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计算机视觉技术与应用范文1
【论文摘要】随着Internet的普及，尤其是宽带网的盛行，计算机病毒也在向网络化方向发展，这种病毒就是所谓的蠕虫病毒。本文利用数据挖掘技术，研究了如何在新的蠕虫病毒大规模爆发之前就将其检测到，并采取相应的措施。
一、网络病毒的特征分析
网络病毒（蠕虫病毒）自身就是一个可执行的二进制代码程序文件。它的传播途径、方式与传统的病毒不同，它具有主动性传播的特点。它主动扫描网络上主机操作系统和一些网络服务的漏洞（大多是利用操作系统的缓冲区溢出漏洞），利用这些漏洞侵入这些主机，将自身的副本植入其中，从而完成传播过程。被感染后的主机又会用同样的手法感染网络上其它的主机，如此反复下去，这样很快就会传遍整个网络，尤其是一个新的操作系统漏洞还没引起计算机用户足够重视的时候。蠕虫病毒感染主机后往往大量占用主机资源（如CPU资源、内存资源等），使机器运行速度越来越慢，或向网络上发送巨量的垃圾IP数据包，严重阻塞网络带宽，甚至造成整个网络瘫痪。更恶毒的还会盗取用户的敏感资料，如帐号和密码等。而且现在的蠕虫病毒有从以破坏为主要目的向以盗取资料为主要目的转换的趋势，因此危害更大。
通过分析蠕虫病毒的传播过程可知，蠕虫病毒要感染网络上的其它主机，首先必须对网络上的主机进行扫描。它的这一举动就暴露了目标，就为检测蠕虫病毒提供了途径，也使蠕虫病毒预防系统的实现成为可能。通过抓包分析，发现蠕虫病毒的扫描过程并不像黑客入侵前的扫描那样详细，它只是随机地生成目标主机的IP地址（通常优先生成本网段或相邻网段的IP地址），然后用攻击模块（通常是用缓冲区溢出程序）直接攻击目标IP地址的主机，而不管该主机是否存在。这个攻击过程首先要向目标主机的特定端口发起TCP连接请求。例如，冲击波蠕虫病毒会在几秒内两次向目标主机的135端口发起连接请求，而震荡波会在几秒内两次向目标主机的445端口发起连接请求。因此，通过捕获数据包，利用数据挖掘技术分析它们的特征，找出异常的数据，从而达到预防的目的。
二、基于数据挖掘的病毒预防系统
基于数据挖掘的蠕虫病毒预防系统主要由数据源模块、预处理模块、数据挖掘模块、规则库模块、决策模块、预防模块等组成。
（一）工作原理
1．数据源是由一个抓包程序将所有来自于网络的、发向本机的数据包截获下来，交给预处理模块处理。
2．数据预处理模块将截获的数据包进行分析，处理成连接请求记录的格式。因为蠕虫病毒传染网络上的主机时，会主动地向主机发起连接，这也是预防系统建立的理论依据。连接记录由时间、源IP地址、源端口、目的IP地址、目的端口组成。这些众多的连接请求记录组成了事件的集合。
3．规则库用于存储已知的蠕虫病毒的连接特征和新近数据挖掘形成的规则集。规则集是蠕虫病毒行为模式的反映，用于指导训练数据的收集和作为特征选择的依据。
4．数据挖掘模块利用数据挖掘算法分析由连接请求记录组成的事件库，分析结果交给决策模块处理。
5．决策模块将数据挖掘的结果与规则库中的已知规则进行模式匹配，若与规则库中的规则匹配，则由预防模块发出发现已知蠕虫病毒的警报；若不匹配，则由预防模块发出发现新蠕虫病毒的警报，同时将新规则加入到规则库中。
（二）基于数据挖掘的病毒预防系统
1．分类：把一个数据集映射成定义好的几个类。这类算法的输出结果就是分类器，常用决策树或规则集的形式来表示。
2．关联分析：决定数据库记录中各数据项之间的关系。利用审计数据中系统属性间的相关性作为构建正常使用模式的基础。
