的实际长度较大，就会产生较大的误差，传统的整像素边缘检测方法就不再适用。
四、计算机视觉检测技术在机加工零件检测中的应用要素与过程
（一）曲阵CCD相机
面阵CCD是本项目图像采集系统中的主要设备之一，其主要功能是采集实验图像。该CCD相机主要由CCD感光芯片、驱动电路、信号处理路、电子接口电路和光学机械接口等构成。
（二）工业定焦镜头
在图像测量系统中，镜头的主要作用是将目标聚焦在图像传感器的光敏面上。镜头的质量直接影响到图像测量系统的整体性能，合理选择并安装光学镜头是图像测量系统设计的重要环节。
（三）数字图像采集卡
随着数字信号处理技术和嵌入式处理器技术在图像采集卡中的应用，使得图像采集卡向高速度、多功能和模块化方向不断发展。这类图像采集卡不仅具有高速图像采集功能，同时还具备部分图像处理功能，因此又可以称之为图像处理卡。
（四）标定板
为提高测量精度，需要进行摄像机标定。标定过程中，采用NANO公司的CBC75mm}.0型高精度标定板，外形尺寸为75mmx75mmx3.0mm，图形为棋盘格，其尺寸为2.0mmx2.0mm，精度为1级，即图形尺寸精度与图形位置精度为。
（五）背光源
背光方式只显示不透明物体的轮廓，所以这种方式用于被测物需要的信息可以从其轮廓得到的场合。因此，为精确提取轴的图像中的边缘特征，需采用背光源。为使图像边缘更锐利，光源颜色选择红色。
五、结语
随着计算机技术和光电技术的发展，已经出现了一种新的检测技术―基于计算机视觉的检测技术，利用CCD摄像机作为图像传感器，综合运用图像处理等技术进行非接触测量的方法，被广泛地应用于零件尺寸的精密测量中。本文以面阵CCD为传感器，研究了零件在线测量的方法，实现了零件尺寸的图像边缘亚像素定位测量，对面阵CCD在高精度测量方面的应用作了进一步的探索和研究，为面阵CCD在复杂零件尺寸高精度测量的实现打下了基础。
【参考文献】
计算机视觉技术基础范文3
【关键词】农产品 计算机视觉技术 品质检测
农产品品质检测工作中除了采取人工检测法以外，还可以采取半自动或自动检测法，如在水果分级检测工作中的质量分级检测法、光电分选法以及大小分级法等。然而农产品品质会受到自然生长环境或人为因素等方面的影响，农产品的色泽、大小及形状等并不相同，无法采取单一指标进行检测。因此充分应用计算机视觉技术，对农产品的品质进行检测，极为重要。
1 计算机视觉技术
计算机视觉技术又被称为机器视觉技术，指的是通过人类设计，在计算机环境下，达到再现或模拟人类视觉相关的职能行为的一种技术，包括了印刷和手写文字的识别技术，图像模式识别技术，物体三维表面形状识别技术、距离识别以及速度感知等技术。该技术是诸多学科的结合与交叉，涉及到数学、生理学、信息处理、物理学、光学以及计算机等多种学科。探究计算机视觉技术的目的在于实验人类视觉的再现及延伸，即再现高等动物的视觉系统，并对物体形状以及类别进行识别。
此外，计算机视觉技术处理的原始资料多是图像，所以该技术和图像处理以及模拟识别等有着紧密的联系。现阶段，计算机视觉技术在诸多领域有着较为广泛的运用，包括了医学辅助诊断、资源调查、卫星图像解释、军事指导、灾害监测、气象以及工业产品的外观筛选及检测等。同时研究该技术在农业工程领域中的应用，也成为了热门话题。
2 在农产品品质检测中，计算机视觉技术的具体应用
笔者在查阅相关文献资料的基础上，探究在农产品品质检测工作中，计算机视觉技术在产品表面缺陷以及损伤识别工作中的具体应用；果形识别工作中的具体应用；农产品尺寸以及面积检测工作中的具体应用。
