基于计算机视觉的检测方法与应用
摘 要:我国的计算机产业所应用的创新技术不断涌现,计算机网络也经常在各行各业发展出创新应用,与计算机视觉相关的技术是指在计算机模拟人类视觉系统方面进行图像抓取,对抓取的图像进行解释和分析,从而也经常运用在分类器的选用方面,需要对所选用的数据样本进行大量的分析和检测。
计算机对视觉图像进行解构
在进行完图像的预处理之后,还需要运用人工智能技术对图像进行解构,按照人的理解对图像的处理方式进行解构。计算机数据图像的处理解构是一种不同于计算机视觉技术的图像处理模式,计算机视觉处理图像的解构技术除了可以对图像进行描述之外,还可以对图像的实际内容进行理解,明确图像所代表的实际意义,从而有利于决策的进行。图像的处理系统包含数字处理技术、图像生成技术、成像处理技术和人工智能技术等方面,和生物科学和视觉系统形成先关的理论系统知识还需要辅助性的处理技术。计算机图像视觉系统一般包含图像的处理、分析、输出等模块,图像的分析模块需要进行解构分析,这些模块之间既互相有联系又有区别,彼此连接在一起共同对图像的特征进行描述。图像理解系统的基础是图像的处理和获取技术,在实际进行图像处理的过程中,这些系统所包含的内容实际上远超过了学科的内容,计算机视觉系统是一种类仿生的系统,所模拟的对象一般是生物体,为了实现计算机对视觉的实际模仿应用,需要搭配生物体视觉系统的相关理论进行分析。 视觉检测方法的实际作用
视觉检测技术的应用目前已经出现在汽车工业领域,在产品的生产、检测方面发挥了很大功效,在农产品的检测、包装、指纹识别和面部识别等方面也有应用。实际上,要想选择出视觉检测的所有领域是困难的,下面仅以工业领域的一些应用进行举例阐述。
在汽车车身中的计算机视觉技术應用
在汽车车身中应用计算机视觉检测系统对车身技术进行检测需要利用到计算机视觉传感系统。通过机械设备定位系统、电子设备控制系统等定位技术的应用,可以实现计算机的车身检测。在实际的应用领域,可以首先使用电子控制设备来将车身固定于特定的位置,通过计算机软件模拟进行位置调整,确保检测设备可以发挥实际功效,之后形成的设备采集和数据分割等数据信息处理、监测点等实际参数将会对汽车车身的尺寸、三维层面等同轴度进行分析。在获取了数据图像的基本特征之后,这些数据需要和参数库中的数据进行比对,自动识别技术会给出最终结果,这些检测系统需要根据单光条件下结构的单眼色量,多光条件结构下的多光测量得出最终结论。十字线解构下的双眼测量技术也属于常用方法。其运动模式会进入到传感器之中,按照检测的要求按照顺序测量。由于传感器检测要求和操作顺序和坐标的检测结果转换有关,在识别和检测之后,就可以判断出车身的装配效果和质量。例如,英国的路虎系列汽车,为了对汽车的全面技术参数进行掌握,技术人员将车身的轮廓划分成了300余个监测点,对车身的结构进行了精准的检测,使得计算机视觉系统通过多位点的测量,通过统一标准的测量单位,激光发射器和CCD工业相机,利用计算机软件对汽车的位置进行调整,检测人员校准了每一个检测单位,并在线上选用了校准装置对检测设备进行校准。在检测过程中,所测试的3种车辆类型分别为40s每台。检测结果和参数通过CAD建模参数的特征比对库误差在0.
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