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计算机视觉的发展范文1
【关键词】会计电算化；管理型软件
一、浅析会计电算化的特点
会计电算化具有如下四大特征：人机结合，会计核算自动化、集中化、数据处理及时准确以及内部控制多样化等。
1.效率的提升
相比于传统的会计核算，会计电算化不仅提升了会计信息的质量而且提高了会计工作的处理效率。传统的会计核算一般都是手工记账为主，耗时耗力而且间接的提高了企业财务的管理以及核算成本。另外，通过会计电算化的有效利用，员工能够精确快速的输入账目，系统将自动快速生成相应的数据，通过系统的数据会计人员能够及时发现账目失衡，并高效的将其处理，降低了企业财务的管理成本。
2.便捷性的增强
一般来说，会计电算化的处理结果相比传统的手工账较为安全可靠，在提高账目安全性的同时也减少了一些不必要资源的浪费。另外，会计电算化对会计数据进行了一系列数据的系统管理，方便使用人员对错误的账目进行盘查，确保了会计信息的效率。
3.会计信息的保存与管理
会计电算化能够将分散的会计信息进行系统的组合，这种管理方式相比于人工账务处理更加的智能。另外，会计电算化也能够避免人工经常出现的重复登记会计信息的特点，能够及时的更改以及调整人工操作中出现的账目错误等问题，确保了信息的准确性以及完整性从而实现会计数据的科学管理。
二、会计电算化在发展中出现的问题以及瓶颈
1.会计电算化软件的通用性、适用性以及安全性较差
（1）财务软件的开发者为了节约开发的成本，通常将一套财务软件用于不同行业的不同企业，导致许多企业在运用该软件时出现软件的系统过于庞大，涉及的业务覆盖面较大，许多软件的功能并没有应用到实际工作中，还要花费财务的大量时间进行软件的学习，这样给财务的工作造成了相当大的麻烦。（2）会计电算化的软件设计较为杂乱，一般而言，会计电算化的软件开发项目较多另外许多企业都拥有自己的会计电算化软件系统，这样会使得会计人员在进入不同企业中需要会计人员耗费大量的时间并造成了时间成本的增加。（3）会计电算化的安全性能较差。许多财务信息都能通过会计电算化软件反应出来，这些信息一般也关乎了企业发展的商业秘密，很大程度影响了企业的生存与发展。
2.缺乏相关的高级会计电算化人才
由于会计电算化在国内的普及时间相对较短，并缺乏培养会计电算化的专业人才，从而妨碍了会计电算化向成熟阶段迈进。一方面会计人员对电算化系统的运用不到位，思想较为陈旧，不利于会计电算化向规范化发展；另一方面，会计人员缺乏自主学习的意识。计算机运用知识较为薄弱，加之又不主动参与到系统的学习上，对财务工作的处理始终徘徊在传统的方式上。而定期的培训也未能达到灵活处理会计数据的实际效果，仅仅停留在对会计电算化的使用层面上。
3.企业会计电算化的内部监管力度的缺失
许多企业并没有意识到会计电算化在操作上存在安全隐患，在会计工作处理中也会出现职权分工不明确的情况。另外会计人员在系统层面中往往身兼数职，使得财务信息的保密性大大降低，而且很多企业也缺乏会计电算化系统的管理与监督，导致会计电算化出现了许多不可避免的问题。因此，应当建立会计电算化的监管体制，做到系统人员的权责分明，在会计信息的保密方面也应严格提高安全警惕意识，杜绝重业务、轻管理的行为。
三、解决会计电算化问题的具体措施
1.提升会计电算化软件的质量，使其更具高效性
我国应当适当的借鉴国外的先进技术来改善我国会计电算化所出现的问题，首先统一会计电算化的使用标准。再次加强电算化软件的安全性以及财务信息的保密性，本着对企事业财务软件负责的态度，制造出高质量的财务软件才是会计电算化发展的根本。
2.培养以及补充合格的会计电算化复合型人才
（1）明确需求：将对会计电算化的复合型人才的需求反映在市场的供给关系上，利用市场资源的配置将社会资源吸引到复合型人才的供给上。（2）社会培训机构：需要相关的社会再教育机构提供更具针对性的培训，满足专业人才向复合型会计电算化人才转变的要求。
3.完善企业内部的监督力度
对企业的财务管理而言，内部的监督显得尤为必要。因为财务关系到企业发展的前景以及发展的方向，会计电算化在我国的发展时间比较短，经过不断地完善之后，电算化系统总体上得到提升，但还是存在一些急需改善的不合理的模块设置，针对这种现象，企业的内部监督职能应该从这两方面来解决问题，一方面，加强对财务软件开发人员的监督；另一方面建立内部监管人员，对会计信息的失真问题进行有效的监督并采取改进措施，及时发现会计电算化软件在使用中所存在的不足。
参考文献：
[1]张娜.浅析我国会电算化存在的问题及对策[J].商业经济，2010（7）.
