農(nóng)業(yè)機器視覺的技術(shù)論文(2)
農(nóng)業(yè)機器視覺的技術(shù)論文
農(nóng)業(yè)機械視覺技術(shù)論文篇二
機器視覺技術(shù)及其應(yīng)用概況
摘要：介紹了機器視覺的系統(tǒng)組成及工作原理、相對于人類視覺優(yōu)勢所在，闡述了機器視覺在我國工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、機器人導(dǎo)航、衛(wèi)星遙感等領(lǐng)域的應(yīng)用，指出了機器視覺的未來走向。
關(guān)鍵詞：機器視覺;應(yīng)用;圖像處理
中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2007)18-31701-02
Machine Vision Technology and Application Profiles
CHEN Fa-dong,ZHANG Xiao-fang,ZHAO Huan-yu,ZHANG Tao,YU Guo-ying
(Hebei Jinniu Energy Co.,Xingtai 054001,China)
Abstract:The paper introduced the machine vision system structure and working principle and the superiorities compared to human vision, the applications of machine vision are expounded in our industry, agriculture, medical, robotics, navigation, satellite remote sensing fields, the future direction of machine vision is stated.
Key words:Machine vision; Application; Image Procession
1 引言
機器視覺技術(shù)是20世紀70年代在遙感圖像處理和醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)成功應(yīng)用的基礎(chǔ)上逐漸興起的，并應(yīng)用于多種領(lǐng)域。在我國，機器視覺仍屬新興行業(yè)，但是隨著產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展對機器視覺技術(shù)的需求必將呈上升趨勢。
2 機器視覺技術(shù)
機器視覺是研究用計算機來模擬生物外顯或宏觀視覺功能的科學(xué)和技術(shù)，用圖像來創(chuàng)建和恢復(fù)現(xiàn)實世界模型, 最終用于實際檢測、測量和控制，是一門涉及人工智能、神經(jīng)生物學(xué)、心理物理學(xué)、計算機科學(xué)、圖像處理及模式識別等多個領(lǐng)域的交叉學(xué)科[1]。
機器視覺系統(tǒng)一般由攝像機、圖像采集卡、計算機、光源、光照箱、載物臺等組成，如圖1所示。
圖1 機器視覺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖
工作原理是：在一定光照條件下, 用攝像機把三維場景的被攝取目標圖像采集到計算機內(nèi)部形成原始圖像;然后，運用圖像處理技術(shù)對原始圖像進行預(yù)處理以改善圖像質(zhì)量，分割圖像，提取特征要素，構(gòu)成對圖像的描述;最后，采用模式識別技術(shù)進行特征分類，并根據(jù)預(yù)設(shè)條件輸出結(jié)果。
機器視覺具有與被觀測的對象無接觸，對被攝物體無損傷，觀測過程客觀，判別結(jié)果可靠性高的特點;同時機器視覺也拓寬了人類視覺范圍，在許多人類視覺無法感知的場合，如工業(yè)環(huán)境下高危險場景的感知、不可見物體感知等等，機器視覺更具優(yōu)勢;而且機器視覺可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于實現(xiàn)信息集成，是實現(xiàn)計算機集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。
2 機器視覺技術(shù)應(yīng)用
