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計算機視覺技術與應用范文第1篇

關鍵詞：計算機自動化 視覺檢測 制造業

中圖分類號：TP274.4 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2014）05-0014-01

在精密測試技術領域，自動化視覺技術具有最大的發展潛力，它將電子學、圖像處理、光學探測和計算機自動化技術綜合起來進行運用，在工業檢測中引入機器視覺，能夠快速測量物品平面或三維位置尺寸，其主要特點有：柔性好、速度快和非接觸性，在現代制造業中有著非常廣闊的應用前景。

目前，國內視覺檢測領域所需要的視覺檢測設備大多是進口的，國內生產的設備缺乏較高的檢驗精度和較強的實時性；但是進口設備大大增加了檢測成本，不少中小企業無力承擔。面對國內檢測需求日益增加的情況，積極進行成本較低，精度較高的檢測設備的開發，成為一個亟需解決的問題，需要引起重視。

1 檢測系統的工作原理

自動化視覺檢測系統工作流程分為三個部分，分別是圖像信息獲取、圖像信息處理以及機電系統執行檢測結果。如果系統有需求，能夠借助人機界面對參數進行實時的設置與調整。當被檢測對象移動到特定的位置時，位置傳感器就會發現它，會將探測到被檢測物體的電脈沖信號發送給PLC控制器，經過計算，PLC控制器將物體移動到CCD相機采集位置的時間的出來，然后將觸發信號準確的發送給圖像采集卡，采集卡檢測到此信號后，會要求CCD相機立即進行圖像采集。被采集到的物體圖像會以BMP文件的形式發送到工控機，運用專門的分析工具軟件分析處理圖像，分析檢測對象是否與設計要求相符合，執行機會依據合格或者不合格的信號對被檢測物體進行相應處理。經過這樣的反復的工作，系統對被檢測物體進行隊列連續處理。如（圖1）。

2 自動化視覺檢測系統的組成

在工業檢測領域，計算機自動化檢測系統可以在尺寸測量、工件定位、特征檢測、圖形圖像以及字符識別等方面進行運用。自動化視覺檢測系統按照功能模塊可以劃分為，圖像信息獲取模塊、圖像信息處理模塊、人機交互模塊、機電執行模塊以及系統控制模塊五部分。其中處于核心位置的是系統控制模塊，系統控制不論是在被檢測物置信息的觸發，還是機電執行模塊所需檢測結果信息的獲取等等各個方面，都必須參與其中，否則無法完成；而人際交互模塊更是與核心模塊有著之間聯系，通過與其直接通信，以便實時更新檢測系統參數以及執行指令等。

3 自動化視覺檢測技術在制造業上的應用

3.1 應用于汽車車身檢測的視覺檢測技術

現代汽車制造業的生產周期日益縮短，生產日益集團化，原材料和零部件供應呈現大宗化，而這正是給運用自動化視覺檢測技術提供了客觀環境。該系統包括三維視覺傳感器系統、電器控制與接口系統、機械及定位系統、標定系統以及計算機自動化等部分，其測量步驟如下：首先在電氣控制系統下初步定位運送車身；然后借助專門的控制系統準確定位待測位置；借著用計算機自動化進行檢查點圖像的采集與處理；最后，將被監測點的坐標參數計算出來。檢測系統應該能夠實時控制單光條、多光條、雙目立體視覺以及十字叉絲等傳感器的動作；按照要求順序，全部視覺傳感器進行測量，然后轉換測量結果，將其放置于測量坐標中；經過自動識別，能夠地裝配結果進行判斷。這一視覺檢測方法具有非得用地、效率高、自動化、精度好的特點，能夠很好的滿足汽車工作的需求。

3.2 為智能焊接的實現解決核心難題

在焊接領域，對智能焊接機器人的研究已經成為關注的重點，智能焊接機器人要求能夠識別環境目標，對焊接參數進行調整，并實時精確跟蹤軌跡。比如在潛艇、大型輪船的制造中，焊接是十分重要的環節，焊接質量直接關系到后續的制造環節以及潛艇、輪船的強度和安全性。智能焊接機器人在紅外攝像儀、高速攝像機以及CCD攝像機等高精度圖像傳感設備的輔助下，采用智能化圖像處理方法能夠進行圖像焊接，檢測焊接空間位置，規劃焊炬姿態，對焊接熔池特征參數進行實時提取，對焊接組織、機構和性能進行預測等，能夠在很多人類難以進行作業的場合完成焊接工作，在焊接過程中，通過數個光電接收陣列對檢測組建進行多維視覺傳感，并綜合處理所獲取的信息。目前國外KUKA，Motoman，GMF，Adept等廠家已經開發出智能焊接機器人，其裝配了自動化視覺檢測功能，并且已經廣泛應用于潛艇與航天器的生產中。

