智能图像处理,让机器视觉及其应用更智能高效

和讯网

2018-07-17

智能图像处理,让机器视觉及其应用更智能高效

    记者手记:目前,跨界已成为化妆品行业发展的一大趋势,此次做“瘦身”、“减肥”的绿瘦,跨界来做美妆,敞开大门,邀约众多知名媒体前来感受其企业的实力和文化底蕴,绿瘦开放的心态以及投入的信心,无论是媒体还是代理商,都深深备受感动和鼓舞。化妆品如何能瘦脸瘦身,功能性化妆品是否能成为突围的品类,绿瘦如何将信心传递到渠道这一切仍需时间的考验。本文分享地址:

  ∵为什么显示的界面是乱码的请下载和一致的语言版本的光影魔术手。

  而iPhone7Plus更具备广角和长焦双镜头,在确保广角的同时又保证能远距离拍摄更清晰的照片。    前所未有的防水及防尘功能让用户不再担心手机进水或弄脏后的尴尬。    新款手机采用苹果称之为最强大的A10融合芯片,使得iPhone7系列比6系列快两倍,并有更长的电池续航能力。    iPhone7发布会前数日,网上已有消息灵通者透露苹果将摒弃传统有线耳机,当天推出的防水无线耳机的确令人眼前一亮,但需另外购买,159美元。

HotelJen今次推出的独家「LocalRituals地道玩家」概念为旅客提供当地人的最佳秘密景点。由一连串精品小店到充满文化色彩的地方,将全收于酒店的观光清单上。除了以视觉去了解一个城市,旅客更可以听觉探索城市的脉搏。因此,HotelJen邀请世界各地的游客聆听本地人的声音,通过旅客的手机或电子设备,以声音导航来探索城市中的不同面貌。这个移动定位形式的社区声音导赏指南将带领旅客游历城市中有趣和意想不到的地方,其耐人寻味的故事更是旅客们不容错失的。

  因为这些小牛通常需要18个月左右时间才能成长到屠宰体重。这也意味着养牛场主可能要经受2017年冬天将会出现的价格波动问题。史蒂夫·桑德曼(SteveSunderman)是来自内布拉斯加州诺福克的一位养牛场合伙人。

  然而,在梅面临的所有挑战中,最关键的还是里斯本协定第50条何时启动,退欧谈判如何进行。“决定退欧了就得退。必须不再留在欧盟,不企图重新加入,也不会有第二次公投。英国人民选择撤离欧盟,政府有责任去执行。”梅称。

机器视觉(MachineVision)是人工智能领域中发展迅速的一个重要分支,目前正处于不断突破、走向成熟的阶段。 一般认为机器视觉“是通过光学装置和非接触传感器自动地接受和处理一个真实场景的图像,通过分析图像获得所需信息或用于控制机器运动的装置”,可以看出智能图像处理技术在机器视觉中占有举足轻重的位置。 智能图像处理是指一类基于计算机的自适应于各种应用场合的图像处理和分析技术,本身是一个独立的理论和技术领域,但同时又是机器视觉中的一项十分重要的技术支撑。 具有智能图像处理功能的机器视觉,相当于人们在赋予机器智能的同时为机器按上了眼睛,使机器能够“看得见”、“看得准”,可替代甚至胜过人眼做测量和判断,使得机器视觉系统可以实现高分辨率和高速度的控制。 而且,机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。 1.机器视觉技术机器视觉的起源可追溯到20世纪60年代美国学者L.R.罗伯兹对多面体积木世界的图像处理研究,70年代麻省理工学院(MIT)人工智能实验室“机器视觉”课程的开设。 到80年代,全球性机器视觉研究热潮开始兴起,出现了一些基于机器视觉的应用系统。 90年代以后,随着计算机和半导体技术的飞速发展,机器视觉的理论和应用得到进一步发展。

进入21世纪后,机器视觉技术的发展速度更快,已经大规模地应用于多个领域,如智能制造、智能交通、医疗卫生、监控等领域。

目前,随着人工智能浪潮的兴起,机器视觉技术正处于不断突破、走向成熟的新阶段。

在中国,机器视觉的研究和应用开始于20世纪90年代。 从跟踪国外品牌产品起步,经过二十多年的努力,国内的机器视觉从无到有,从弱到强,不仅理论研究进展迅速,而且已经出现一些颇具竞争力的公司和产品。 估计随着国内对机器视觉研究、开发和推广的不断深入,赶上和超越世界水平已不是遥不可及的事情了。

常见机器视觉系统主要可分为两类,一类是基于计算机的,如工控机或PC,另一类是更加紧凑的嵌入式设备。

典型的基于工控机的机器视觉系统主要包括:光学系统,摄像机和工控机(包含图像采集、图像处理和分析、控制/通信)等单元。

机器视觉系统对核心的图像处理要求算法准确、快捷和稳定,同时还要求系统的实现成本低,升级换代方便。

2.智能图像处理技术机器视觉的图像处理系统对现场的数字图像信号按照具体的应用要求进行运算和分析,根据获得的处理结果来控制现场设备的动作,其常见功能如下:(1)图像采集图像采集就是从工作现场获取场景图像的过程,是机器视觉的第一步,采集工具大多为CCD或CMOS照相机或摄像机。

照相机采集的是单幅的图像,摄像机可以采集连续的现场图像。 就一幅图像而言,它实际上是三维场景在二维图像平面上的投影,图像中某一点的彩色(亮度和色度)是场景中对应点彩色的反映。

这就是我们可以用采集图像来替代真实场景的根本依据所在。 如果相机是模拟信号输出,需要将模拟图像信号数字化后送给计算机(包括嵌入式系统)处理。

现在大部分相机都可直接输出数字图像信号,可以免除模数转换这一步骤。

不仅如此,现在相机的数字输出接口也是标准化的,如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、BlueTooth接口等,可以直接送入计算机进行处理,以免除在图像输出和计算机之间加接一块图像采集卡的麻烦。

后续的图像处理工作往往是由计算机或嵌入式系统以软件的方式进行。

(2)图像预处理对于采集到的数字化的现场图像,由于受到设备和环境因素的影响,往往会受到不同程度的干扰,如噪声、几何形变、彩色失调等,都会妨碍接下来的处理环节。

为此,必须对采集图像进行预处理。 常见的预处理包括噪声消除、几何校正、直方图均衡等处理。

通常使用时域或频域滤波的方法来去除图像中的噪声;采用几何变换的办法来校正图像的几何失真;采用直方图均衡、同态滤波等方法来减轻图像的彩色偏离。

总之,通过这一系列的图像预处理技术,对采集图像进行“加工”,为体机器视觉应用提供“更好”、“更有用”的图像。

(3)图像分割图像分割就是按照应用要求,把图像分成各具特征的区域,从中提取出感兴趣目标。 在图像中常见的特征有灰度、彩色、纹理、边缘、角点等。

例如,对汽车装配流水线图像进行分割,分成背景区域和工件区域,提供给后续处理单元对工件安装部分的处理。

图像分割多年来一直是图像处理中的难题,至今已有种类繁多的分割算法,但是效果往往并不理想。

近来,人们利用基于神经网络的深度学习方法进行图像分割,其性能胜过传统算法。