2.1 在产品表面缺陷以及损伤识别工作中的具体应用
在对农产品进行分级的过程中，依然存在着一大问题，即农产品表面缺损以及损伤识别。而早在1984年就已经出现了采取线扫描和模拟摄像机针对苹果表面损伤进行检测的实验报道，实验结果显示，采取数据技术能够检测出苹果表面损伤，其检测结果完全能够达到人工分级的精度。与此同时，还出现了一种机器视觉系统，该系统将不规则的图像信息与正常的图像信息区分开来，在去除蔬菜内的杂物以及检测农产品的污点等方面能够取得较好的应用效果。此外，在1989年，国外出现了一种全新的计算方法，即运用红外线扫描摄像机，处理苹果表面的灰度图像，既能够确定苹果表面的损伤面积，还能够区分不同损伤区。然而还技术是以机械装置的设定为基础，需要消耗2s的时间，对一个苹果进行检测，苹果表面缺陷分级精度以及损伤分级进度并不高。
我国在1997年，出现了运用计算机图像处理技术对苹果损坏自动化检测的试验研究，该试验结果显示，该技术的损坏检出率较高，能够规避果梗区以及花萼区对于坏损区域识别的具体影响，且该检测技术的鲁棒性较强。
2.2 在果形识别工作中的具体应用
果形识别是影响水果质量的重要因素之一，对于水果品质检测有着重大意义。当水果成熟后，水果的外形将会发生巨大的改变，且无法采取数学方法进行鉴别，采取其他方式进行果形识别极为重要。
在1981年，有研究人员就针对形状识别中的图像特征进行了探讨，提倡采取结构分析法以及外形轮廓曲线检测法，针对水果外形进行识别。并在1985年，以数字图像分析技术以及模式识别技术为依据，针对番茄定向、番茄形状、表面缺陷以及尺寸进行分类的特殊算法，运用灰度梯度曲线，明确番茄表面缺陷以及花萼位置等。而我国则在2000年，按照果实形状分析，通过连续性指标、半径指标、连续指标对称性、半径指标对称性等特征参数，表示果形，并首次采取参数形状分析法。
2.3 在农产品尺寸以及面积检测工作中的具体应用
农产品分级中，以农产品外形尺寸为依据。在1987年，国外就已经开始研究机械视觉技术在牡蛎肉分级以及尺寸检测工作中的具体应用。并在1992年，针对人工检测以及机器视觉检测进行进行了对比分析，试验结果显示，和人工检测技术相比，采取视觉检测技术，能够提高检测的精确度，减少检测消耗时间；同时在评价以及推广种质资源中，准确的测量以及详细的记录种质形态的指标，有着极为重要的意义。为了能够精确、快速地计算出玉米种质尺度，在1995年，有研究人员就提出了自动化选择技术，该技术在处理玉米种质图像中，其辨别精度极高。
而我国在2002年，有研究人员就针对水果品质进行动态、实时监测的智能化分级生产线进行了研究，该生产线，首先通过水果输送翻转系统，利用滚筒式输送翻转装置，将水果往前输送，在输送过程中，以水平轴为中心，保证水果表面能够被系统检测到，以此获得图像信息。然后利用计算机视觉识别系统，对水果等级进行判断，明确图像信息。该系统具备了视觉识别功能。最终通过分级系统，完成水果分级工作。
3 结语
在二十世纪七十年代以后，计算机视觉技术就已经得到了较为迅速的发展，在我国，该技术在农产品品质检测中的具体应用也得到了人们的高度关注，同时也取得了一定的成效。计算机视觉技术作为人眼的延伸技术之一，其具备了人脑功能，运用该技术代替以往的人工操作技术，已经成为了农产品品质检测工作的必然发展趋势。
参考文献
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[2]王勃，徐静.计算机视觉技术在苹果叶片营养诊断上的应用[J].农机化研究，2008，（03）：887-888.