3.3 提高手機生產檢測速度

隨著手機設計精密程度的日益提高，人工檢驗已經難以適應大規模生產，這是因為其需要的測量投影儀較多，檢測速度慢。而采用自動化視覺檢測系統能夠自動檢測電路板組建中的連接器以及內部零件等，檢測速度快、測量結果準確，具有較強的擴展性和較高的性價比。檢測系統主要就是測量計算機自動化接口電路板組件中各個連接器特定位置的幾何尺寸，這里面包括連接器內部零件的尺寸、間距以及連機器與PCB底板的相對位置；另外還要對連接器與標準是否相符以及內部零件被損壞與否。系統可以將質量檢驗的效率大大提升，而且也能夠使產品質量得到保障，實現降低檢驗成本的目的。

4 結語

作為一種新興的檢測技術，自動化視覺檢測技術對我國自動化視覺檢測產品的發展起到了很大的推動作用，使其不斷向更高層次邁進，同時也為我國制造業的發展做出了貢獻，具有廣闊的發展前景。

參考文獻

[1]伍健.基于PDE和全變分濾波方法的研究及在多種噪聲中的應用[D].天津大學，2012.

計算機視覺技術與應用范文第2篇

以下為報告詳細內容：

2017年計算機視覺技術在更多的領域有所落地應用，自動駕駛領域、高考、政務等領域更多的場景開始應用計算機視覺技術。艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺行業技術是核心基礎，隨著技術成熟度提高，未來將有更多的場景能夠應用計算機視覺技術，計算機視覺企業應在強化技術打造的前提下，發掘更多新的應用領域，提高商業落地應用。

2017年人臉識別技術在智能手機終端應用開始普及。9月蘋果新品會上，iPhone X宣布引入Face ID高精度人臉識別技術，引來人們高度關注。而除了iPhone X，華為、小米、OPPO、vivo等手機廠商都推出了帶人臉識別功能的智能手機。艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺領域內人臉識別功能可應用場景廣泛，商業化落地能力強，除了計算機視覺創業企業，互聯網巨頭和硬件巨頭企業也紛紛關注布局人臉識別領域。但目前人臉識別技術仍然存在一定缺陷，艾媒大數據輿情管控系統數據顯示，“手機人臉識別”熱詞言值數據為48.5，整體輿情偏負向。現階段人臉識別技術在智能手機終端上的應用仍處于起步發展階段，技術和安全性仍有待提高，未來隨著各計算機視覺企業加強技術研發，人臉識別技術有望進一步改善，成為智能手機標配。

iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示，2017年中國計算機視覺市場規模為68億元，預計2020年市場規模達到780億元，年均復合增長率達125.5%。艾媒咨詢分析師認為，人們安全和效率需求不斷提升，計算機視覺技術在各行業應用能有效滿足人們需求，市場發展空間巨大。國家政策對人工智能行業的支持也為計算機視覺的發展提供了有利的環境。隨著計算機視覺技術日漸成熟，企業商業化落地能力不斷提高，未來計算機視覺市場規模將迎來突破性發展。

iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示，商湯科技以24.3%的企業知名度排名各計算機視覺企業首位，曠視科技與云從科技則分別以23.1%以及21.7%的知名度分列二三位。艾媒咨詢分析師認為，商湯科技計算機視覺技術及算法能力在行業內較為出色，同時在安防、金融、商業、手機端等多個領域均有商業落地應用，在企業認知和品牌推廣方面具有優勢。

iiMedia Research(艾媒咨詢)顯示，61.7%的受訪網民通過手機APP應用接觸計算機視覺應用，另外有50.9%的受訪網民接觸途徑為通過智能手機終端。艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺企業主要服務B端用戶及政府機構，相比于其他途徑，移動端更適合應用計算機視覺技術的產品推廣。計算機視覺技術日趨成熟，在移動終端和APP上均有落地應用，也進一步為計算機視覺企業在大眾中奠定基礎。未來企業可通過線上渠道開發挖掘C端用戶市場。

iiMedia Research(艾媒咨詢)顯示，半數受訪網民認為智能手機及APP加入人臉識別技術功能方便了二者的使用，另有48.8%的受訪網民認為人臉識別技術在手機及APP上的應用是未來技術發展的趨勢。艾媒咨詢分析師認為，人臉識別技術在手機及APP端的應用滿足人們智能化和便捷化的需求，隨著越來越多的手機及APP產品加入人臉識別功能，未來其普及和認可程度將得到進一步提高。

