農(nóng)業(yè)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)論文(2)
農(nóng)業(yè)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)論文篇二
機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用綜述
摘 要 本文主要綜述機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在國(guó)內(nèi)外領(lǐng)域的研究應(yīng)用狀況等，以輸血袋的字符在線識(shí)別為例講述視覺(jué)技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)上的智能檢測(cè)應(yīng)用，同時(shí)也闡述了機(jī)器視覺(jué)在應(yīng)用中存在的一些問(wèn)題。
【關(guān)鍵詞】機(jī)器視覺(jué) 應(yīng)用研究 識(shí)別 預(yù)處理 labVIEW
1 引言
機(jī)器視覺(jué)主要研究用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺(jué)功能，通過(guò)攝像機(jī)等得到圖像，然后將它轉(zhuǎn)換成數(shù)字化圖像信號(hào)，再送入計(jì)算機(jī)，利用軟件從中獲取所需信息，做出正確的計(jì)算和判斷，通過(guò)數(shù)字圖像處理算法和識(shí)別算法，對(duì)客觀世界的三維景物和物體進(jìn)行形態(tài)和運(yùn)動(dòng)識(shí)別，根據(jù)識(shí)別結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。從功能上來(lái)看，典型的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以分為：圖像采集部分、圖像處理部分和運(yùn)動(dòng)控制部分，計(jì)算機(jī)視覺(jué)是研究試圖建立從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取“所需信息”的人工智能識(shí)別系統(tǒng)。正廣泛地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、軍事、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等諸多領(lǐng)域中。
2 視覺(jué)技術(shù)研究與應(yīng)用的必要性
視覺(jué)技術(shù)在國(guó)內(nèi)外發(fā)展極其必要。2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)極大沖擊了美國(guó)至全球的各個(gè)領(lǐng)域。美國(guó)汽車制造業(yè) “Big Three”頻臨破產(chǎn)，進(jìn)一步自動(dòng)化是唯一出路。美國(guó)政府推行“Made in US” 計(jì)劃。出臺(tái)多個(gè)政策刺激鼓勵(lì)企業(yè)技術(shù)發(fā)明創(chuàng)新，視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用就顯得非常必要。近年在國(guó)內(nèi)，勞動(dòng)力工資成本大幅提高，很多生產(chǎn)企業(yè)遷移到人力資源更低廉的國(guó)家和區(qū)域，食品、醫(yī)藥質(zhì)量事件不斷。“Made in China”在世界聲譽(yù)亟需提高，為提高質(zhì)量保持競(jìng)爭(zhēng)力，各領(lǐng)域的視覺(jué)檢測(cè)及高度自動(dòng)化勢(shì)在必行。視覺(jué)檢測(cè)對(duì)工業(yè)自動(dòng)化的重要性與日俱增，工業(yè)自動(dòng)化需求對(duì)視覺(jué)技術(shù)的推動(dòng)高度集成化。
3 國(guó)外典型研究與應(yīng)用
對(duì)于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，世界各國(guó)都在研究與應(yīng)用。1994年S.T rika等研究了一種基于機(jī)器視覺(jué)的多面體零件特征提取技術(shù)，獲得零件特征。1998年，J.Merlet等將機(jī)器視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于部件裝配。同年， Du-Ming Tsai等將機(jī)器視覺(jué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合， 實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械零件表面粗糙度的非接觸測(cè)量。2003年，Eladaw .iA.E將機(jī)器視覺(jué)技術(shù)用于數(shù)控銑加工中， 以獲得實(shí)時(shí)加工數(shù)據(jù)。日本的視覺(jué)識(shí)別機(jī)器人研究，從數(shù)量或研究成果看都占據(jù)著明顯的領(lǐng)先地位.美英德韓也都在開(kāi)展相關(guān)研究。國(guó)外的卡耐基-梅隆M.A.Smith等提出了一種在視頻幀中檢測(cè)文字的方法。韓國(guó)Soongsil大學(xué)的Kim基于支持向量機(jī)和Camshift算法檢測(cè)視頻幀中的文字。
4 國(guó)內(nèi)典型研究與應(yīng)用
相對(duì)國(guó)外，國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用研究起步較晚，與國(guó)外有差距，還需進(jìn)一步在深度、廣度及實(shí)踐方面作出努力。國(guó)內(nèi)的李留格等采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行輪胎胎號(hào)字符識(shí)別;李朝輝等利用形態(tài)算子提取視頻幀的高頻分量，把文本字符從復(fù)雜的視頻中分離出來(lái);周詳?shù)壤酶倪M(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別，提高了識(shí)別率和識(shí)別速度。字符識(shí)別技術(shù)是機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，在文字信息處理，辦公自動(dòng)化、實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)等高技術(shù)領(lǐng)域，都有重要的使用價(jià)值和理論意義。本文以輸血袋的字符識(shí)別為例介紹機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)智能檢測(cè)中的應(yīng)用。