[2]蔡娟.浅析我国会计电算化发展中的问题及对策[J].改革与开放，2010（14）.
[3]周清林.我国会计电算化的现状及发展之我见[J].商业研究，2004（5）.
[4]肖奎凤.我国会计电算化的现状及发展趋势[J].会计之友，2011（3）.
计算机视觉的发展范文2
关键词：计算机；视觉技术；图书馆；应用探讨
引言
俗话说“书是人类进步的阶梯”，各大高校以及各大城市都建有图书馆，图书馆可以满足人们对各种知识的需求，因此对图书馆的管理工作也是十分重要。如今科技不断的发展，计算机视觉技术被运用到图书馆管理中。计算机视觉是用摄影机和电脑来代替人眼进行检测、监控、识别和测量等的机器视觉，它能够对收集来的图片和视频进行处理，然后获得相应的三维信息。计算机视觉是一门综合性的学科也是一个富有挑战性的领域，它已经被应用到各个领域中，它的重要性不言而喻。
一、计算机视觉技术的特点
（一）检测范围广泛
人眼的检测范围毕竟有限，有些细微的方面人眼是检测不到的，比如红外线、超声波等，但是计算机视觉技术却是可以检测到人眼所检测不到的范围。计算机视觉技术可以将红外线和超声波处理成图像呈现出来，它的检测范围十分广泛而且是不加选择的进行检测，可以说它的使用大大拓展了人眼的视野。
（二）检测安全可靠
我们都知道电子产品如果接触使用必然是会受到一定辐射的，但是计算机视觉与以往的检测机器不同，它是不需要与被测者进行接触的，观测者和被测者都是十分安全不会受到丝毫损伤的，而且它在使用的过程中并不会像人眼一样感到疲惫，它可以一直进行高效率的工作，因此对其检测结果也是十分的可靠的。
二、视觉技术在图书馆工作中的应用分析
（一）图书剔旧和修补
图书馆是人们知识的殿堂，是思想文化知识不断扩展的地方，因此图书馆的剔旧是一项十分重要的工作。图书馆的空间毕竟有限，一些相对陈旧而利用率较低的参考文献是需要不定期的进行筛选的，这些资料通常都是表面发黄、布满灰尘和封面破旧等，而图书馆的剔旧工作大多是由工作人员亲自到书库中进行挑选，这样不仅工作量大、耗时长还有可能会存在遗漏的现象，而且资料上的灰尘也会给工作人员的身体健康带来影响。
图书馆会收藏一些珍贵的古籍和字画，但是时间一长，受到温度、湿度等的影响会造成古籍和字画表面发黄、纸张变脆甚至会出现虫眼，这时候就需要对古籍字画进行修补工作。这项工作大多由工作人员亲力亲为，会给工作人员带来一定的健康影响，如果使用计算机视觉技术代替人们来进行工作，会大大减少工作人员的工作强度，同时也保证了工作效率。
（二）管理职工人员
图书馆中职工人员的正常有序的工作是保证图书馆正常运行的关键之处，在进行图书馆职工人员的管理上可以引用计算机视觉技术。以往的职工签到可能会出现代签现象，而计算机视觉技术可以采用图像视觉处理技术对职员进行磁卡、眼膜、人脸识别等进行签到，杜绝了以往签到工作所存在的弊端。同时，在图书馆工作处理中，计算机视觉技术也可以帮助职工人员处理一些难题，让图书馆工作能够有序高效的进行。
（三）监控检测系统
如今图书馆的书籍是完全向人们开放的，人们可以自由进行借阅，以往的人工检测会造成猜疑和尴尬，也会加大图书馆管理人员与读者之间的磨擦。计算机视觉技术的使用可以全自动化进行监控和检测，避免了以往人工监测所出现的问题。图书馆的书籍借阅管理工作异常重要，计算机视觉技术可以全程自动化进行高效工作，可以进行无人看管检测读者进出携带书籍文献和借阅空间的监控等，大大提高了工作效率，让图书馆的借阅工作顺利有序的进行。
三、视觉技术在图书馆工作中的应用问题的研究
（一）循序渐进的结合
计算机视觉作为一个新兴技术，虽然已经被运用到各个领域内，但是在引进入图书馆的管理中，如果想要快速的取代传统的管理模式，无论是工作人员还是工作理念都不可能及时接受这种改变的。新技术的融入必须要循序渐进，找到与传统的管理模式的结合点，然后进行慢慢磨合，达到与传统相结合的效果，这样人们才能够接受一种新技术的使用，不仅提高了工作效率减轻了工作人员的工作负担，也能够更好的发挥出计算机视觉技术的真正作用。
（二）提高专业人员的业务水平