iiMedia Research(艾媒咨詢)顯示，41.8%的受訪網民表示未來愿意使用人臉識別技術進行手機及APP解鎖，同時有41.4%的受訪網民雖持觀望態度，但愿意嘗試。此外，47.4%的受訪網民認為人臉識別將取代其他手機及APP解鎖技術成為未來主流。艾媒咨詢分析師認為，近期智能手機紛紛應用人臉識別技術解鎖推動該功能技術的普及，便捷性的優勢使該功能技術前景受看好。但目前人臉識別解鎖技術的準確性仍然受到質疑，隨著未來技術進一步成熟，該技術有望成為智能手機設備標配。

iiMedia Research(艾媒咨詢)顯示，33.9%的受訪網民曾使用過人證比對功能進行業務辦理。在使用過該功能的人群中，54.6%認為其方便了業務辦理，提供了效率，且有47.3%該部分人群認為其識別準確程度高。艾媒咨詢分析師認為，政府、銀行等機構業務辦理效率以往常遭詬病，人證識別技術的應用提高了辦事效率，在提高人們滿意度的同時，加強了計算機視覺技術的認可度。未來計算機視覺技術在政府、銀行等機構的落地應用將進一步擴展，但其中涉及到個人信息保護等問題需要企業及相關機構合力解決。

iiMedia Research(艾媒咨詢)顯示，34.1%的受訪網民認為公安辦案為最有必要應用人臉識別技術的安防情景。而關于網民對人臉識別技術在安防監控領域應用看法調查中，56.1%的受訪網民認為其能有力保護人們人身財產安全。艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺技術，尤其是人臉識別技術在安防領域應用意義重大，在刑偵破案、身份認證、公共安全保護等情景具有重要應用價值。未來安防領域將成為計算機視覺技術重點應用領域，而安防的重要性也對相關企業技術實力有嚴格的要求，未來安防領域市場或由少數技術實力較強的企業占據。

商湯科技是專注計算機視覺與深度學習原創技術的人工智能創業企業，擁有強大的技術能力和人才資源儲備支撐發展。商湯科技在計算機視覺領域綜合實力較強，獲資本方青睞，B輪融資4.1億美元，同時與國內外知名企業展開合作。艾媒咨詢分析師認為，商湯科技在商業營收上同樣處于行業領先水平，但其本質專注于技術發展，強大的技術基礎能較好支撐商湯科技在上層應用場景的擴展。商湯科技在技術驅動商業應用的同時，積累商業應用經驗，提高企業知名度，拓展應用至更多領域。

艾媒咨詢分析師認為，商業化落地能力欠缺是目前計算機視覺行業大部分企業的痛點，商湯科技在商業落地應用方面處于行業領先位置。這一方面源于商湯科技技術能力往專業化發展，以專業技術和研發基礎實現場景差異化應用。另一方面，純計算機視覺技術或算法由于其專業性，需求方在使用時需要具備專業能力，而商湯科技技術產品往標準化方向打造，打包成行業解決方案，能適應更多企業使用需求，也有利于商湯科技技術進一步落地應用。未來堅持技術為基礎，繼續提高商業落地能力，商湯科技有望繼續保持良好發展態勢。

曠視科技成立于2011年，2017年10月完成巨額C輪融資，專注于人臉識別、圖像識別和深度學習技術自主研發和商業化落地，深耕于金融安全、城市安防、商業物聯、工業機器人等領域，同時打造人工智能開放云平臺。艾媒咨詢分析師認為，曠視科技利用云平臺為開發者提供技術支撐，有利于計算機視覺技術進一步結合產品運營，同時可以收集海量圖片數據，通過進行深度學習，曠視科技圖像識別技術又能進一步得到提升，有利于其強化自身核心技術能力。

艾媒咨詢分析師認為，人臉識別技術對于金融行業業務辦理及風控等流程具有重要應用價值，曠視科技在人臉識別技術上的優勢也助其有效開展金融領域的服務應用。未來隨著曠視科技利用云開放平臺相關圖片數據進行深度學習強化人臉識別技術，以及在金融領域積累的渠道資源，其有望在金融領域繼續強化技術服務，成為該領域市場有力的競爭者。

艾媒咨詢分析師認為，自動駕駛為人工智能和汽車行業未來發展方向，計算機視覺技術在自動駕駛汽車實現路況感知、高精度定位等方面發揮重要作用，自動駕駛為計算機視覺技術未來重要應用領域。圖森未來的計算機視覺技術和算法在自動駕駛領域實現專業化發展，未來有望在此細分領域成長為領先企業。