3．序列分析：获取序列模式模型。这类算法可以发现审计事件中频繁发生的时间序列。这些频繁事件模式为构建预防系统模型时选择统计特征提供了指导准则。其算法描述为：已知事件数据库D，其中每次交易T与时间戳关联，交易按照区间〔t1，t2〕顺序从时间戳t1开始到t2结束。对于D中项目集X，如果某区间包含X，而其真子区间不包含X时，称此区间为X的最小出现区间。X的支持度定义为包括X的最小出现区间数目占D中记录数目比例。其规则表示为X，Y->Z，[confidence，support，window]，式中X，Y，Z为D中项目集，规则支持度为support（X∪Y∪Z），置信度为support（X∪Y∪Z）/support（X∪Y)，每个出现的宽度必须小于窗口值。
3．系统中的数据挖掘模块
首先利用分类算法对连接请求事件库中的数据进行分类，本系统中分别按源IP地址与目的端口对事件进行分类。然后对这两类数据进行关联分析与序列分析，在对相同源IP地址的数据分析中可以发现该台主机是否感染已知的蠕虫病毒或异常的举动（可能是未知的蠕虫病毒所为）；对同目的端口的数据分析中可以发现当前网络上蠕虫病毒疫情的严重程度。
【参考文献】
[1]杨玉锋，夏晓峰.上网用户安全防范[J].韶关学院学报：自然科学版
计算机视觉技术与应用范文2
关键词 计算机；视觉技术；应用研究
中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）16-0114-01
计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。作为一种多学科综合应用下的新技术，随着专家对其研究会的不断深入，其应用领域也越来越广，给人们的生产生活带来了极大方便。
1 计算机视觉技术
计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。该技术在应用过程中会涉及到计算机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科，多学科技术的综合运用使得计算机具有了“感知”周围世界的能力，这也正是该技术发挥作用的核心所在。计算机视觉技术的特点就在于，首先，它能在不接触被测者的前提下完成对被测者的检测；其次，该技术应用的领域和检测的对象非常广，能在敏感器件的应用下，完成对人类难以观察到的超声波、微波和红外线等的检测；最后，该技术还突破了人在视觉观察上长时间工作的限制，能对检测对象进行长时间观察。
2 计算机视觉技术在各领域的应用分析
随着计算机视觉技术研究的不断加深，该技术的应用领域也越来越广，下面，本文就选取工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面对计算机视觉技术的应用进行简要分析。
2.1 在工业领域中的应用
工业生产对产品的质量要求极高，计算机视觉技术在工业上的应用主要集中在以下3方面：1）产品形状和尺寸的检测上。对制造业而言，产品的形状和尺寸是否合格直接影响到产品在实际应用过程中作用的发挥。计算机视觉技术的应用能对产品进行二维和三维等几何特征的检测，如产品的圆度、位置及形状等。2）产品零部件缺失情况的检测。在生产线运行过程中，计算机视觉技术能准确检测出产品在生产过程中是否存在铆钉、螺丝钉等零部件的缺失以及产品内部是否在生产过程中掺进杂质等。3）产品表面质量的检测。为了从各个方面保证产品的合格性，对其进行表面质量的检测也是一个极其重要的环节。计算机视觉技术实现了对产品表面的纹理、粗糙度、划痕、裂纹等各方面的有效检测。
2.2 在农业生产领域中的应用