新的技术需要新的业务水平来支持，如果没有相应的业务水平是没有办法发挥出新技术应有的作用。计算机视觉技术通过计算机成像系统来代替人类的视觉感官，能够自主适应环境、自主工作的能力。计算机视觉技术在不断的更新中，它的使用功能也是越来越多，操作方法越来越复杂，这时就需要图书馆的工作人员对计算机视觉技术有细的了解，能够熟练操作和运用计算机视觉技术。图书馆管理阶层应该组织工作人员进行培训工作，让他们接收新的知识掌握新的技术，不断的提高图书馆工作人员的业务水平，才能够保证图书馆工作高效进行。
（三）读者素质和应用手段的提高
现代化图书馆要想实现工作和服务的全面自动化，就需要有现代化技术的支持，计算机视觉技术的引用虽然是一个现代化技术的支持，但是如今仅停留在生物特征的识别领域。比如图书馆如今普遍有门禁系统，这也仅停留在计数功能和监控可冲消磁条的识别和认定上，如果有些读者素质不高故意去掉这些生物识别，图书馆的门禁系统就没有办法阻止这些读者的进入进出。因此，提高读者的素质和计算机视觉技术的应用手段，才能够保证计算机视觉技术在图书馆被广泛的进行使用。
结束语
计算机视觉的发展范文3
1.1自动化程度高
计算机视觉可以实现对农产品的多个外形和内在品质指标进行同时检测分析，可以进行整体识别、增强对目标识别的准确性。
1.2实现无损检测
由于计算机视觉技术对农产品的识别是通过扫描、摄像，而不需要直接接触，可以减少对所检测食品的伤害。
1.3稳定的检测精度
设计的运行程序确定后，计算机视觉技术的识别功能就会具有统一的识别标准，具有稳定的检测精度，避免了人工识别和检测时主观因素所造成的差异。
2计算机视觉技术在食品检测中的应用
20世纪70年代初，学者开始研究计算机视觉技术在食品工业中的应用，近几十年电子技术得到快速发展，计算机视觉技术也越来越成熟。国内外学者在研究计算机视觉技术在食品工业中的应用方面主要集中在该技术对果蔬的外部形态（如形状、重量、外观损伤、色泽等）的识别、内部无损检测等方面。国内有关计算机视觉技术在食品业中的应用研究起始于90年代，比国外发达国家晚20多年，但是发展很快。
2.1计算机视觉技术在果蔬分级中的应用研究
计算机视觉技术在食品检测中的应用研究相当广泛，从外部直径、成熟度的检测到内部腐烂程度的检测都有研究。韩伟等［4］采用分割水果的拍摄图像和新的计算机算法计算水果的半径，进而得出果蔬的最大直径。研究表明，该算法不仅降低了计算量而且提高了计算精度，此方法用于水果分级的误差不超过2mm，高于国际水果分级标准所规定的5mm分类标准差，可在工业生产中很好应用。李庆中［5］也利用图像的缺陷分割算法研究了计算机视觉技术在苹果检测与分级中的应用，结果表明此算法能快速、有效地分割出苹果的表面缺陷。孙洪胜等［6］以苹果色泽特征比率的变化规律为理论基础，结合模糊聚类知识利用计算机视觉技术来检测苹果缺陷域，检测不仅快速而且结果精确。刘禾等［7］通过研究认为苹果的表面缺陷可以利用计算机视觉技术进行检测，计算机视觉技术还可以将苹果按照检测结果进行分级，把检测过的苹果分成裂果、刺伤果、碰伤果和虫伤果等类别。梨的果梗是否存在是梨类分级的重要特征之一，应义斌等［8］通过计算机视觉技术、图象处理技术、傅立叶描述子的方法来描述和识别果形以及有无果柄，其识别率达到90%。杨秀坤等［9］综合运用计算机视觉技术、遗传算法、多层前馈神经网络系统，实现了具有精确度高、灵活性强和速度快等优点的苹果成熟度自动判别。陈育彦等［10］采用半导体激光技术、计算机视觉技术和图像分析技术相结合的方法检测苹果表面的机械损伤和果实内部的腐烂情况，初步验证了计算机视觉技术检测苹果表面的损伤和内部腐烂是可行的。冯斌等［11］通过计算机视觉技术对水果图像的边缘进行检测，然后确定水果的大小用以水果分级。试验表明，该方法比传统的检测方法速度快、准确率高，适用于计算机视觉的实时检测。朱伟［12］在模糊颜色的基础上，分析西红柿损伤部分和完好部分模糊颜色的差别，用分割方法对西红柿的缺陷进行分割，结果显示准确率高达96%。曹乐平等［13］人研究了温州蜜柑的果皮颜色与果实可滴定酸含量以及糖分含量之间的相关性，然而根据相关性，样品检测的正确识别率分别只有约74%和67%。刘刚等［14］从垂直和水平两个方向获取苹果的图像，并通过计算机自动分析图像数据，对苹果的外径、体积、以及圆形度等参数进行处理，与人工检测相比，计算机视觉技术具有检测效率高，检测标准统一性好等优点。Blasco.J［15］通过计算机视觉技术分析柑橘果皮的缺陷，进而对其在线分级，正确率约为95%。赵广华等［16］人综合计算机视觉识别系统、输送转换系统、输送翻转系统、差速匀果系统和分选系统，研制出一款适于实时监测、品质动态的智能分级系统，能够很好地实现苹果分级。王江枫等［17］建立了芒果重量与摄影图像的相互关系，应用计算机视觉技术检测桂香芒果和紫花芒果的重量和果面损伤，按重量分级其准确率均为92%，按果面损伤分级的准确率分别为76%和80%。