2017-2018中國計算機視覺行業發展趨勢

需求驅使計算機視覺行業發展潛力巨大應用場景拓展滲透各行業

艾媒咨詢分析師認為，人們對生活安全以及生產效率追求兩大需求的提升，決定計算機視覺行業具有巨大發展空間。而計算機視覺技術場景應用具有廣泛性，有望發展成為下一個智能時代的標配。目前計算機視覺技術主要應用在B端領域，短期內行業發展趨勢也是集中于B端領域。未來隨著技術成熟，計算機視覺有望拓展更多新的應用場景，實現場景落地，滲透至各行各業，形成AI+，開拓更多C端業務。此外，計算機視覺技術可以跟其他技術，如AR、VR、無人駕駛等結合發展，創造新的應用領域。

技術應用由點及面行業解決方案及軟硬件結合成商業產品出路

對于計算機視覺技術使用者來說，由于技術的學習應用需要花費較多時間和精力，硬件產品及行業解決方案往往更受青睞。未來計算機視覺企業需要將軟硬件結合，如打造嵌入式芯片等。此外，計算機視覺企業應將技術應用由點及面，將技術應用發展成針對各行業的解決方案。未來市場將出現更多基于計算機視覺技術應用的行業解決方案和軟硬一體化產品，只有打造方便用戶使用的商業產品，才能有效適應其需求，幫助計算機視覺企業迅速占領行業市場，在市場競爭中取得領先優勢。

計算機視覺行業發展對企業綜合實力要求高

艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺行業巨大的發展前景決定其具有高成長性特點，未來將涌現更多人工智能領域優秀企業。但行業發展同時伴隨高風險性，行業競爭需要比拼企業技術算法能力、資金能力、以及人才資源，同時考驗企業能否實現技術迅速落地，對企業綜合實力要求高，綜合實力不具備優勢的企業在行業內將難以生存。

計算機視覺技術與應用范文第3篇

【關鍵詞】計算機；視覺系統；框架構思

在現代計算機技術的支持下，對人類視覺功能進行模擬的計算機系統被稱為計算機視覺系統，因為視覺系統本身兼具科學性和應用性，所以計算機視覺系統本身既具有科學學科的特性又具有工程學科的特性。對其的研究不僅能夠進一步了解人類本身，而且能夠在工業生產領域發揮更大的作用。

1 計算機視覺系統現有理論框架

1.1 計算機世界理論框架

20世紀80年代，麻省理工學院教授Marr在視覺理論研究領域獲得突破，提出了利用計算機實現視覺能力的理論框架――計算機視覺理論，這一理論主要特點是以現代信息處理的方式對人類視覺能力作用機制進行了分析，并以人類的視覺能力為基礎在計算機技術的支持下形成了三個不同的計算機層次。分別是計算機理論層次、表示層次和算法層次。這三個層次分別對應著人類對視覺信息進行處理的三個環節，通過各個環節的仿生設置，計算機視覺系統就能夠將初步的視覺處理能力賦予計算機。這一理論中的核心是計算機理論層次，Marr認為人類的視覺能力主要是從圖像中建立物體形狀和位置的描述，所以在這一層次中設計者設計的主要環節是從初步獲取的二維圖像中提取和細化物體的三維結構和位置，并將這些信息在一個二維平面上反映出來，即三維重建。

1.2 基于知識的視覺理論框架

基于知識的視覺理論框架最早產生于20世紀90年代，最早的提出者是Lowe。認為在人類的視覺能力發揮過程中，對三維物體的實際測算是不必要的，人類的視覺能力與三維測算能力沒有直接的關系，雖然使用三維測算技術也能夠實現計算機視覺系統的功能，但并不是對人類視覺功能的模仿。Lowe認為在人類的視覺活動中，會將三維物體看成二維物體，也會將二維物體看成三維物體。這種現象本身并不是偶然性的，而是一種視覺作用機制的必然。既然人類肉眼能夠借助一定的作用機制和處理能力實現二維的三維化，在計算機視覺系統中就完全有可能設計出這種對人類肉眼直接模擬的機制。以感知系統感知物體的二維特性，并在其基礎上直接生成三維圖像，而不需要借助復雜的測量過程。

1.3 主動視覺理論框架

主動視覺理論是在現有計算機理論的基礎上形成的新型理論框架，是根據人類視覺功能實現的主動性提出的。在人類實現視覺功能的過程中，人類的視覺系統并不是被動的，而是會根據視覺系統的要求調動身體的其他部位進行配合的、具有主動性的，所以在人類視覺功能的發揮過程中，視覺系統是具有主動性的，人類視覺系統的視角、關注點都會是動態變化的。