[3]李朝东，崔国贤，盛畅，等.计算机视觉技术在农业领域的应用[J].农机化研究，2009，10（12）：667-668.
作者简介
陈超（1995-），男，福建省福州市人。现为北京交通大学在校学生。研究方向为电子科学与技术。
计算机视觉技术基础范文4
关键词：计算机；交通监管系统；视觉
中图分类号：TP277
近年来，道路交通安全问题因公路交通事业的快速发展而受到越来多关注。据2002年世界银行统计，全球平均每年死于道路交通事故高达117万人。而在中国，据2008年公安部交通管理局公布的数据显示，全国道路交通事故多达265204起，死亡人数为73484人。
全国道路交通事故防御工作随公路里程、机动车保有量、道路交通流量、驾驶人数的增加成递增趋势。而通过必要的技术手段构建交通安全保障机制，降低交通事故是重中之重。若要好的为基础的交通违规行为检测技术的不断更新，市场上已出现了自动检测与记录的商业化产品，能实时记录出闯红灯、违规超车、违规停车、超速、逆行等违规行为。然而，我国高速交通监控体系仍比较落后，大多在交叉路口设置电子警察系统以此检测车辆闯红灯的违规行为。交通管理部门并不能对出现违规行为的车辆进行及时的交通管制和处理，概括来说管理与检测仍处于管理误区与盲目状态。针对该现象，文本研究了基于计算机的交通监管系统设计与实现。
1 智能交通管理系统简介
ITS系统，该系统综合先进的现代计算机网络技术、信息电子通讯技术、现代信息技术以及自动控制技术等，并将其在整个交通运输管理体系进行有效的运用，为此建立起一种实时、有效、准确、范围广的全方位发挥作用的交通运输控制体系和综合管理系统。近几年人流、车流随着城市发展而猛增，交通职能部门对更加智能的交通管理系统的需求越来越急迫。所以，ITS成为21世纪地面交通管理、运输科技、运营的主要研究方向，带领着交通运输一场伟大的变革。北美、西欧、日本自上世纪80年代末就开始竞相发展智能运输系统，并制定相应的开发计划加以实施，而发展中国家也开始对ITS系统的全面研究与开发。
2 认识基于计算机视觉的智能交通监控系统
2.1 计算机视觉技术
所谓计算机视觉，理解为使用可替代人眼的高清摄影机设备或其他现代高清电子影像摄录装备进行观察，实现对目标的追踪定位、图像识别、模拟数据测量等，并对采集的视觉数据信息送达远端计算机服务器，通过计算机服务器的信号图形图像处理技术对视频数据信息进行进一步加工，实现三维重现现实情景的计算机观察呈现技术。
2.2 智能交通监测系统
通过使用现有的、先进的计算机智能化、视觉化、信息化科技对国内各大路况交通运输实施监测，为工作于交通运输人员呈现数据信息的自动化采集、分析、处理等的智能化服务，且该交通管理系统存在一定自作能力和指挥能力，即为智能交通系统。随着道路、车辆的飞速发展，人民生活水平及国民生产总值的不断提高，智能交通系统，在国内外受到越来越多的青睐。近几年，各道路关键路段、路口随着道路监控机制的普遍建立，也都基本完成了视频监控。
2.3 基于计算机视觉的智能交通监控机制
根据前面2.1对计算机视觉技术和2.2对智能化交通监控系统概念的解析与理解，可总结出以计算机视觉为基础的智能化交通监控机制，其是通过现代高端计算机对视觉信息收集、提取、处理、分析等技术，实现对城市道路交通信息的实时监控、视频数据的收集、信息分析处理，并对城市交通状况使用智能交通机制状况，并通过视频影像引导车辆行驶，以此降低或避免各种各样交通事故发生的智能化交通监控机制。