该技术在农业领域的应用主要集中在以下两方面：1）对病虫害的预测预报。预测预报作用发挥的关键环节是建立起计算机视觉技术对所有昆虫的识别体系。对昆虫图像识别系统进行数字化建模所使用的方法主要以下2种，一种是运用数学形态学的方法对害虫的边缘进行检测，进而提取害虫的特征；第二种是从昆虫的二值化图像中提取出昆虫的周长、面积和复杂度等基本信息，并对这些信息建立害虫的模板库以实现对昆虫的模糊决策分析。2）对农作物生长的监测。常用的方法就是运用计算机视觉技术下的非接触式监测系统对农作物生长环境下的光照、温度、湿度、风速、营养液浓度等相关因素进行连续地监测，进而判断出农作物长势。
2.3 在林业生产中的应用
该技术在林业生产中的应用主要集中在农药喷洒和林木球果采集这两方面。就林业的农药喷洒而言，常规的农药喷洒方式易造成农药的大量流失，不仅达不到防止林业有害生物的目的，还浪费了大量的人力、物力和财力。计算机视觉技术的应用能通过对施药目标图像进行实时分析，得出具体的施药量和准确的施药位置，该技术指导下的施药工作极大发挥了农药的效果。就林木球果采集而言，该采集工作的操作难度一直都很大，我国当前使用的方法主要是人工使用专业工具下的采集以及机械设备运用下的高空作业车采集和摇振采种机采集，这两种方式都存在一定的安全性和效率问题。计算机视觉技术的应用能通过对需要进行采集的林木球果进行图像采集来得出球果所处的具置，再结合专业机械手的使用完成球果采集。该技术不仅节省了大量劳动力，还极大提高了采摘效率。
2.4 在农产品检测中的应用
农产品在生产过程中受自然环境的影响比较大，所以农产品不仅会产生质量上的差异，还会造成颜色、大小、形状等外观上的极大不同。由于农产品在出售时大多要进行产品等级的划分，所以将计算机视觉技术运用到对其颜色和外形尺寸的检测上，有效达到了对农产品进行检测的目的。通过对外观大小尺寸的检测，不仅提高了对农产品进行分门别类地等级划分的效率，还在很大程度上减少了对产品的损坏；通过对西瓜等农产品进行颜色上的检测，能准确判断其是否成熟，有效避免了人工操作下的失误。
2.5 在电力系统自动化中的应用
计算机视觉技术在电力系统自动化应用的表现当前主要表现在以下2个方面：1）在人机界面中的应用。人机界面在运行过程中更加强调人的主体地位，实现了用户对各种效应通道和感觉通道的运用。具体来讲，计算机视觉技术在用户向计算机的输入方面，效应通道实现了手动为主向手、足、口、身体等的转变；在计算机向用户的输出方面，感觉通道实现了视觉为主向触觉、嗅觉、听觉等的转变。2）在电厂煤粉锅炉火焰检测中的应用。对煤粉锅炉火焰的检测既能有效判断锅炉的运行状况，又能在很大程度上实现电厂的安全性运营。由于煤的负荷变化和种类变化会在使着火位置发生移动，所以为了保证炉膛火焰检测的准确性，必须弥补之前单纯应用火焰检测器只能判断有无火焰开关量信号的弊端。计算机视觉技术的应用，就在弥补火焰检测器应用弊端的基础上，实现了对火焰形状的进一步检测。
2.6 在图书馆工作中的应用
随着当前数字图书馆和自动化管理系统的建立，计算机技术在图书馆方面的应用越来越广泛。当前计算机视觉技术在图书馆方面的应用主要集中在古籍修补和书刊剔旧这两方面。就古籍修补而言，古籍图书等在收藏的过程中，受温度、湿度、光照等的影响，极易导致纸张变黄、变脆以及虫洞等现象的出现。在进行修补时，依靠计算机视觉技术开展具体的修补工作，能在很大程度上提高修补工作的效率。就书刊剔旧而言，由于图书馆藏书众多，对那些使用率低且较为陈旧的文献资料进行及时地剔除，能实现图书资源的及时更新。计算机视觉技术在该方面的应用，极大地保证了工作的准确性和效率性。
3 结束语
通过以上对计算机视觉技术在工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面的研究可以看出，随着计算机技术的进一步发展以及计算机与各专业学科的不断渗透，该技术的发展前景和应用领域都将更加广阔。
参考文献
计算机视觉技术与应用范文3
1.1计算机在和艺术融合时