基于這一理論，主動視覺理論框架認為人類的視覺活動是一種“感知――動作”過程。根據這一原則，主動視覺理論框架認為計算機視覺系統并不需要精準的三維測算系統。而應該以計算機視覺獲取系統為核心，設置主動的視覺系統。這一理念在實際的應用中主要通過對圖像獲取系統技術參數的調整和控制來實現，例如攝像機的位置、取向、焦距、光圈等，通過對這些參數的調整圖像信息獲取系統就能夠從不同的視角對物體進行觀察，進而獲取物體的三維圖像信息。

2 計算機視覺理論框架中存在的問題

計算機視覺理論框架的產生極大的支持了計算機視覺系統的研發工作，但是在計算機視覺系統的實際研發工作中，也逐漸暴露出了計算機理論框架的缺陷。當前主流的計算機視覺系統框架中，計算機視覺理論是最早產生的也是唯一一種被動的計算機視覺技術。在其理論系統中更多的強調人類視覺系統的測算能力，而沒有意識到人類的視覺系統是一種主觀性很強的、目的性很強的信息獲取系統，完全建立在測算基礎上的計算機視覺理論框架是不必要的。

基于知識的理論框架，認為人類視覺系統的功能實現主要環節是反饋，強調了人類視覺活動中主觀意識的指導作用。但是它過于強調系統的目的性和主觀性，完全否定了計算機視覺理論，認為人類視覺系統是個完全脫離計算機的認識過程，這種認識顯然是錯誤的，在判斷物體尺寸大小、距離遠近時，測算無疑是極為必然的。

主動視覺理論并不完全排除三維重建，認為計算機視覺系統的三維重建應該建立在圖像獲取系統的主動性上。通過改變圖像獲取攝像機的角度、參數對時間、空間和分辨率等進行有選擇的感知，解決了計算機視覺系統認知過程中的不穩定問題，降低了計算機視覺系統實現的難度。但是在其理論框架內部缺乏主觀、高層的指導，從整體上看并不完善。

3 計算機視覺系統框架的新構思

在計算機視覺系統的研究領域，三種理論構建各有優劣。但是無疑反應了當前計算機視覺系統研發的主流思想，因此計算機視覺系統框架的新構思應該在其基礎上進行，致力于克服各個理論的缺點。綜合比較三種理論框架，筆者認為計算機視覺理論雖然存在某些問題，但是從整體上看這一理論框架是最具實踐性和操作性的，其存在的問題完全可以借助其他理論框架加以解決，因此筆者以計算機視覺理論為主體，結合基于知識的視覺理論和主動視覺理論，提出一個更加完善和通用的計算機視覺系統構架。

計算機視覺系統視覺功能實現的主體結構還是建立在計算理論結構的基礎上的，將計算理論框架中的早期視覺處理環節分為圖像預處理、圖像分割和二維模式識別兩個部分，因為圖像的預處理是在平面圖像基礎上的簡單處理，不需要主觀主導意識和目的性的參與，同時圖像分割和二維模式識別能夠最大限度的提升后繼圖像處理的效果。

在早期處理完成以后，后繼的中后期處理還是分別情調了二維模式識別和三維模式識別，雖然這兩種模式本身的識別原理是一樣的，但是其面對的對象不同，物體的模型也不同。一般來講，在我們的世界中二維信息具有很強的重要性，圖形、文字、指紋等關鍵二維信息在通常情況下作用更大、應用范圍更廣，所以計算機視覺系統礦建的新思路中，要對二維信息進行進一步的處理。

模型庫提供具體物體模型的表示。知識庫不但要對物體進行抽象表示而且還要對抽象知識進行推理。人類經驗的積累和知識的獲取是通過學習而得到的，所以加人模型庫、知識庫管理，并讓其從輸出結果中進行學習。這將使模型庫和知識庫更加豐富和完善。

視覺活動本身是帶有目的性的，所以在有些時候視覺系統的應用確實需要視物體的實際情況來決定，有時只需識別場景中存在的是什么物體或某物是否存在，而不要求定量恢復場景中的物體。因此，在計算機視覺系統中引人視覺目的來判斷輸出是否滿足要求。同時，用視覺目的對圖象分割和二維模式識別、中期視覺處理、后期視覺處理和三維模式識別加以控制。如果需要三維重建則由主動視覺控制成象來獲得景物更完整的信息。