3 构建以计算机视觉为基础的智能交通监控机制及配套措施
3.1 基于计算机视觉的智能交通监控机制的构建
监控指挥系统、实时交通信息收集系统、高质量信息传输系统是基于计算机视觉的智能交通监控的三大系统。实时交通信息收集系统由多套信息收集装置组成，通过这些信息采集装置实时监控不同位置交通现状。实时交通信息收集系统不仅能进行路段监控与实时交通信息采集的工作，还能将收集数据信息，经由高质量信息传输系统实施输送，或在服务器中存储已处理的信息；一个中央数据库与一个中央服务器是高质量信息存储传输系统核心部分，其中中央数据库对获取到的实时交通路况信息进行存储。而为了便于工作者能通过界面对中央数据库实施提取、查询、查看等操作，因此该界面就由中央服务器来提供，此外该服务器还能将已处理的实时路况数据通过高质量的传输系统输送到监控指挥机制，达到对各路段的交通进行管制、部署及指挥的目的。
3.2 专业技术人员的储备
以计算机视觉技术为基础的智能交通监控机制是一个庞大的系统，具有突出点的优点，该系统集自动化、信息化、智能化为一体，只有专业的技术人才才能使该系统高效工作，因此开展培训储备相关技术人员至关重要。实时交通信息借助于先进的高清装置的正常采集工作，所以储备一批针对高清装置安装、检测、调试及故障修复的技术人员极为重要。现代基于计算机视觉的智能交通监控机制虽然本身具有一定的图形图像分析及处理能力，然而有些工作人是永远被替代的，所以培养储备一批专业的图形图像处理技术人员也是重要的。储备服务器维护技术工，每天以计算机视觉技术为基础的智能交通监控机制都会获取大量的监控信息数据，然而只有大型的服务器才能存储这些数据，可想而知一旦服务器瘫痪就会引发整个机制的崩溃，造成严重的后果，因此专业服务器维护工作者的储备与培养也尤为重要。基于计算机视觉技术的智能交通监控机制并不能取代交通指挥员，其仅是用来采集实时交通信息的系统，仅为了协助交通指挥员监管及疏导城市交通，因此要求储备一批高素质、高质量的交通指挥员也极为必要。
3.3 交通知识的宣传
大城市的交通问题，并不是依靠单纯的开发先进的计算机视觉智能交通监控系统就能处理解决，也不是单单要求市政建设增加公交数量、增铺几条公路或增开通几条地铁就能解决的，以上这些仅是辅助方法。关键在于开展交通知识的宣传与教育工作，强化驾驶员的素质，倡导不酒驾、不逆行、不超速、限号行驶等，自觉遵守道路交通规则，提倡公交地铁出行，减少私家车辆行驶，齐心协力共同打造和谐的交通环境。
3.4 获取政府支持
市政建设的主要问题之一即是交通问题，政府的支持是万万不可缺失的。由于构建以计算机视觉技术为基础的智能交通管制机制，涉及面广，包括道路勘测、先进装置的引进、专业技术人员的储备、装备组织安装与调试、后期维护等等多方面，这些都需要投入大量的人力、财力、物力，而对于任何一个单位、部门或几个市政部门来说都无法独自承担，由此可知政府的大力支持是必不可少的，以政府的力量为媒介，将各部门进行协调、协作，只有这样才能构建成较健全的交通监控体系。
4 结束语
道路交通杂、乱是国内城市交通最突出的特点之一，对于我国的交通事业来说进行行人识别势在必行。而我国对于行人识别的研究仍处于起步阶段，还较落后。且基于计算机的交通监管系统设计较为复杂，涵盖点较多，因此本文仅对设计进行简要介绍，希望达到抛砖引玉的效果。
参考文献：
[1]康晓丽.无线网络技术在交通管理中的应用[J].科技情报开发与经济，2011（21）.