有效结合图像、文本、声音、动画等因素，在丰富艺术语言表现形式时，也使作品更具有感染力。当计算机视觉艺术与数字媒体结合在一起时，使人们在观看画面时，不仅是欣赏画面，也能够感受到声、色等。数字媒体通过计算机视觉艺术利用高度仿真的视觉、触觉和听觉，使大众在观看电影或玩游戏时，能够真实感受到虚拟世界，同时还可以通过肢体语言、动作以及视线的转移，与计算机进行有效交流。比如在2010年开展的上海世博会上，德国馆所开展的动力之源”金属球表演1.3吨重、装有40万根LED发光二极管的互动金属球。在互动开始时，观众被分成两批跟着解说员的指令呼喊，金属球自动找到声音最响亮的那个方向。然后，哪边的呼喊声大，互动球向那一边的摇摆也更为剧烈，同时，球体表面上，亦不断展现出一幅幅城市的美好愿景。使大众不仅是单独欣赏电影，而是可以参与到视觉艺术表演中。数字媒体通过计算机视觉艺术，在最大程度上满足艺术创作对感受的表现。
1.2计算机视觉艺术在数字媒体中的应用
丰富了艺术的表达形式。交互技术的发展与成熟，使计算机视觉艺术的领域得到很好的拓展，并在各种数字媒体艺术中得到广泛应用。比如在网页、游戏等内容。交互技术的应用，使人们不再是被动的欣赏，而是参与到视觉艺术中，让大众去参与、选择和判断，而且可以通过不同的选择将过程和结局进行不同的呈现，调动观众的兴趣，提高大众的参与度。
1.3计算机视觉艺术在电子游戏中的应用
首先是大型电子游戏应用的计算机视觉艺术。比如日本科乐美公司在推出警匪枪战射击《警察官2》游戏时，就受到许多玩家的欢迎。在游戏中，玩家不再只是使用鼠标和键盘来进行游戏，而是玩家可以通过身体行动，比如“蹲、闪及侧身等行为以此进行移动。机器通过摄像机部捕捉到玩家的身体动作，玩家可以有效操作与机器相连的手枪，将屏幕中的对象进行射中。其次是手机上的小型电子游戏，比如在《神庙逃亡》，玩家只需要用手指向左、向右滑动屏幕，可以人物向左或向右转向；而向上、向下滑动则可以让人物跳跃或下滑过各种障碍。另外在需要游戏人物在左侧或右侧奔跑时，只需要侧一下手机就可以，并且游戏画面有着充足的声光效果，可进行互动，有着极高的震撼力，对提高大众的参与度有着积极的促进作用。
1.4计算机视觉艺术在数字媒体中的应用
使数字媒体技术将艺术进行有效表现，并在纯艺术和实用艺术中应用到数字媒体，而数字媒体技术可以将单纯的个人视觉进行有效的创造，并将艺术转化为社会性视觉产品，并可以获得经济效益。而大众可以利用拷贝、剪切等方式将数字媒体中的视觉艺术进行获取，然后将艺术资源进行转化，为个人视觉艺术的创作奠定了坚实的基础。随着大众对独特性以及个性化的艺术要求越来越高，在追求独特的视觉艺术时，追求刺激的视觉艺术时，也提高了对视觉艺术作品的评价标准。计算机视觉艺术在数字媒体中的应用，给大众带来美的享受，使大众在观看视觉艺术时可以怀着愉悦、舒适的感觉进行欣赏，也可以获得相应的审美评价，在潜移默化中改变着人的精神追求。计算机视觉艺术在数字媒体中应用时，没有掺杂其他因素，使计算机视觉因素只是追求视觉形式和视觉美感，能够在最大程度上体现艺术的本质。并且数字媒体本身就具有美的品格，与计算机视觉艺术相结合，使数字媒体艺术在具备了美时，也可以体现真。因此，计算机视觉艺术在数字媒体中的应用，提高了审美价值，大众通过感受、体悟数字媒体所体现出的视觉艺术，领悟到视觉艺术中的美，能够在很大程度上满足大众对美的追求。
2总结
计算机视觉技术与应用范文4
1、引言