2.2计算机视觉技术在禽蛋检测中的应用研究
禽蛋企业在生产过程中，产品的分级、品质检测主要采用人工方法，不仅需要大量的物力人力，而且存在劳动强度大、人为误差大、工作效率低等缺点，计算机视觉技术可以很好的解决这类产品工业生产中存在的困扰。欧阳静怡等［18］利用计算机视觉技术来检测鸡蛋蛋壳裂纹，利用摄像机获取鸡蛋图像后，采用fisher、同态滤波和BET算法等优化后的图像处理技术，获得裂纹形状并判断，试验结果表明，计算机视觉技术对鸡蛋蛋壳裂纹的检测准确率高达98%。汪俊德等［19］以计算机视觉技术为基础，设计出一套双黄鸡蛋检测系统。该系统获取蛋黄指数、蛋黄特征和蛋形尺寸等特征，和设计的数学模型对比来实现双黄鸡蛋的检测和识别，检测准确率高达95%。郑丽敏等［20］人通过高分辨率的数字摄像头获取鸡蛋图像，根据图像特征建立数学模型来预测鸡蛋的新鲜度和贮藏期，结果表明，计算机视觉技术对鸡蛋的新鲜度、贮藏期进行预测的结果准确率为94%。潘磊庆等［21］通过计算机视觉技术和声学响应信息技术相结合的方法检测裂纹鸡蛋，其检测准确率达到98%。MertensK等［22］人基于计算机视觉技术研发了鸡蛋的分级检测系统，该系统识别带污渍鸡蛋的正确率高达99%。
2.3计算机视觉技术在检测食品中微生物含量的应用研究
计算机技术和图像处理技术在综合学科中的应用得到快速发展，在微生物快速检测中的应用也越来越多，主要是针对微生物微菌落的处理。食品工业中计算机视觉技术在微生物检测方面的研究和应用以研究单个细胞为主，并在个体细胞的研究上取得了一定的进展。殷涌光等［23］以颜色特征分辨技术为基础，设计了一套应用计算机视觉技术快速定量检测食品中大肠杆菌的系统，该系统检测结果与传统方法的检测结果具有很好的相关性，但与传统方法相比，可以节省5d时间，检测时间在18h以内，并且能够有效提高产品品质。Lawless等［24］人等时间段测定培养基上的细胞密度，然后通过计算机技术建立时间和细胞密度之间的动态关联，利用该关联可以预测和自动检测微生物的生长情况，如通过计算机控制自动定量采集检测对象，然后分析菌落的边缘形态，根据菌落的边缘形态计算机可以显示被检测菌落的具置，并且根据动态关联计算机视觉系统可以同时处理多个不同的样品。郭培源等［25］人对计算机视觉技术用于猪肉的分级进行了研究，结果显示计算机视觉技术在识别猪肉表面微生物数量上与国标方法检测的结果显著相关，该技术可以有效地计算微生物的数量。Bayraktar.B等［26］人采用计算机视觉技术、光散射技术（BARDOT）和模式识别技术相结合的方法来快速检测李斯特菌，在获取该菌菌落中的形态特征有，对图像进行分析处理达到对该菌的分类识别。殷涌光等［27］人综合利用计算机视觉、活体染色、人工神经网络、图像处理等技术，用分辨率为520万像素的数字摄像机拍摄细菌内部的染色效果，并结合新的图像处理算法，对细菌形态学的8个特征参数进行检测，检测结果与传统检测结果显著相关（相关系数R=0.9987），和传统检测方法相比该方法具有操作简单、快速、结果准确、适合现场快速检测等特点。鲁静［28］和刘侃［29］利用显微镜和图像采集仪器，获取乳制品的扫描图像，然后微生物的图像特征和微生物数量进行识别，并以此作为衡量乳制品质量是否达标的依据，并对产品进行分级。
2.4计算机视觉技术在其他食品产业中的应用研究