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计算机视觉技术基础范文5
关键词：计算机视觉分析；微小尺寸；精密校正；阈值；图像分割
中图分类号：TP274.4
计算机视觉分析理论是基于精密模式识别和人工智能程序化校验技能进行综合整编的方法，利用光学信息对真实物理结构的实时反映，配合人机协调手段进行二维图像的呈现。在工件表面进行质量检测和图片制备要素分析的系统环节中，阐述物体在空间环境之间的关系样式，争取三维场景的科学搭建。集合要素内容包括边缘、线条和曲面的配备，建立以工业部件为中心的坐标体系，并适当运用不同符号表现模式实现必要三维结构和空间关系的调整，促进精密仪器细节检验工作质量的不断提高。
1 计算机视觉检测技术的相关理论研究
1.1 技术原理分析
渗透性计算机辅助支持结构的视觉鉴定技术在被测实体中的图像显示支持功能基础形势上进行质量状况的把控，这其实就是根据既定的偏差标准实现规模物件的逐个排查。细致的检测工作在深度零件的诱导性特征和完整性配件的支持下，对整体完好效果的几何制备模型进行测量[1]。近阶段的视觉规范系统利用电耦合器件和摄像机进行主题元素的捕捉，并利用计算机内部程序的数字信号转化工具实现图像的并行处理。采用目标图像的特殊坐标记录，利用灰度分布图内的多种综合功能处理系统改善的要务。常规视觉下的检测过程相对比较繁琐，主要是将被检测物体放置于照明效果相对均匀的可控制背景环境中，联结CCD技术和图像卡实现被测部件和数字图像的共性要素融合，保证计算机自动化处理程序的录入。当然，这类研究系统是需要利用相关软体进行放大的，其主要必备功能就是进行图像的预处理、识别和有效分析，将整个过程内部的实际结果数值，包括被测部件的自身缺陷、尺寸等进行整理。
1.2 计算机视觉微小尺寸精密检测工业应用技术的现状
在科学设计信息内容和工业加工制备要领集成化对待的环节中，通常不会直接进行部件表面的接触，一般运用计算机程序下的扫描认知和图像即时呈现功能进行快速的比对检测，整体信号抗干扰能力较强，因此在现代工业生产技术领域内部广受好评。电子工业是在建立计算机视觉分析工艺之后表现最为活跃的行业类型，在此基础上衍生的印刷电板路和集成电路芯片就是利用标准模型的整改，实现规模工序的紧密排列。目前，时下流行的汽车生产、纺织、商品包装等也逐渐向这类手段靠拢，全面改善了现代化工业制备的应用效果。
2 应用视觉微小尺寸分析技术内部拓展机能的补充
灰度图像的主要分割方法包括灰度阈值校正、边缘检测制备等手段。
2.1 灰度阈值校正
这是区域分割方法中一种常见的手段，主要配合多个或单个阈值将图像自身的灰度级别划分为几个项目组，对相同像素的单位数据进行整编。根据实效范围进行分类，包括局部和全局阈值探究两种手段，全局规模下的阈值分析方法就是利用整幅图的灰度直方分布图进行内部最优阈值分割，包括单阈值和多阈值两种形式；同时还可以将初始分析的图像进行子元素的拆解，之后利用单个子图像的既定阈值范围进行最优化分割[2]。分割的基本原理公式为：
其中，合理阈值的选取是非常重要的，目前阈值确定的手段主要包括直方图双峰对照法和最大类间方差累积法等。这种利用灰度阈值实现精准质量的划分手段，计算执行工作相对比较简单，并且实际工作效率水平较高，即便是实际需要分割的物体与图像背景对比深度较强也可以收放自如，但唯一的缺点就是缺少对空间信息的掌控，涉及亮度不足的图像问题，这种阈值分割技术的施工质量往往不会太高。
2.2 边缘检测制备工序