随着经济的迅猛发展，汽车的迅速普及，根据社会对汽车产业的要求，车辆的各方面指标都受到人们越来越多地关注，汽车涂装过程中的瑕疵直接影响汽车的外观质量，因此如何在生产过程中利用计算机视觉检测技术检测出并及时修补汽车涂装过程中产生的瑕疵就成了首要的任务[1]。本文的研究内容是首先了解计算机视觉检测系统的工作原理，汽车涂装瑕疵的种类，然后结合两者的特点，应用计算机视觉检测系统检测汽车涂装瑕疵。该研究的价值在于两方面：①对于汽车生产的自动化和过程自动化，计算机视觉是现实真正意义的自动的基础和一种重要的质量控制的手段；②对于汽车涂装瑕疵的修补可以提高其修补的精度。
2、汽车涂装瑕疵的计算机视觉检测系统
汽车涂装瑕疵检测系统主要包括照明系统、图像采集卡、CCD摄像机、计算机以及软件处理等几个主要部分[2]。综合计算机视觉检测系统的构成和线结构光测量的原理，基于计算机视觉的汽车涂装瑕疵的检测系统大致是这样构成的：将线结构光投射到被测物上，所形成的光斑作为传感信号，用CCD摄像机采集光斑图像，采集到的图像信号被传输到计算机，根据图像处理和计算机视觉检测系统的处理产生处理结果，返回到涂装生产线，对车身的涂装进行修正，从而提高产品质量。汽车涂装瑕疵的视觉检测系统如图1所示[3]。
3、计算机视觉检测
计算机视觉是计算机对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。计算机视觉系统基本原理：机器视觉系统通常采用CCD相机摄取图像，将其转化为数字信号，再采用先进的计算机硬件与软件技术对图像数字信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图像特征值，并在此基础上实现模式识别、坐标计算、灰度分布图等多种功能。计算机视觉系统能够根据其检测结果快速地显示图像、输出数据、指令，执行机构可以配合其完成指令的实施。计算机视觉系统主要由图像获取、图像分析和处理、输出显示或控制三个功能模块组成[4]。视觉检测按其所处理的数据类型可分为二值图像、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。一个完整视觉检测系统包括：图像采集、图像分割、零件识别、模型匹配和决策判断。Newman[5]等描述了利用深度图像进行零件检测的AVI系统，具有一定的代表性。一个典型的AVI系统如图2所示。
4、汽车涂装瑕疵的检测算法
由于汽车涂膜中一些缺陷的边界比较模糊，例如：气泡、爆裂气泡孔、气泡针孔、抽缩等等。边缘处灰度变化很小，直接用传统的微分边缘检测算法无法有效的检测出来。所以对缺陷模糊边缘的检测成为了算法的关键[6]。本文介绍了基于线结构光的边缘检测方法。汽车涂装表面被光源投射器发出的线结构光照射，反射出的图像被CCD摄像机所接收传输到计算机视觉检测系统中。若涂装表面没有瑕疵，则产生图3的图像。若涂装表面有瑕疵，则产生图4的图像[7]。
计算机视觉技术与应用范文5
关键词：计算机； 交通运输； 视觉； 信号控制
中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1006-3315（2013）06-175-001
近20年来，随着我国经济社会的快速发展，大家直接的感觉是交通和运输行业呈现出井喷式的发展：在1990年的时候，我国机动车保有量是1476.26万辆，我国公路的总里程102.83万公里；到了2010年，我国汽车的保有量已经达到了2706.13万辆，我国公路总里程已经达到了482万公里。交通运输对经济的发展起着至关重要的作用，高效的运输保障能力是促进经济发展的重要措施；自上世纪计算机技术在交通运输领域应用以来，其高运算性、集成性为交通运输系统的发展提供了充分的技术支持，提高了运输效率，缓解了交通运输压力。随着计算机技术的飞速发展，在交通运输系统中将会有更为广泛的运用。
1.计算机视觉技术在交通运输中的应用