計算機視覺系統框架是支持計算機視覺系統實現的重要基礎，所以在計算機視覺系統的研發、設計工作中，對理論框架的研究具有鮮明的現實意義，本文簡單介紹了現有框架思想，并分析了其各自的優缺點，最后再這些理論框架的基礎上形成了計算機視覺系統框架的新構思。認為計算機視覺系統構架應該以計算機理論為基礎，以視覺活動的主觀性和目的性為指導，以具體的視覺實現形式為方法。

【參考文獻】

計算機視覺技術與應用范文第4篇

關鍵詞：計算機視覺圖像 精密測量 構造幾何模型 信號源的接收

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）05-1211-02

新型計算機視覺圖像精密測量是一種基于計算機程序設計以及圖像顯示的高精度的關鍵技術，它廣泛用于測量的領域，對于測量的準確性有很好的保證。這種關鍵技術是幾何了光學的特性，發揮了圖像學的顯影性，把普通的測量技術瞬間提升到了一個新的高度。在這項關鍵技術中包含了物理學中光的效應，圖像中的傳感器以及計算機中的編程軟件，這還不完全，還有一些其他科學領域知識的輔助，可以說這項關鍵技術是一個非常有技術含量的技術，很值得學者進行研究。

1 計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術的具體形式

在以往的測量中，選擇的測量方式還是完全采用機械的形式，但是在使用了計算機視覺圖像精密測量后，完成了許多以往技術所不能達到的任務。在我們的研究中，計算機視覺圖像測量的原理是通過攝像機將被處理的對象采集進行影像采集，在多個控制點的數據采集完成后，系統會自動將這些圖像進行整合，得出相關的幾何多變參數，再在計算機上以具體的數據顯示出來，以供技術人員使用參照。

在上面所說的攝像機并不是我們通常意義上生活中使用的攝像機。它是一種可視化較強，表針比較敏感的測試儀。可以將視覺中的二維形態通過顯影，記錄在機械的光譜儀上，再將這種的二維圖像做數學處理，有二階矩陣轉換為三階矩陣，通過播放儀呈現出三維的影像。這時的圖像變為立體化，更有層次感，效果上也有了明顯的變化，這是一種顯示方法。此外還有一種造價較高的儀器，我們不常使用，就是圖像提取器。同樣是采集控制點的數據，將數據整合在系統之內，然后對于原始的圖像進行預處理，不再經過有曝光這個程序，將圖像中關鍵點的坐標在整個內部軸面上體現出來，提取數據幀數，再運用機器的智能識別系統，對控制點的坐標進行數據分析，自動生成圖形，這也可以用于精密測量。它的優點就是使用上極其的方面，基本只要架立儀器和打開開關，其他的工作機械系統都會自動的完成。使用的困難就是造價極其的高，不適合一般企業使用。在基于計算機視覺圖像測量中使用上的原理如下：

1） 計算出觀察控制點到計算機視覺圖像測量儀器的有效距離；

2） 得出觀察點到目標控制點之間的三維的運動幾何參數；

3） 推斷出目標控制點在整個平面上的表面特征（ 大多時候要求形成立體視覺）；

4） 還通過觀察可以判斷出目標物體的幾何坐標方位。

在整個計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術中最關鍵的元件就是壓力應變電阻儀，這也是傳感器的一部分。壓力應變電阻儀的使用方式是將應力片粘貼在控制點位上，事先在物體表面打磨平整，清理干凈后，涂抹丙酮試劑，在液體完全風干后就可以黏貼應力片，通過導線的聯接，形成了一小段閉合的電路，時刻讓計算機視覺圖像系統可以感應到并作跟蹤觀察。因受到來自不同方面諧波的影響后，應力片會產生一定數值的電阻，在電路中，這些電阻會轉化為電流，視覺圖像系統接收到了電流后就會顯示在儀表盤上相應的數據，我們就可以根據儀表盤中的數據記錄測量中的數據，很好的解決了原始機械在使用過程中大量的做無用功所消耗資源的現象。傳感器對每個應點都進行動態的測量，將數據模轉換成現實中的圖像，精確的成像可以測算出控制點的位置，用計算機視覺圖像精密測量結合數據方面的相關的分析，得出施工中的可行性報告分析，減低了施工中的成本，將施工的預算控制在一個合理的范圍之內。

當無法觀察到控制點是，計算機視覺圖像精密測量可以通過接收信號或是相關的頻率波段來收集數據，不會因為以往測量的環境不好，距離太遠，誤差太大的影響。

2 計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術分析

在計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術中解決了很多以往很難完成的任務，但是在使用過程中還是發生了很多的問題。尤其在視覺圖像的選擇中，無法使用高幀數的圖片顯示，無法將計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術的優點發揮出來。我們就計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術中常見的問題進行討論。