图像内部元素的分割其实就是进行部件边界效益的提取，而边缘检测制备工序则是利用像元及邻域的整体状态进行物体边界相关结构的搭建。边缘检测分割制备技术具体包括并行和串行两种模式，并行手法是运用梯度信息的提取实现不同类别算子的整理；串行边界分割原理则是根据适当强度标准和相似走向的两个边缘端点位置实现连接，主要代表算法包括启发式智能搜索手段等。这种串行算法较并行边界积累统计原则来说具有更强的抗干扰能力，但实际的边缘检测同样不能完好地维持连续效果，需要利用其余技术内容进行边缘制备技巧的修复。
（1）原始图像 （2）Robert算子边缘检测 （3）Sobel算子边缘检测
（4）Prewitt算子边缘检测 （5）Kirsch算子边缘检测 （6）Gauss-Laplace算子检测
图1 微小双联齿轮边缘检测
3 视觉检测系统的创新性改进
根据以上现状问题，创新式视觉整改校验系统利用照明光源、摄像机和图像采集卡等结构实现计算机输出结果质量的补充。其主要运行过程如下：利用被测部件在均匀照明背景的全面优化控制基础，实现物体结构的全面清晰呈现，使用摄像机对相关图像信号进行梳理并转化为电荷信号，配合相关的图像资源采集卡进行部件数字化图像的格式转化；计算机内部软体操作程序将得到的数字图像进行处理和识别，并将最终结果数据输出，实现现代工业技术整体质量规模控制的既定要求。
系统硬件在实现部件转化图像信息的环节中，连接检测机理下的连续软件规划和照明光源等相关设备进行图像适当分辨率的调整，维持图像较为清晰的对比效果。全面控制获取数字图像的时间，抵抗不良因素的干扰影响，维持内部成本经济规模的合理控制，促进科技应用和可持续发展经济战略双重价值标准的同步进展。其中，光源设备的选择必须落实到部件既定的几何形状条件下，利用相关性能参数进行实际工作要求的提供，包括光源位置、亮度、寿命特性等因素的堆积，常用的可见光源包括水银灯、荧光灯等，但这类光源使用寿命有限，因此现下多配用LED光源进行快捷反应、小功耗标准的补充，并且长期使用后的照明效果比较稳定[3]。而摄像机等结构主要还是校正参数的表达方式，进行图像合理分辨率的整改，促进图像采集数字化协调功能的发展，提高系统工作速度等。
4 结束语
计算机视觉检测系统在进行一定部件性能评比的活动中有着很高的贡献，不仅配合硬件的照明、参数制备要领制备功能，同时促进数字化图像对比的速度，使得工业生产环节中的部件检查工序得到大范围整改，满足可持续发展战略规模的视觉意义，促进现代智能化分析处理技术的全面覆盖。
参考文献：
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计算机视觉技术基础范文6
【关键词】动态图像序列;自动扶梯;客流量;测量
视频处理技术的产生和发展使得其应用范围越来越广泛，在这之中，动态图像序列处理技术因其在监控和管理方面的智能化特点，有着非常广泛的应用前景，其在自动扶梯客流量测量分析方面的应用为保证大型场所中自动扶梯的安全性提供了保障，对其进行研究是有着非常重要的意义的。
一、自动扶梯与其客流量
自动扶梯的定义是，由一台特种结构形式的链式输送机和两台特殊结构型式的胶带输送机所组合而成的，用以在建筑物的不同层高间运载人员上下的一种连续运输机械。其主要部件包括梯级、梯级驱动装置、驱动主机、传动部件、紧张装置、扶手装置、金属结构、梯级导轨、上下盖板、梳齿板、安全装置和电气控制系统等。自动扶梯具有连续性强，运输量大的特点，在人流集中的场所有着广泛的应用，比如在商场、飞机场、火车站、地铁站以及一些大型的娱乐场所中都可以看见人们利用自动扶梯来达到移动的目的。
