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机器视觉技术研究和应用现状及发展

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摘要：机器视觉技术具有较强的综合性，是人工智能领域的重要组成部分，实现了图像处理、机械、光学、计算机软硬件等专业的融合，在智能交通、安防监控、天气预测等行业都具有良好的应用价值。本文就机器视觉系统的组成及发展现状进行阐述，明确机器视觉技术的应用，探究机器视觉技术的发展趋势，旨在充分发挥机器视觉技术应用价值，促进社会持续化发展。

关键词：机器视觉技术;应用现状;发展

中图分类号：G4 文献标识码：A 文章编号：（2021）-16-168

机器视觉是依托计算机所实现的，对人的视觉功能进行模拟，自图像中提取信息，实施测量与控制。机器视觉技术有着较高的精准度，速度快，所包含信息量较多，能够免受主观因素的影响，以定量化方式对指标进行描述。现如今科学技术快速发展，机器视觉技术趋于成熟化，为社会发展提供了内在支持。

一、机器视觉系统的组成及发展现状

机器视觉应用系统的组成结构如图1所示。在这一过程中基于CCD摄像机获取目标图像信号，应用A/D促进数字信号转换，处理专用信号，以像素分布信息为支持得以获得判断结果，对驱动执行机构实施控制，保证处理效果。

机器视觉系统近年来逐步发展，是现代化智能装备中的重要技术，能够以计算机系统为支持模拟并识别人的视觉能力，满足智能装备及自动化领域的发展需求。当前我国机器视觉技术的先进性不足，对于关键技术的获取主要依赖于进口，国内在该技术方面有着强烈的需求。当前机器视觉主要包含四种类型：

其一是表面缺陷检测。产品生产过程中表面缺陷的存在会对产品实用性与美观性产生影响。应用表面视觉检测系统可弥补人工检测的不足，促进检测效率的显著提升，优化产品使用性能。

其二是产品尺寸测量。机械加工过程中产品尺寸测量的要求较高，操作比较严重。以机器视觉系统为支持可满足大批量生产中产品外观尺寸检测需求，以便及时将不合格产品剔除，保证产品质量可靠。

其三是图像识别技术。该技术相对成熟化，应用范围较广，包括人脸识别、二维码识别、交通车牌识别等。

其四是机器人视觉定位。在机器人视觉指导方面机器人视觉定位技术得以应用，就相当于是为机器人提供大脑和眼睛，在系统引导下对机器人动作进行控制，能够为智能装备发展提供支持。

二、机器视觉技术的应用

（一）工业生产领域

工业生产领域内机器视觉技术的应用较为广泛，获得诸多科技成果，在部件装配、数控机床加工等环节中都得到良好应用。以机器视觉技术为支持，半导体及电子领域内管脚尺寸自动检测装置得以研制出来，工业设备检测及数控机床加工中机器视觉技术也发挥着重要价值[1]。在金属板材数控机中，应用该技术可定位加工坐标轨迹，提出非接触式方法，保证加工轨迹坐标定位的快速化与高精度化。钻头视觉定位方面，可基于该技术实现间接定位，明确钻头刃磨初始状态。先进技术因机器视觉系统而更具精准度，这就能够提高资源利用效率，生产生本也得到合理控制。

（二）医学领域

在药品及医疗器械生产中机器视觉技术也发挥着重要作用，能够保证产品质量并提升生产效率。在医学疾病诊断方面对于该技术的应用，可促进X射线成像清晰度与准确性的提升，为CT、MRI标记及渲染处理提供支持，叠加核磁共振图像与透视图等，保证综合诊断的准确性，以三维信息和运动参数为参考，可详细解释结果，这一方面数字图像处理与信息融合等技术都居于重要地位。在药用玻璃瓶缺陷检测、药剂杂质检测等方面可对机器视觉技术加以应用，为药物质量安全提供保障。

（三）交通领域

计算机技术的进步促进了机器视觉技术的发展，在交通领域内的视频检测、安全保障、车牌识别等系统都发挥着重要的作用。就视频检测来看，以图像处理技术、计算机视觉技术等为支持，可识别并跟踪交通目标运动。基于识别系统理解并分析交通行为，采集交通数据，检测交通事件。参数检测系统运行具有智能化特征，可保证监控的远程化与实时性[2]。在车辆安全保障方面，通过机器视觉技术的运用能夠识别路径、障碍物并监测驾驶员状态。通过车牌识别技术的应用可实现多种方法的融合，促进交通管理智能化水平的提升，车牌识别准确性更高。

（四）农业领域

在农业植物种类识别、产品品质检测等方面机器视觉技术的应用效果良好，包括生产前检测种子质量、生产中识别植物信息与检测病虫害等。农药喷洒方面依托该项技术可保证喷洒经量化，农作物与机械相对位置得以确定，作业机械控制精准度更高，农业生产机械化水平也得到显著提升。机器视觉技术的应用能够为农业现代化发展进程提供助力。

三、机器视觉技术的发展趋势

机器视觉技术未来发展以嵌入式机器视觉系统为重要趋势，结合行业实际应用半导体技术、计算机技术等，采集并控制视觉图像，有着紧凑化结构，实际功耗较低，经济性良好，实际所需开发周期较短，应用效率高，升级与维护十分便利。未来机器视觉技术的发展将更具智能化与数字化特征，促进数字图像处理、LED光源控制器等数字化水平的提升，为农业及工业机械等领域提供支持，机器视觉技术水平的不断提升，能够满足工程流水线需求。在跟踪、探测等方面可应用多传感技术，保证数据可靠性，系统实施效果也得到显著改善。机器视觉系统向多传感器信息融合技术的拓展，确保单一视觉系统的不足得到弥补。

结束语

随着制造业的快速发展，对于机器视觉技术的要求也随之提升，这就促进了机器视觉技术的智能化与高端化发展。机器视觉技术在交通、农业、医学等领域都发挥着重要作用，未来发展中应当将其与自动化技术相协调，提高数据处理时效，保证产品质量与精度，为人类社会发展提供支持。

作者简介：张鑫（1991.5-），男，德国工学硕士，研究方向为系统工程，高等职业教育。

基金项目：科研课题“机器视觉在国内外应用现状与前景”，课题资助编号：GZY2020-KY-19

参考文献

[1]高娟娟，渠中豪，宋亚青. 机器视觉技术研究和应用现状及发展趋势[J]. 中国传媒科技， 2020（7）：21-22.

[2]陈英. 机器视觉技术的发展现状与应用动态研究[J]. 无线互联科技， 2018， 015（019）：147-148.

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