里红杰等［30］通过提取贝类和虾类等海产品的形状、尺寸、纹理、颜色等外形特征，对照数学模型，采用数字图像处理技术、计算机识别技术实现了对贝类和虾类等海产品的无损检测和自动化分类、分级和质量评估，并通过实例详细阐述了该技术的实现方法，证实了此项技术的有效性。计算机视觉技术还可以检验玉米粒形和玉米种子质量、识别玉米品种和玉米田间杂草［31］。晁德起等［32］通过x射线照射获取毛叶枣的透视图像后，运用计算机视觉技术对图像进行分析评估，毛叶枣可食率的评估结果与运用物理方法测得的结果平均误差仅为1.47％，因此得出结论：计算机视觉技术可以应用于毛叶枣的自动分级。GokmenV等［33-34］通过对薯片制作过程中图像像素的变化来研究薯片的褐变率，通过分析特色参数来研究薯片中丙烯酰胺的含量和褐变率的关系，结果显示两项参数相关性为0.989，从而可以应用计算机视觉技术来预测加热食品中丙烯酰胺的含量，该方法可以在加热食品行业中得到广泛应用。韩仲志等［35］人拍摄和扫描11类花生籽粒，每类100颗不同等级的花生籽粒的正反面图像，利用计算机视觉技术对花生内部和外部采集图像，并通过图像对其外在品质和内在品质进行分析，并建立相应的数学模型，该技术在对待检样品进行分级检测时的正确率高达92%。另外，郭培源等［36］人以国家标准为依据，通过数字摄像技术获取猪肉的细菌菌斑面积、脂肪细胞数、颜色特征值以及氨气等品质指标来实现猪肉新鲜程度的分级辨认。
3展望
新技术的研究与应用必然伴随着坎坷，从70年代初计算机视觉技术在食品工业中进行应用开始，就遇到了很多问题。计算机视觉技术在食品工业中的研究及应用主要存在以下几方面的问题。
3.1检测指标有限
计算机视觉技术在检测食品单一指标或者以一个指标作为分级标准进行分级时具有理想效果，但以同一食品的多个指标共同作为分级标准进行检测分级，则分级结果误差较大［37］。例如，Davenel等［38］通过计算机视觉对苹果的大小、重量、外观损伤进行分析，但研究结果显示，系统会把花萼和果梗标记为缺陷，还由于苹果表面碰压伤等缺陷情况复杂，造成分级误差很大，分级正确率只有69%。Nozer［39-40］等以计算机视觉为主要技术手段，获取水果的图像，进而通过分析图像来确定水果的形状、大小、颜色和重量，并进行分级，其正确率仅为85.1%。
3.2兼容性差
计算机视觉技术针对单一种类的果蔬分级检测效果显著，但是，同一套系统和设备很难用于其它种类的果蔬，甚至同一种类不同品种的农产品也很难公用一套计算机视觉设备。Reyerzwiggelaar等［41］利用计算机视觉检查杏和桃的损伤程度，发现其检测桃子的准确率显著高于杏的。Majumdar.S等［42］利用计算机视觉技术区分不同种类的麦粒，小麦、燕麦、大麦的识别正确率有明显差异。
3.3检测性能受环境制约
计算机视觉的发展范文4
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
计算机视觉的发展范文5
关键词：计算机视觉；案例推理；图像处理；图像描述
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)04-11102-03
1 引言
基于案例推理(case-base reasoning)是人工智能中正不断发展的一项重要推理技术。基于案例推理与类比推理方法相似，案例推理将旧经验或教训转换为知识，出现新问题时，首先查找以前是否有相似的案例，并用相似案例解决新问题。如果没遇到相似案例的,经过推理后解决新问题的方法，又会成为新的案例或新经验，下一次再遇到相同问题时，就可以复用这些案例或经验。
这与人遇到问题时，首先会用经验思考解决问题的方式相似，这也是解决问题较好的方法。基于案例推理应用于工业产品检测或故障诊断时具有以下特点：
CBR智能化程度较高。利用案例中隐含的难以规则化的知识，以辅助规则推理的不足，提高故障诊断系统的智能化程度。
CBR较好解决“知识获取”的瓶颈。CBR知识表示以案例为基础，案例的获取比规则获取要容易，大大简化知识获取的过。
CBR求解效率较高。是对过去的求解结果进行复用，而不是再次从头开始推导，可以提高对新问题的求解效率。
CBR求解的质量较高。CBR以过去求解成功或失败的经历，可以指导当前求解时该怎样走向成功或避开失败。
CBR持续不断的学习能力，使得它可以适应于将来问题的解决。
所以基于案例推理方法正不断应用在产品质量检测和设备故障诊断方面，并取得较好的经济效益。为了产品检测和设备故障诊断中，更为智能化，更容易实现现场检测和诊断，计算机视觉技术起到很大的作用。
计算机视觉是研究用计算机来模拟人和生物的视觉系统功能的技术学科，使计算机具有感知周围视觉世界的能力。通过计算机视觉，进行图像的获取预处理、图像分割与特征抽取、识别与分类、三维信息理解、景物描述、图像解释，让计算机具有对周围世界的空间物体进行传感、抽象、判断的能力，从而达到识别、理解的目的。