隨著電子技術(shù)、計算機軟硬件技術(shù)、圖像處理及與人類視覺相關(guān)技術(shù)的迅速發(fā)展，機器視覺技術(shù)在理論和實踐上都取得了重大的發(fā)展，在我國工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、機器人導(dǎo)航、衛(wèi)星遙感等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，下面就機器視覺技術(shù)在這些領(lǐng)域的應(yīng)用概況進行闡述。
2.1 工業(yè)
在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，生產(chǎn)過程的高度自動化和產(chǎn)品質(zhì)量的日益提高，要求有更有效、更精確和高速度的檢測手段，機器視覺技術(shù)能夠保證工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境下的可靠性，提高生產(chǎn)自動化程度，大大提高生產(chǎn)效率。因此，在現(xiàn)代自動化生產(chǎn)過程中，機器視覺系統(tǒng)被廣泛地用于產(chǎn)品測量、檢驗、質(zhì)量控制等領(lǐng)域。
機器視覺在工業(yè)中的具體應(yīng)用主要有：汽車整車尺寸測量，零件邊緣及平面尺寸檢測，螺紋幾何參數(shù)檢測，帶鋼表面缺陷檢測，電機換向片偏移檢測，玻璃制品裂紋檢測，煙包包裝檢測，飲料行業(yè)的容器質(zhì)量檢測，半導(dǎo)體集成塊封裝質(zhì)量檢測，印刷電路板疵病檢查，彈性力學(xué)照片的應(yīng)力分析、流體力學(xué)圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀等。機器視覺可以在一些有毒、放射性環(huán)境內(nèi)識別工件及物體的形狀和排列狀態(tài)[2]。在制藥生產(chǎn)線上，機器視覺技術(shù)還可以對藥品包裝進行檢測，以確定是否裝入正確數(shù)量的藥粒。
2.2 農(nóng)業(yè)
機器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械上的研究與應(yīng)用始于20世紀70年代末期，主要集中于農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測與分級的自動檢測機械的研究[3]。
農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)過程受到自然和人為等復(fù)雜因素的影響，產(chǎn)品品質(zhì)差異很大，機器視覺技術(shù)可以檢測農(nóng)產(chǎn)品的大小、形狀、顏色、表面裂紋和表面缺陷及損傷。它的優(yōu)點是：速度快，信息量大，可一次完成多個品質(zhì)指標的綜合檢測，還可完成定量指標的測量，精確度高，能夠克服人眼的差異和視覺疲勞，實現(xiàn)無損檢測。能夠檢測的農(nóng)產(chǎn)品有蔬菜、水果、谷物、煙草、茶葉、禽蛋等，其中部分研究已從理論走向?qū)嶋H應(yīng)用，并取得了較大的經(jīng)濟效益。其中，計算機圖像處理技術(shù)發(fā)揮了主力軍作用。此外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等高新技術(shù)也開始引入到機器視覺識別與分級中，應(yīng)用該技術(shù)有利于設(shè)計制造自動分級流水線，大大提高工作效率。
隨著計算機技術(shù)及數(shù)字圖像處理分析理論的成熟，機器視覺技術(shù)也逐漸滲透到農(nóng)作物長勢監(jiān)測、病蟲及草害的監(jiān)測與防治、自動化收獲，以及農(nóng)產(chǎn)品加工、儲糧害蟲檢測等領(lǐng)域。
2.3 醫(yī)學(xué)
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，機器視覺的應(yīng)用也越來越廣泛，主要用于醫(yī)學(xué)輔助診斷。首先采集核磁共振、超聲波、激光、X射線、γ射線等對人體檢查記錄的圖像，再利用數(shù)字圖像處理技術(shù)、信息融合技術(shù)對這些醫(yī)學(xué)圖像進行分析、描述和識別，最后得出相關(guān)信息，對輔助醫(yī)生診斷人體病源大小、形狀和異常，并進行有效治療發(fā)揮了重要的作用。