基于图像处理的计算机视觉技术是通过摄像机获取场景图像，并借助于计算机软件构建一个自动化或半自动化的图像/视频理解和分析系统，并提供及时准确的图像/视频处理结果，以模仿人的视觉功能。采用人工值守的方式来处理交通问题是一种劳动力成本高昂且效率极为低下的一种工作模式，为了极大地提高工作效率并降低劳动力成本，计算机视觉技术应用于交通领域则成为了近年来的热点之一，其主要应用于以下几个方面：
①基于计算机视觉技术的车辆牌照自动识别。
②基于计算机视觉技术的车辆检测与流量统计。
③基于计算机视觉技术的公交车辆乘客人数统计。
④基于计算机视觉技术的公交专用道非法占道抓拍。
⑤基于计算机视觉技术的驾驶员工作状态判断。
⑥基于计算机视觉技术的行人检测。
随着图像处理、模式识别与人工智能技术的发展，更多的基于计算机视觉新技术将在智能交通系统中涌现，并以此进一步便利人们的出行方式与交通职能部门管理水平与工作效率。
2.车辆收费系统中计算机技术的应用
在近期我国兴起的不停车收费系统（ETC系统）是一种先进的电子收费系统，它包括自动车辆识别系统、计算机网络、监控系统和车道系统4个部分。与之前人工的收费系统相比，节约资源、减少污染、杜绝票款流失、减少车辆延误、提高通行能力与服务水平；该系统普遍采用非接触式的射频卡，以天线的方式对车辆上卡中信息进行读写，采用高速率的半双工协议来进行车辆识别与数据交换，实现车辆不停车收费，不停车收费系统将是未来收费系统的发展趋势，具有极其广阔的应用前景。
3.在交通信号控制领域计算机技术的应用
随着大、中城市不断增加的车辆和有限的道路空间矛盾日益加剧，交通系统面临着越来越多的问题。合理的运用计算机控制管理技术是缓解城市交通问题的重要措施之一，交通信号自动控制是交通控制的重要组成部分。智能交通中的信号灯控制显示出了越来越多的重要性，采用计算机技术、自动化控制技术和现代网络通讯技术，使车辆行驶和道路导航实现智能化，从而缓解道路交通拥堵，减少交通事故，改善道路交通环境，节约交通能源，减轻驾驶疲劳等功能，最终实现安全、舒适、快速、经济的交通环境。
随着我国交通建设的发展，未来的交通控制将在道路、车辆和驾驶员之间建立快速通讯联系。哪里发生了交通事故，哪里交通拥挤，哪条路最为畅通，会以最快的速度提供给驾驶员和交通管理人员。同时专为外出旅行人员及时提供各种交通信息，提供信息的媒介是多种多样的，如电脑、电视、电话、路标、无线电、车内显示屏等，任何一种方式都可以。无论你是在办公室、大街上、家中、汽车上，只要采用其中任何一种方式，你都能从信息系统中获得所需要的信息。有了该系统，外出旅行者就可以眼观六路、耳听八方了。
4.总结
21世纪将是计算机技术高速发展并更加广泛应用的世纪，也是公路交通智能化的世纪，人们将要利用计算机技术，构建更加智能的交通运输体系。计算机技术在将来的交通运输管理中将发挥更加重要的作用。计算机技术将使未来的车辆靠自己的智能系统和道路交通管理体系在道路上自由行驶；公路交通依靠自身的计算机视频传感技术将交通流量调整至最佳状态。计算机技术使得交通运输的效率更高，更好的为经济飞速发展做好支持。
参考文献：
计算机视觉技术与应用范文6
关键词： 食品物流； 运作模式； 计算机视觉； 实时监控
中图分类号：TP393 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2013）08-87-02
0 引言
为了加强食品安全的有效追踪和监控，山东省自2011年5月以来，建成了黄河三角洲高效生态冷链产业物联网管理运营中心，开通了“冷链产业物联网管理平台”。黄三角冷链产业物联网管理平台依托食品产销对接系统和食品品质安全管理系统，实现了食品全程监控和追溯。然而，目前这一管理平台只能实现食品运输流程的监控和出现安全问题之后的追溯，而不能实现食品质量的实时监管。对消费者健康的保障和对社会稳定、经济发展的需求日益增长，通过一个可视化的食品物流信息化监控体系运作模式来进行食品安全监控的重要性日益突出[1]。