自动扶梯的工作流程为：自动扶梯的梯级链作为扶梯的核心部件，一系列的梯级与两根牵引链条连接在一起，在按一定线路布置的导轨上运行即形成自动扶梯的梯路。牵引链条绕过上牵引链轮、下张紧装置并通过上、下分支的若干直线、曲线区段构成闭合环路。这一环路的上分支中的各梯级（也就是梯路）应严格保持水平，以供乘客站立。上牵引链轮（也就是主轴）通过减速器等于电动机相连以获得动力。扶梯两旁装有与梯路同步运行的扶手装置，以供乘客扶手之用。扶手装置同样由上述电动机驱动。为了保证自动扶梯乘客的绝对安全，在扶梯的主要部件处还装设多种安全装置，当扶梯有发生意外的倾向时，电气系统能及时的制停扶梯。
自动扶梯作为一种凭借运输带进行人员运输的工具，在大型场所的人员运输方面发挥着不可或缺的作用。当行人在自动扶梯的任意一端踏上梯级，就能被自动带到自动扶梯的另一端。扶梯可以一直保持相同的行走方向，但是绝大多数的自动扶梯可以根据时段和人流的需求，由管理人员对其行走方向进行控制。
自动扶梯在实际应用中，由于乘客自身情况存在差异性，因此并不能保证自动扶梯的每节台阶上都能满足理论上的人数设计，另外，在自动扶梯连续运转时，也不能保证乘客都能准确站在台阶上。因此，自动扶梯的实际运送能力与理论水平还是存在一定的差距。因此，为了保证自动扶梯的安全性，就要采取一定的措施对自动扶梯的客流量进行测量和分析。
二、计算机视觉系统
随着计算机技术的发展，计算机视觉研究的技术也越发成熟，目标检查和跟踪技术作为其中一个十分重要的部分引起了人们的广泛关注。
人类通过多种感觉器官形成对外界环境的感知，而在这些感知信息中，绝大多数的信息都是通过视觉，即通过人眼获得的。视觉作为一种高清晰度的媒介，能够在外界环境中实现信息的获得，还能对获得的信息进行处理、存储和传输。而为了填补智能机器在这个领域中的空白，从而实现捕获图像并对图像的属性进行描述及理解的目的，计算机视觉这门学科便应运而生。
计算机视觉的原理就是利用成像系统来代替视觉器官作为输入手段，利用计算机来代替人脑作为处理和解释的系统，从而使计算机能够实现如人一样的功能，通过视觉上观察到的事物和状况来理解、解释当前的事项，并依据视觉系统观察到的不同状况，自动做出适合当前状况的处理。但是要想达到这个目标，是要经过长久努力的，因此，人们在实现最终目标之前，首先确立了一个中期目标，这个中期目标就是建立起一种视觉系统。此视觉系统能够达到一定程度上的智能化，依据视觉敏感度和反馈完成一定的任务。自主车辆的直觉导航系统就是计算机视觉的一个重要的应用实例，然而，截止目前，还未能实现同人一致的对于任何环境都能进行识别和理解的能力，对于自主导航系统的实现还存在一定的差距。基于此，人们又将研究目标转向了高速公路上的道路跟踪能力，从而实现视觉辅助驾驶系统的开发，避免车辆在行驶的过程中与前方车辆发生碰撞。
需要特别指出的是，在这种计算机视觉系统中，计算机在其中的作用只是代替人脑的作用，但并不代表计算机就一定要按照人类视觉方法来处理视觉信息。计算机在处理视觉信息时，还是应该依据计算机系统本身的特点来进行，但是人类视觉系统作为目前为止人们所知的、功能最为强大和完善的视觉系统，还是应该作为计算机视觉研究的指导方向和启发方向。而这种由计算机信息处理的方法来研究人类视觉并建立起人类视觉的研究，被称为计算视觉，也是计算机研究中一个重要的研究领域。