2.1 降低失誤的概率

在很多的數據誤差中，有一部分是出現在人為的因素上面。對于機器的不熟悉和操作中的疏忽都會在一定程度上對圖像的視覺感模擬帶來麻煩。對于網絡設備的配置上，要經常性的學習，將配置在可能的情況下設置的更加合理和使用，保證網絡連接系統的安全性。為防止更多因操作帶來的誤差，選用系統登入的制度，用戶在通過識別后進入系統，在采集數據后，確定最終數據上又相關的再次確定的標識，系統對本身有的登錄服務器和路由器有相關的資料解釋，記錄好實用操作的時間，及時備份。

2.2 對于權限的控制

權限控制是針對測量關鍵所提出的一種安全保護措施，它是在使用計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術中對用戶和用戶組賦予一定的權限，可以限制用戶和用戶組對目錄、子目錄、文件、打印機和其他共享資源的瀏覽和更改。圖像中的運行服務器在停止的情況下可以做出不應答的操作指令，立刻關閉當前不適用的界面，加快系統的運行速度，對于每天的日志文件實時監控，一旦發現問題及時解決。對于數據終端的數據可采用可三維加密的方法，定時進行安全檢測等手段來進一步加強系統的安全性。如果通過了加密通道，系統可以將數據自動的保存和轉換為視圖模式，對于數據的審計和運行可以同時進行，這樣就可以很好的保證大地測量中的圖像數據安全，利用防護墻將采集中廢棄的數據革除在外，避免數值之間發生紊亂的現象，進一步改善計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術。

2.3 開啟自動建立備份系統

計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術的完善中會常遇到系統突然崩潰或是圖像受到嚴重干擾導致無法轉換的一系列情況，發生這種情況最大的可能性就是系統在處理多組數據后無法重新還原成進入界面。這時為保證圖片轉換成數字的系統數據不丟失，我們對系統進行備份。選定固定的磁盤保存數據，定期將產生的數據（轉換前的圖像和轉換后的數值）導出，保證程序的正常運行。當系統一旦發生錯誤，可以盡快的恢復數據的初始狀態，為測量任務的完成爭取更多的時間。我們還要減少信號源周圍的干擾，定期的更新系統數據庫，保持數據采集的穩定性，把攝像機記錄出的數據節點保存在相應的技術圖紙上，用這樣的方式來知道測量工作。系統備份的數據還可以用于數據的對比，重復測量后得出的數據，系統會自動也備份的數據進行比對，發現誤差值在規定以外，就會做出相應的預警，這樣也能在工作中降低出現誤差的概率。

3 計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術遇到的困難和使用前景

計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術作為一種新興技術在使用時間上不過十幾年，其使用的程度已經無法估算。正是因為它的簡單、使用、精度高以及自動化能力卓越的特點受到了測量單位的廣泛青睞。在測量方面的這些可靠性和穩定性也是有目共睹的。在土木和機械測量的行業計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術都會有廣泛和良好的使用，前景也是十分的廣闊。但是不容忽視該技術也有一些弊端。這項關鍵技術中涵蓋的學科非常的多，涉及到的知識也很全面，一旦出現了機器的故障，在維修上還是一個很大的問題，如何很好的解決計算機視覺圖像技術的相關核心問題就是當下亟待解決的。

我們都知道，人的眼睛是可以受到吱聲的控制，想要完成觀測是十分簡單的，但是在計算機視覺圖像技術中，畢竟是采取攝像機取景的模式，在取得的點位有的時候不是特別的有代表性，很難將這些問題具體化、形象化。達不到我們設計時的初衷。所以在這些模型的構建中和數據的轉換上必須有嚴格的規定和要求，切不可盲目的實施測量，每項技術操作都要按規程來實施。

上文中也談到了，計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術中最主要的構建是傳感器，一個合理的傳感器是體統的“心臟”，我們在儀器的操作中，不能時時刻刻對傳感器進行檢查，甚至這種高精度的元件在檢查上也并不是一件簡單的事情，通過不斷的研究，將傳感器的等級和使用方法上進行一定的創新也是一項科研任務。

4 結束語

在測量工程發展的今天，很多的測量技術已經離不了計算機視覺圖像技術的輔助，該文中詳細的談到了基于計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術方面的研究，對于之中可能出現的一些問題也提出了相應的解決方案。測量工程中計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術可以很好的解決和完善測量中遇到的一些問題，但是也暴露出了很多的問題。