利用機器視覺技術(shù)還可對其它醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析，如利用數(shù)字圖像的邊緣提取與分割技術(shù)，自動統(tǒng)計細胞個數(shù)，不僅節(jié)省人力，還大大提高了準確率和效率。另外，基于CT圖像的內(nèi)部器官的重建，DSA(數(shù)字減影)技術(shù)等也是機器視覺技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用實例。
2.4 機器人導(dǎo)航
機器人導(dǎo)航包含道路規(guī)劃、避免碰撞、自適應(yīng)位置控制和機器人相對于特定目標在三維空間中精確方位定位。在制造業(yè)，機器人被廣泛地應(yīng)用于零件的裝配和檢驗，機器視覺應(yīng)用于機器人使其柔性大大增加，使大批量使用裝配、檢驗機器人成為可能。工業(yè)機器人系統(tǒng)是一種基于視覺測量并進行制導(dǎo)和控制的系統(tǒng)，例如機械手在一定范圍內(nèi)抓取和移動工件，攝像機利用動態(tài)圖像識別與跟蹤算法，跟蹤被移動工件，始終保持其處于視野的正中位置。相對于室內(nèi)的工業(yè)機器人而言, 農(nóng)業(yè)機械的機器視覺導(dǎo)航的工作環(huán)境和工作對象更加復(fù)雜。
農(nóng)業(yè)機械的自動導(dǎo)航是現(xiàn)代智能農(nóng)業(yè)機械的一個重要組成部分，有著廣闊的發(fā)展前景，在自動噴灑農(nóng)藥肥料、收割作業(yè)、中耕除草、插秧耕作等許多方面有著廣泛的用途。在農(nóng)業(yè)機械自動導(dǎo)航系統(tǒng)中，采用機器視覺導(dǎo)航除具有靈活、實時性和導(dǎo)航精度高等優(yōu)點外，在采集導(dǎo)航信息的同時還能采集有關(guān)農(nóng)作物、病蟲害以及農(nóng)田狀況的圖像，隨著以信息化技術(shù)為核心的精細農(nóng)業(yè)的興起，機器視覺導(dǎo)航必然會有更大的發(fā)展空間。
2.5 衛(wèi)星遙感
衛(wèi)星遙感圖像信息量大，數(shù)據(jù)存在多種干擾和誤差，處理和分析的工作量、難度都很大。在衛(wèi)星遙感系統(tǒng)中，機器視覺技術(shù)被用于分析各種遙感圖像，進行環(huán)境監(jiān)測、地理測量，根據(jù)地形、地貌的圖像和圖形特征，對地面目標進行自動識別、理解和分類等。具體來說有自動制圖，衛(wèi)星圖像與地形圖對準，自動測繪地圖;對國土資源管理，如森林、水面、土壤的管理等;還可以對環(huán)境、火警自動監(jiān)測。
2.6 其它方面
在交通管理系統(tǒng)中，機器視覺技術(shù)被用于車輛識別、調(diào)度，向交通管理與指揮系統(tǒng)提供相關(guān)信息;在閉路電視監(jiān)控系統(tǒng)中，機器視覺技術(shù)被用于增強圖像質(zhì)量，捕捉突發(fā)事件，監(jiān)控復(fù)雜場景，鑒別身份，跟蹤可疑目標等，它能大幅度地提高監(jiān)控效率，減少危險事件發(fā)生的概率;在航天及軍事方面，機器視覺技術(shù)被用于衛(wèi)星照片的自動分析與判讀，景物識別，目標檢測，識別和定位，目標跟蹤，成像精確制導(dǎo)等。
3 結(jié)束語
綜上所述，機器視覺在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用研究得到了廣泛開展，但我們應(yīng)當看到，機器視覺從誕生到今天這短短三十多年時間中，其相關(guān)研究、發(fā)展和應(yīng)用還遠沒有達到成熟的程度。在未來的幾年內(nèi)，隨著中國加工制造業(yè)的發(fā)展，對于機器視覺的需求必將逐漸增多，隨著機器視覺產(chǎn)品的增多，技術(shù)的提高，國內(nèi)機器視覺的應(yīng)用狀況也將由初期的低端轉(zhuǎn)向高端。實現(xiàn)實時在線、智能化、高精度檢測與控制必將成為我國機器視覺的發(fā)展趨勢。
參考文獻：
[1]劉曙光，劉明遠.機器視覺及其應(yīng)用[J]. 河北科技大學(xué)學(xué)報，2000，21(4)：11-15.
[2]席斌，王振雷，錢鋒. 機器視覺工業(yè)檢測系統(tǒng)的應(yīng)用與發(fā)展[J]. 控制工程，2006，5(13)：220-222.
[3]劉中合等.計算機視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械中的應(yīng)用[J]. 農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程，2005，12(4)：37-39.
看了“農(nóng)業(yè)機械視覺技術(shù)論文”的人還看：