1 监控体系运作模式
监控体系运作模式利用计算机视觉技术，通过图像分析，提取食品数字图像中的特征信息，实现食品品质安全信息的快速、客观、准确检测，能为食品生产、加工、物流和销售过程的自动化跟踪和监管提供信息支持，让食品行业彻底实施食品的源头追踪以及在食品供应链中提供完全透明度的能力[2]。
1.1 食品图像的分析
计算机图像处理步骤包括图像预处理、目标边缘、检测与图像分割、特征提取以及模式识别，为后续图像特征提取提供分析对象。食品图像质量检测流程如图1所示。
[进行食品边缘检测][图像处理和模式识别软件][获取食品颜色][食品图像][食品分析系统]
图1 食品质量检测流程
为了在食品物流中实时监控食品的品质，我们利用计算机视觉技术实现直观可视化的监控。通过计算机视觉技术可以对食品进行像素级的图像获取，并能根据食品的形状变化和表面颜色的识别实现对食品外观的初步检测。同时在物流运输过程中能够实时对检测不合格的食品进行筛选和处理，避免了消费者购买到腐烂变质和表面缺陷的食品。实现实时物流跟踪，建立信息追溯和信息共享机制，成为当前食品物流配送的关键。物流可视化运作模式可以大大加快数据的处理速度，使时刻都在产生的海量数据得到有效利用；可以在人与数据、人与人之间实现图像通信，从而使人们能够观察数据中隐含的现象，为发现和理解食品流动过程中出现的问题和及时解决问题提供了有力工具。
1.2 建立智能移动货仓
在本物流可视化运作模式中，设计了在移动货仓上安装摄像头并连接到信息管理平台，通过摄像头对货仓打开次数及货物的提取、装载情况等进行记录。当在运输过程中需要对食品进行提取、调换等其他操作时，只有工作人员向物流信息平台发送请求指令，主管人员确认身份后，指令下达到货仓，方可进行工作。这样可以有效避免在运输过程中遗漏、丢失或者更换货物，管理流程如图2所示。
为了在食品生产、加工、运输、销售过程中及时了解食品物流的情况，给食品原料中夹带了RFID标签；在RFID标签中对食品的仓储过程、入库、出库情况进行标示，物流信息管理平台可以根据计算机视觉处理系统得出的数据与RFID信息进行比对，避免了货物在物流过程中出现异常情况[3]。
2 可视化食品物流功能结构
在食品物流监控体系中，通过摄像头CCD获取食品图像，传送到计算机视觉系统。系统对图像进行处理和分析，然后将分析结果提交到物流信息管理平台。食品质量管理员可以根据信息系统给出的信息通知到货仓告知物流现有情况；同时，在顾客购买食品时可以通过RFID技术，采用系统提供的终端接口，对货物的生产、加工、运输、分发、销售等情况进行追溯查询。系统结构图如图3所示。
可视化食品物流运作系统基于B/S体系架构，并且利用软件自动采集图像信息，并将货物信息、条码信息、尺寸信息和重量信息合成到图片中，同时这些信息也记录在服务器的关系数据库中。通过服务器端的Web服务，可以实现用户在局域网/广域网内，查询相应的信息内容[4]。
3 结束语
利用计算机视觉技术可以获得食品品质的空间位置信息，能够减少传统人工检测带来的高强度劳动，减少检测主观性和人工成本，释放人力资源。通过获取食品的数字图像，可以传输给远距离的分析者或者分析系统，从而实现食品品质信息的区域分析和共享。利用计算机视觉技术无缝地实现对货物的全程可视化追溯，是今后食品物流方面研究的重点，为实现食品便捷的反向查询，进一步保证食品的安全奠定了基础。
参考文献：
[1] 全英华.我国现代食品物流发展现状和对策[J].物流科技， 2011.5：67-68
[2] 陈非.物流可视化信息平台探究[J].科技创新导报，2011.31：198-120
