机器视觉在多领域内的应用

李延浩

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

机器视觉，又称为计算机视觉，是近年来人工智能领域发展迅速的热门方向。通俗地讲，机器视觉就是模拟人眼功能，从视觉成像中提取有用信息，从而提供决策或者服务于其他系统。机器视觉的研究起始于二十世纪五十年代的图像模式识别。机器视觉的概念则是由二十世纪七十年代初建立的人工智能技术理念提出。进入二十世纪九十年代，机器视觉在很多领域取得突破，诸如人脸识别、指纹识别、虹膜识别、光学字符识别等技术趋于成熟。进入二十一世纪，随着基于统计学模型的机器学习快速发展，机器视觉的实现形式也有所改变，采用统计学特征和机器学习的方法成为主流。近年来，人工智能领域内最热门的机器学习方法不外乎深度学习。深度学习中的分支——卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）则是专门用于视觉领域的学习方法，极大地推动了机器视觉技术的发展。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。盡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 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。

2 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。

3 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 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。

5 总结

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

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作者单位

包钢第一中学 内蒙古自治区包头市 014010