计算机视觉随着科学技术发展，特别计算机技术、通信技术、图像采集技术、传感器技术等，以及神经网络理论、模糊数学理论、小波的分析理论等计算机视觉理论的不断发展和日趋成熟，使计算机视觉从上世纪60年代开始兴起发展到现在，取得快速发展，已经从简单图像质量处理发展到围绕着纹理分析、图像编码、图像分割和滤波等研究。图像的分析与处理，也由静止转向运动，由二维转向三维，并主要着眼于对图像的识别和理解上，也使计算机视觉的应用领域更为广泛，为案例推理中运用计算机视觉打下基础。
2 案例推理系统的主要关键技术
（1）案例的表示与组织
案例的表示与组织即是如何抽取案例的特征变量，并以一定的结构在计算机中组织存储。如何将信息抽取出特征变量，选择什么语言描述案例和选择什么内容存放在案例中，案例按什么组织结构存放在存储器中，这关系到基于案例推理方法的效率，而且对于案例数量越来越多，结构十分复杂的案例库，尤其重要。
（2）案例的索引与检索
案例的索引与检索即是为了查找最佳相似案例，如何建立案例索引和相似度算法，利用检索信息从案例库中检索并选择潜在可用相似案例。后面的工作能否发挥出应有的作用，很大程度上依赖于这一阶段得到的案例质量的高低，因此这一步非常关键。
（3）案例的复用和调整
案例的复用即是如何根据旧案例得出新解，涉及到找出案例与新问题之间的不同之处，案例中的哪些部分可以用于新问题，哪些部分不适合应用于新问题的解决。而复用还分案例的结果复用，案例的求解方法复用。
（4）案例的学习
案例的学习即是将新解添加到案例库中，扩充案例库的案例种类与数量，这过程也是知识获取。此过程涉及选取哪些信息保留，以及如何把新案例有机集成到案例库中，包括如何存储，如何建立索引等等。
针对案例推理的关键技术，根据检测和故障诊断系统的特点，计算机视觉主要解决如何将产品图像输入系统，如何将产品图像特征进行抽取和描述，如何区别产品不同之处。以便案例推理系统进行案例建模，确立案例的表示形成和案例相似度的计算。本文主要从计算机视觉如何运用在案例推理系统进行探讨。
3 产品输入系统
产品输入系统在不同产品类型和生产环境可能有不同之处，主要应有传感器单元和图像采集单元。如图1。
图1 产品输入系统结构
传感器单元主要判断是否有产品存在，是否需要进行图像采集，是否继续下一个产品图像的采集。这简单传感器可使用光电开关，配合光源，当产品经过时，产品遮挡住光源，使光电开关产生一个0值，而没有产品经过时，光电开关产生相反的1值，系统通过判断光电开关的值，从而判断是否有产品。
图像采集单元简单地说是将产品拍摄并形成数字化图像，主要包括光源、反射镜、CCD相机和图像采集卡等组成。光源和反射镜作用主要使图像中的物体和背景之间有较大灰度。CCD相机主要是拍摄设备。图像采集卡主要是将图像数字化。通过传感器判断有产品后，光源发出的光均匀地照在被测件上，CCD相机拍摄，拍摄图像经过图像采集卡数字化后输入存储设备。存储设备即为计算机硬盘。存放原始图像、数据、处理结果等。
这是案例推理系统的原始数据,是图像处理、图像特征抽取描述的基础。
4 图像处理
在案例推理系统中，需要对案例的组织和案例建模，案例的组织即案例的表示，相对计算机而言，即图像特征的抽取，即某图像具有与其它图像不同之处，用于区别其它图像，具有唯一性。同时，又能完整地表示该图像。所以案例的表示要体现案例的完整性、唯一性、操作容易性。
图像中有颜色区别、又有物体大小之分以及图像由不同的物体组成。如何表示图像，或说图像内部包含表示的本质，即图像的描述。根据图像特点，确立图像案例的表示，以图像的像素、图像的数字化外观、图像物体的数字组成等属性。这需要对产品输入的原始图像进行处理。
在计算机视觉技术中，对原始图像主要进行图像增强、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。具体工作流程如图2所示：
图2 计算机视觉的任务与工作流程
图像预处理是将产品的数字图像输入计算机后，首先要进行图像的预处理，主要完成对图像噪声的消除以及零件的边缘提取。预处理的步骤为：图像二值化处理；图像的平滑处理；图像的边缘提取。