随着人们逐渐步入信息时代，计算机技术广泛渗透于各个领域。究其原因，主要是因为很多没有经过专业计算机训练的人也要使用计算机，同时，计算机随着科学技术的不断发展，其功能性也在不断地增强。然而，这也相应为计算机的使用带来了一定的弊端，比如，计算机的使用方法也变得越来越复杂，这就在一定程度上导致了人本身的灵活性与计算机使用时的死板要求形成了强烈的反差和矛盾。前者可以通过听觉、视觉等各种感官知觉与外界进行信息交换，还可以通过大脑的处理，用不同的方式传达相同的意义，而计算机却只能依照之前编写的程序语言来运行程序来实现运行的目的。因此，为了能方便更多的人应用复杂的计算机，就必须要通过一些有效的措施来改变从前计算机为主体，人去适应计算机的状况，而应该以人为本，交换主体，让计算机来适应其使用者的需求和习惯，以人的习惯为要求指向，让计算机具有听觉、视觉等能力。同时，计算机还需要具有一定的逻辑推理能力和决策能力。而这种计算机即智能计算机。智能计算机的出现，使计算机的使用更加方便和人性化，以智能计算机为基础的系统也为各个领域的发展带来了巨大的促进作用，替代了很多繁重的工作，提高了工作效率，并且保证了工作人员的作业安全。
同时，在计算机视觉研究领域，运动目标的检测识别和跟踪技术一直都是一个热点问题，其对识别精度和实时性要求更高，其算法的好坏会给结果的稳定性和精准度带来直接的影响。而这些方法的实现都是基于动态图像序列。
三、基于改进型Hausdorff距离的人体检测
自动扶梯客流量的测量工作是极具现实意义的，通过对大型场所内自动扶梯的客流量进行测量，可以有效对客流量进行控制，提高人员和建筑的安全。而测量工作的实现是基于摄像头获得的动态图像序列，并通过序列进而识别出人数和即时速度。为了能够准确识别出自动扶梯上的各个人体，可以采用Hausdorff距离识别方法。这种方法即使在有光线问题或者遮挡问题导致人体特征现象发生时，也能完成对人体的识别。而Hausdorff距离模板又具有适应性强且计算量小的优点。但是在很多应用场合中，一旦被测图像中有些边缘信息消失或者存在大大量与人体特征无关的点时，这种距离模板的匹配就不能达到令人满意的效果。
Hausdorff距离的模板匹配及其缺陷
Hausdorff距离是用来描述两组点集间相似度的量度，是一种集合之间的定义形式。若设A、B为两个有限点集，则Hausdorff距离则可表示为：
H（A，B）=max（h（A，B），h（B，A）） （1）
h（B，A）=max{mina-b} （2）
当Hausdorff距离用于二值模板与图像之间的匹配时，首先要计算这两个二值图像的距离变换。由（2）计算出有向距离，再由（1）得出Hausdorff距离的值，从而判断出匹配情况。但是需要特别指出的是，一旦图像中存在突发的噪声时，Hausdorff距离值也可能变得很大，从而造成目标物体不能被有效检测。另外，当所测目标物因为光线的问题或者遮挡问题只有部分物体特征呈现出来时，Hausdorff距离的值也可能会很大，也就是说目标物体还是得不到检测。
针对以上方法存在的缺陷，为了进一步提高此方法的稳定性，对（2）进行了改进，有相距离表示为：
从而通过对不同区域下的界定就可以有效去除二值匹配过程中干扰因素的影响。
基于滤波的目标预测跟踪
可以采用滤波器进行预测和跟踪匹配位置中心点。此处滤波器将被用于匹配中心点在下一图像中的位置，假设这两个坐标之间不相关，则就可以实现对这两个中心点的分别预测和跟踪，极大提高了算法的执行效率。而在下一帧中检测目标时，就可以缩小搜索范围。这不仅使得该算法的执行速度得到了提高，还使之更适于自动扶梯客流量状况测量的实时操作。
四、结语
自动扶梯客流量的测量对于扶梯的安全使用有着重要的意义，相信随着科学技术的不断发展和科研人员的不懈努力，在不久的将来，一定会出现更为方便、准确的测量方法，并在各个领域上得到有效应用，为计算机视觉系统的发展提供坚实的基础。
参考文献
[1]贤云得.机器视觉[M].北京：科学出版社，2004.
[2]张强.动态图像序列中目标检测与跟踪技术研究[D].华北电力大学，2012.
