计算机视觉技术

也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别与理解,这种三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、姿态、质地、运动特征(包括方向和速度) 等的理解,70年代中期，麻省理工学院(MIT)人工智能(AI)实验室正式开设“机器视觉”(Machine Vision)课程，由国际著名学者BKPHom教授讲授。 80年代以来，计算机视觉的研究已经历从实验室走向实际应用的发展阶段。而计算机工业水平的飞速提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的发展，更促进了计算机视觉系统的实用化和涉足许多复杂视觉过程的研究。目前，计算机视觉技术正在广泛的应用于计算几何、计算机图形学、图像处理、机器人学等多个领域中。计算机视觉的原理计算机视觉的原理 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。计算机视觉在工农业检测中的应用计算机视觉在工农业检测中的应用 由于计算机视觉技术具有非接触、获得信息量大、作用距离远等特点,特别是随着计算机图像处理技术的不断发展,近几十年来,它在工业、农业、科学研究、军事等方面都获得了十分广泛的应用。下面主要介绍一下计算机视觉技术在工业检测中的应用概况。1.工业检测: 图像识别技术在工业领域的应用,主要用于能够代替人眼的计算机系统。在高速、大批量、连续自动化生产流水线,往往需要视觉系统进行质量检查、零件辨识和尺寸测量;2.医疗:B 超、CT、X 光、ECT、内窥镜、病理分析、医学影像、血管造影,细胞图像分析系统等。采用医疗图像分析系统,可对血液细胞自动分类计数、染色体分析、癌症细胞识别等。3.公安: 指纹识别、痕迹辨认、电子警察、图像自动跟踪、安全监 控等。4.金融: 印章支票真伪判别、票证处理、柜员机自动检测、金库监控、运钞车现场自动检测与传输等。其中纸币印刷质量检测系统利用图像处理技术,通过对纸币生产流水线上的纸币20 多项特征(号码、盲文、颜色、图案等) 进行比较分析,检测纸币的质量,替代传统的人眼辨别的方法。5. 交通: 汽车车牌识别、高速公路收费、违章闯红灯检 测、交通管制系统等。采用智能交通管理系统,通过在交通要道放置摄像头,当有违章车辆(如闯红灯) 时,摄像头将车辆的牌照拍摄下来,传输给中央管理系统,系统利用图像处理技术,对拍摄的图片进行分析,提取出车牌号,存储在数据库中,可以供管理人员进行检索。6. 商标管理:可以建立商标图像库,利用图像检索技术,对新申请的商标与图像库里的注册商标进行分析,检查是否设计相似或雷同。 结束语结束语 可见,随着计算机技术与视觉技术的不断发展,计算机视觉检测技术的应用会更加广泛。因此,掌握这门技术是十分必要的。总之,随着对定量研究的重视,新的描述方式、求解手段的研究,以及感知手段的改进,计算机视觉的研究必将迎来一个更加繁荣的时代。