5 機(jī)器視覺(jué)識(shí)別技術(shù)應(yīng)用實(shí)例
當(dāng)前，機(jī)器視覺(jué)已成功地應(yīng)用于工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域，大幅度地提高了產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率。企業(yè)中用于檢測(cè)輸血袋編號(hào)。在血袋生產(chǎn)過(guò)程中，血袋上的字符編號(hào)的正確和唯一是必不可少的檢測(cè)信息。依靠工人的肉眼逐條檢測(cè)帶狀轉(zhuǎn)印薄膜上的字符串，來(lái)追蹤血袋編號(hào)是否錯(cuò)印，勞動(dòng)強(qiáng)度大，效率低，不能從根本上保證檢測(cè)質(zhì)量。一旦血袋編號(hào)出現(xiàn)重印、錯(cuò)印將會(huì)發(fā)生嚴(yán)重醫(yī)療事故，因此一種基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的血袋編號(hào)字符的提取、識(shí)別與錯(cuò)誤反饋于一體的檢測(cè)系統(tǒng)就適時(shí)、必要的誕生了，用以提高一次性血袋出廠編號(hào)的檢測(cè)精度和自動(dòng)化水平，保證產(chǎn)品質(zhì)量，解決生產(chǎn)實(shí)際問(wèn)題。
5.1 字符在線識(shí)別系統(tǒng)組成
為達(dá)到識(shí)別目的，識(shí)別系統(tǒng)由硬件和軟件構(gòu)成。硬件系統(tǒng)主要有血袋編號(hào)檢測(cè)臺(tái)機(jī)械結(jié)構(gòu)、LED陣列照明系統(tǒng)、血袋編號(hào)圖像采集系統(tǒng)、攝像機(jī)和計(jì)算機(jī)等。軟件部分是系統(tǒng)的核心，主要由圖像預(yù)處理、字符定位、字符傾斜校正、字符分割、字符識(shí)別等部分組成。
5.2 識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
本系統(tǒng)基于labVIEW編程、圖像處理、微型計(jì)算機(jī)接口技術(shù)等實(shí)現(xiàn)輸血袋的文字在線識(shí)別。使用圖像灰度化技術(shù)、平滑、校正、直方圖均衡化等技術(shù)進(jìn)行圖像預(yù)處理。使用投影定位法等對(duì)字符進(jìn)行定位。使用投影法、模版匹配等進(jìn)行傾斜角度調(diào)整。使用垂直投影法對(duì)字符進(jìn)行分割。使用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別分割后的字符。為提高識(shí)別率，設(shè)計(jì)訓(xùn)練了三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：字母網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字網(wǎng)絡(luò)、字母與數(shù)字網(wǎng)絡(luò)。
5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
利用該系統(tǒng)做過(guò)多次實(shí)驗(yàn)，測(cè)試了大量數(shù)據(jù)，整體看，系統(tǒng)穩(wěn)定可靠，系統(tǒng)對(duì)輸血袋文字識(shí)別程度非常高。本系統(tǒng)提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化程度，并為機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)用于此種生產(chǎn)線，提供了成功的先例和經(jīng)驗(yàn)。但由于各種原因，也會(huì)對(duì)識(shí)別的結(jié)果有一定的影響，因此，在識(shí)別率方面，尚有一定的差距。
6 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在應(yīng)用中存在問(wèn)題
雖然機(jī)器視覺(jué)技術(shù)目前已廣泛應(yīng)用到各領(lǐng)域，但由于其自身或配套技術(shù)上仍有不完善的地方，要廣泛的應(yīng)用還有一定限制。而圖像處理算法的效率高低是計(jì)算機(jī)視覺(jué)成功應(yīng)用的關(guān)鍵，盡管國(guó)內(nèi)外都提出一些新的算法， 但是大部分仍處于實(shí)驗(yàn)階段。特別是有復(fù)雜背景的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，對(duì)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的識(shí)別率和精度降低。
7 結(jié)束語(yǔ)
機(jī)器視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用前景極為廣闊，目前應(yīng)用于生產(chǎn)生活各領(lǐng)域，但我國(guó)發(fā)展滯后，在工業(yè)檢測(cè)中離實(shí)用化、商業(yè)化還有差距，因此亟待提高我國(guó)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展速度和水平，達(dá)到工業(yè)生產(chǎn)的智能化、現(xiàn)代化，為我國(guó)的現(xiàn)代化建設(shè)做出應(yīng)有貢獻(xiàn)。
參考文獻(xiàn)
[1]周平，王思華.基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的壓縮機(jī)編碼識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].PLC技術(shù)應(yīng)用200例，2009.
[2]范祥，盧道華，王佳.機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)領(lǐng)域中的研究應(yīng)用[J].現(xiàn)代制工程，2007.
作者單位
1.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 吉林省長(zhǎng)春市 130122
2.吉林俄語(yǔ)專修學(xué)院 吉林省長(zhǎng)春市 130122
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