图像二值化处理主将灰度图形二值化的关键是阈值的选取，由于物体与背景有明显的灰度差，可以选取根据灰度直方图中两峰之间的谷值作为阈值来分割目标和背景。
图像的平滑处理技术即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。
图像边缘提取是为了将图像中有意义的对象与其背景分开，并使之具有某种指定的数学或符号表达形式，使计算机能够理解对象的具体含义，检测出边缘的图像就可以进行特征提取和形状分析了。可采用多种算法，如采用Sobel算子提取边缘。
图像预处理是为下一步的特征描述打基础，预处理的好坏直接影响案例推理的结果和检测诊断的效率。
特征提取是对图像进行描述，是案例建模关键，案例建模是根据案例组织要求抽取图像特征，是建立案例索引和检索的关键。如果图像没有特征，就谈不上进行检索。图像特征可通过图像边界、图像分割、图像的纹理等方法，确定图像特征，包括是什么产品、产品形状大小、产品颜色，产品有什么缺陷、产品缺陷在什么位置等特征，根据这些图像特征进行描述，形成计算机中属性值，并从数据库查找相应信息资料，从而确定产品之间的关系，相似度，也就是案例推理的方向。
5 系统的检索
根据案例推理原理和相应算法，建立案例推理系统模型，如图3所示。
图3 案例推理系统
对话系统：完成人机交互、问题描述、结果显示和系统总控制。
案例库系统：由案例库及案例库管理系统组成。
数据析取系统：对各种已有的源数据库的数据通过转换而形成所需的数据。
多库协同器：根据问题求解的需要，按照一定的数据抽取策略，完成问题求解过程中对模型库系统、方法库系统、知识库系统和数据库系统等资源的调度与协调。
知识库系统：由产生式规则组成，这些知识包括专家经验和以规则形式表示的有关知识，也可以是数据挖掘结论，支持案例检索、案例分析、案例调整等。 模型库系统：由模型库、算法库、模型库管理系统组成。完成模型识别和调用，并把结果综合，送入对话系统显示，作为补充信息供案例检索、调整使用。
数据库系统：存放待决策支持的所有问题，并完成其维护与查询等功能。
由于系统主要应用产品的现场实时检测监控或故障诊断，所以系统的检索时，也必须输入检索值，即输入现场产品的图像，在通过产品预处理、图像的二值化、分割和边界处理后，进行图像特征描述，根据图像描述进行分类识别。根据案例推理的算法检索案例库中，是否有相似的案例。即确定相似度。相似度确定主要由案例推理的算法确定，如贴近分析法。确定相似度最大作为结果，并将案例的解输出，给相关控制系统进行决策。如产品质量检测，确定产品质量是否合格，是否有不合格产品，不合格产品是什么原因造成，故障源是什么，如何解决和排除故障，等等。
6 结论
案例推理方法有效地解决计算机视觉技术中图像检索问题。对提高图像检索的效率和准确度提供了平台。
计算机视觉技术也为案例推理系统实现产品现场实时检测、监控、诊断提供技术支持。计算机视觉技术现场的数据采集、处理为案例推理打好基础。
两者的结合设计的系统适用范围很广，只要产品需要进行质量检测、监控，或设备需要进行故障诊断和维护，都可以适用。
系统提供的实时检测、监控和诊断功能，提高企业的生产效益，降低了生产成本。
参考文献：
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计算机视觉的发展范文6
农业机械化不仅是人类的解放，解放劳动力。这些年轻的劳动力投入到其他领域，促进中国的经济发展可以提高农业生产的效率，优化操作质量和增加作物产量，有利于农业发展和农民收入，因此，今后应重视先进技术的推广，提高农业机械化水平。目前农业机械的使用，一些机械在使用过程中不能清楚地确定作物的位置，机器在关闭过程中很容易错过，所以利用新技术在农业机械有利于弥补农业机械的脆弱性，提高机器的运作效率。
目前，高新技术的应用范围扩大，农业机械行业也开始使用高新技术，引入计算机视觉技术、自动控制技术、信息网络技术、人工智能技术、机器人技术和液压技术在农业机械的应用现状。
2 农业机械的应用技术
2.1 农业机械的应用计算机视觉技术
农业机械的应用计算机视觉技术，主要是利用计算机视觉技术在农产品质量、品位等农业产品检查，是基于图像处理，计算机视觉的学科，主要是视觉信息处理理论。表达和计算方法研究，近年来，图像处理，计算机硬件和软件，等可视化仿真技术的逐渐发展计算机视觉技术的使用功能也扩大，计算机视觉技术是用来检查农产品的质量不仅是现阶段和分级产品还用于收割、种植等。