將基于計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術引入到測量工程中來，也是加強了工程建設的信息化水平。可以預見的是，在未來使用計算機視覺圖像技術建立的測量模型會得到更多、更好的應用。但作為一個長期復雜的技術工程，在這個建設過程中定會有一些困難的出現。希望通過不斷的發現問題、總結經驗，讓計算機視覺圖像精密測量的關鍵技術在測量中作用發揮的更好。

參考文獻：

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計算機視覺技術與應用范文第5篇

關鍵詞： 計算機視覺；快速開發；框架；模塊化；模塊耦合；底層剝離

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2012）29-7084-04

在視覺分析實際應用項目中，如何通過建立計算機視覺分析快速開發框架，搭建一個分工明確，快捷有效的圖像學應用處理平臺，提高開發效率，縮短開發時間，已成為項目開發人員關注的重點內容之一。本框架從項目應用和實際需求出發，將計算機視覺技術的核心算法從底層研究工作中剝離，可極大的縮短開發時間，提高開發效率。

在本框架下，開發人員可各司其職，分工、構成和職能劃分明確，框架開發人員只專注于框架接口的定義；算法開發人員只專注于圖像處理與識別等算法的開發；上層應用開發人員只負責抽取出一般的處理流程，專注于項目的具體實現和功能模塊的組合應用。

1 研究與應用

1.1背景

計算機視覺是用攝像機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量的機器視覺。系統將獲取的視頻或圖像資料，通過計算機處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像，其中包括圖像處理、模式識別或圖像識別、景物分析、圖像理解等相關內容，它們之間既有差別，又有相互重疊。

在計算機視覺分析技術中，對于一些復雜的問題，往往不是某單一學科能夠解決的，它需要一系列相關技術的支持。例如：對航道中船舶的識別，獲取的視頻流往往要經過平滑、去噪等圖像處理操作后，便于下一步運用基于直方圖分類器的圖像識別算法來區分船舶和水面，通過圖像分割技術來提取檢測目標。而這些方案的實現中，同一個問題的解決又往往需要有一系列的算法來支持。還是以船舶識別為例，圖像平滑有領域平均、低通濾波等算法；圖像去噪有各種濾波器算法；基于直方圖的分類器也存在決策樹、貝葉斯、SVM等等算法。雖然上述的算法本身沒有優劣之分，但在特定的環境下一定會有某個最佳算法。

因此，在實際應用項目中如何找出其最優路徑，除了需要開發者擁有深厚的圖像學功底，更需要的是通過大量的對比實驗來找出該最優路徑的解決方案。即便如此，也只能解決特定環境下的計算機視覺需求，換個應用場景，上述步驟又需要重新進行，此類過程的重復，既增加了開發成本，又延長了開發時間。

本框架從工程化的角度出發，在不同項目中的計算機視覺軟件開發中，研究如何提高開發結果的復用性，盡量降低上述各條件間的相互依賴關系，將視覺技術的核心算法從底層研究中剝離，達到縮短開發時間，提高開發效率的目的。

1.2研究目標

1） 框架系統的扁平化、模塊化；

2） 完成處理過程的任意組合，使圖像處理模塊單一化；

3） 理行為在處理模塊內部完成，處理結果可通過接口方式進行輸出；

4） 處理模塊間的數據流動定義在框架之中，框架負責配置數據流；

5） 置好的數據流，通過指定圖像處理模塊實現對物體的識別、行為的識別。

1.3.5框架的效果演示

從右側功能區中選取兩個輸入模塊：MediaOpen00和MediaOpen01，分別打開視頻文件“.＼公司監控視頻.avi”和圖片“.＼Lena.jpg”，任意添加一些圖像處理模塊或者圖像識別模塊，這里我們選取了行人檢測算法、基本全局閾值二值算法、人臉檢測算法、輪廓檢測算法，加入輸出展示模塊用于顯示處理結果。最后我們用曲線將模塊間的輸入輸出點連起來，完成數據流向的配置過程。其中一個輸出點可以連接多個輸入點，但一個輸入點只能接入一個輸出點。

2 結論

隨著計算機視覺技術發展的日新月異，算法的更新和積累將會越來越多。計算機視覺快速開發框架從實際應用工程的角度出發，在不同項目計算機視覺軟件的開發過程中，將視覺技術的核心算法從底層研究中剝離，使視覺分析應用項目中的框架開發人員專注于框架接口定義的開發，而項目中的算法、上層應用等開發人員各司其職，分工明確，不但提高了開發結果的復用性，同時，也降低了項目開發中各條件間的相互依賴關系，縮短了開發時間，提高了開發效率。

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