機器視覺在多領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用

1、機器視覺在多領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用機器視覺在多領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用李延浩近年來，隨著智能技術(shù)和自動化技術(shù)的突破，機器視覺發(fā)展迅速，已經(jīng)在汽車、電子、醫(yī)療、煙草等領(lǐng)域有了廣泛應(yīng)用。對于普通民眾，對機器視覺技術(shù)的了解可能僅限于概念或表層意思，因此本文簡要分析了機器視覺技術(shù)的發(fā)展歷程和關(guān)鍵技術(shù)，著重論述了該技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域、汽車輔助駕駛領(lǐng)域中的應(yīng)用，期望能夠讓讀者對機器視覺技術(shù)有一個直觀、具體的認識，從而推動該技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用?！娟P(guān)鍵詞】機器視覺發(fā)展歷

2、程機器視覺技術(shù)機器視覺應(yīng)用機器視覺，又稱為計算機視覺，是近年來人工智能領(lǐng)域發(fā)展迅速的熱門方向。通俗地講，機器視覺就是模擬人眼功能，從視覺成像中提取有用信息，從而提供決策或者服務(wù)于其他系統(tǒng)。機器視覺的研究起始于二十世紀五十年代的圖像模式識別。機器視覺的概念則是由二十世紀七十年代初建立的人工智能技術(shù)理念提出。進入二十世紀九十年代，機器視覺在很多領(lǐng)域取得突破，諸如人臉識別、指紋識別、虹膜識別、光學(xué)字符識別等技術(shù)趨于成熟。進入二十一世紀，隨著基

3、于統(tǒng)計學(xué)模型的機器學(xué)習(xí)快速發(fā)展，機器視覺的實現(xiàn)形式也有所改變，采用統(tǒng)計學(xué)特征和機器學(xué)習(xí)的方法成為主流。近年來，人工智能領(lǐng)域內(nèi)最熱門的機器學(xué)習(xí)方法不外乎深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)中的分支——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralwk，CNN）則是專門用于視覺領(lǐng)域的學(xué)習(xí)方法，極大地推動了機器視覺機器視覺技術(shù)的最大優(yōu)勢在于可以避免與被拍攝對象的接觸，因此在很多不適合人眼工作的環(huán)境中使用。在工業(yè)領(lǐng)域，機器視覺技術(shù)已經(jīng)成功應(yīng)用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測

4、領(lǐng)域。比如，制作電路板時，可以使用機器視覺系統(tǒng)實現(xiàn)對元器件的精確定位；制造機械產(chǎn)品時，可以使用機器視覺技術(shù)對產(chǎn)品瑕疵進行捕捉，提高產(chǎn)品的產(chǎn)量和成品率；對于食品飲料領(lǐng)域，可以使用機器視覺技術(shù)完成包裝檢測和分類識別；對于紙產(chǎn)品領(lǐng)域，可以使用機器視覺技術(shù)實現(xiàn)紙張的表面均勻度檢測。此外，機器視覺配合其他自動化技術(shù)可以完成無人物流、零件裝配等工作?？偟膩碚f，機器視覺技術(shù)能夠節(jié)約工廠內(nèi)某些高強度工作中的人力、物力，從而降低產(chǎn)品生產(chǎn)成本，提高社會生產(chǎn)

5、力。3機器視覺在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用機器視覺在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域主要用于醫(yī)學(xué)圖像的標注、分析等。比如，通過數(shù)字圖像處理技術(shù)以及信息融合技術(shù)對核磁共振圖像、CT圖像以及X射線圖像進行適當(dāng)疊加，然后綜合分析圖像所反映出來的患者病情。還有學(xué)者使用數(shù)字圖像的邊緣提取與圖像分割技術(shù)，自動完成細胞、染色體分類或者對細胞個數(shù)的計數(shù)、統(tǒng)計等工作。除了降低醫(yī)生勞動成本，節(jié)省人力、物力，機器視覺技術(shù)的應(yīng)用還能夠摒除醫(yī)學(xué)圖像診斷中的人為主觀因素，定量地描述病人患病程度，以