2.2 农业机械的CAD技术
CAD技术在我国已广泛应用于机械工程设计制造从上个世纪60年代，我国40多年后独立研究开发和推广应用。但由于我国机械工程设计CAD系统的开发过程的社会主义改革开放的影响，以便后期的完美程度我国机械工程设计CAD系统程度的效率和其他性能大大受到限制，相对于我国的国外机械工程设计CAD系统仍处于较低水平。
2.3 农业机械的信息网络技术
信息网络技术在农业机械中的应用非常成功，信息网络技术和地理信息系统，结合自动化技术等技术，可以监测作物和土壤的农业生产，也可以生产作物的发展，植物病虫害，和实时监控等等，然后依靠定位系统和地理信息系统来完成现场操作。
农业机械、机器人技术应用、信息网络、计算机视觉、自动控制技术的融合。目前，已经开发了采摘机器人，嫁接机器人，机器人除草，施肥机器人喷涂机器人，等。对肥料和喷涂机器人的使用，可以避免肥料、杀虫剂和其他化学品危害人体，达到改善环境的目的。目前虽然我国机器人技术落后于发达国家，取得了一些就，但由于现代机械机器人的购买成本非常高，所以这项技术并没有得到普及。
在农业机械的设计、制造和测试，虚拟现实技术具有非常广阔的发展前景，利用虚拟现实技术建立三维模型的农业机械设计师不仅可以了解每一个部分的质量，也可以完全满足的每一部分的运行性能三维农业机械模型具有很高的精度，和农业机械制造商大规模生产的计算机数据的基础上。
在虚拟制造系统中，虚拟现实技术的基础，虚拟制造系统是由多种学科知识，利用计算机技术综合建模、仿真、生产、制造汽车。与此同时，虚拟制造系统还可以制定合理的产品检验和测试程序。目前，虚拟制造技术应用范围广泛，涉及开始工装及模具生产设备，和其他领域，可以在生产部门系统，在这一过程中完成建模、修改、分析和优化的四个工作。此外，虚拟现实技术用于柔性制造系统和计算机集成制造系统的设计。
2.4 人工智能技术
近年来，全球高端技术获得了农业机械在农业的快速发展，管理，挖掘和采摘等实现智能化，使用人工智能技术研究和开发的激光拖拉机、内部导航设备，等等，可以拖拉机的方向和具置测量，并通过建立计算机数据库将记录相关数据，使用数据库了解排水位置、土壤湿度、等等。了解土地信息后，制定合理的土地种植方案，计算机化化肥消费，数量的农药和种子。
3 先进技术的应用在农业机械化操作的保障措施
得到更好的应用程序为了促进先进技术，提高农业机械化水平，未来应该完善的技术推广体系，提高农业机械化水平，促进农业生产和发展。完善的技术推广体系，高度重视农业技术推广，建立试验示范基地，发挥作用的指导，让农民参观和学习。让他们意识到农业机械设备的重要作用，加强农业机械化的意识，接受和使用机械设备，技术推广和培训活动。让广大农民掌握农业机械和设备的使用，提高思想认识和应用技能、农业机械和农业技术应用于农业生产。
构建技术环境，当地政府应该高度重视农业机械和农业技术推广的作用。提高思想认识，加强规划和指导，增加资本投资，培训专业人才，创新工作方法，对许多人来说，完善的技术推广体系，认真履行职责，并扩大先进技术的影响。完善法律法规，充分利用其在技术和人才优势，重视技术的宣传和推广活动，增强服务意识，扩展广泛的服务渠道，更好的满足实际工作的需要，对农业技术的发展，为推广农业机械和设备创造便利。
4 农业机械新技术的发展
农业机械新技术的应用和发展是为了提高农业的生产力服务，所以农业机械新技术的发展主要是以下几点：
首先，加快新技术的使用和推广。科学技术是第一生产力，加快计算机视觉技术、自动控制技术和智能技术等新技术在农业机械的使用，同时引进国外先进的机械、新技术，促进我国农业的发展，提高农业的生产效率具有重要意义。
第二，政府补贴。购买新机器的个人组织生产、资本压力，使得他们很难机械技术推广，所以对于农业机械推广使用新技术，政府将给予补贴材料，扩大新机器的使用。
第三，提高农业资源的利用效率。机械使用以提高农业生产的效率，提高农业资源的利用率。例如，在传统的农业生产过程中，和处理农作物秸秆，绝大多数情况下燃烧，不仅浪费资源，还污染空气。但农业机械的使用新技术的农作物秸秆粉碎加工、作物秸秆可以转化成脂肪不仅材料，提高农业资源的使用效率，也减少了空气污染。
