計算機視覺技術研究及發(fā)展趨勢分析*

吳妮真

（百色職業(yè)學院，廣西 百色 533000）

信息化時代的開啟，使得相關技術得到快速發(fā)展，尤其是與計算機有關的技術，計算機視覺技術便是其中之一。該技術以計算機為載體，以圖像處理、傳感器等為核心，可在各個領域進行應用，如航空航天、醫(yī)療、工業(yè)、教學、監(jiān)控等。文章就計算機視覺技術研究及發(fā)展趨勢展開分析。

1 計算機視覺技術

計算機視覺技術又被稱為機器視覺技術（Machine Vision Technology），以下簡稱MVT，它是一門交叉學科，其中涵蓋諸多領域，如AI（人工智能）、Image Processing（圖像處理）等[1]。該技術以計算機作為載體，對人類的視覺功能進行模擬，提取圖像中的信息，經(jīng)過處理后用于檢測、控制等。信息量大、速度快是MVT 較為突出的特點。

現(xiàn)階段，在我國國民經(jīng)濟快速發(fā)展、社會不斷進步的背景下，人民的生活質(zhì)量已經(jīng)有了很大程度的提升，在信息時代的影響下，計算機網(wǎng)絡技術已經(jīng)深入普及到各家各戶，越來越多的普通社會民眾，感受到了計算機網(wǎng)絡信息數(shù)據(jù)收集處理技術發(fā)展帶來的便利。

隨著信息時代腳步的加快，信息電子技術以及網(wǎng)絡通信等技術，已經(jīng)獲得了全面的發(fā)展，隨著信息技術的飛速發(fā)展，計算機視覺圖像技術的發(fā)展突飛猛進，這些技術在通常情況下，會被應用在對人體內(nèi)部視覺系統(tǒng)進行圖像數(shù)據(jù)采集以及檢測圖像處理的過程中；將其與視覺技術高度融合可應用到工業(yè)檢測儀器設備以及零件上的圖像處理方面，也有些技術會被應用于對所需要采集的零件圖像數(shù)據(jù)進行深度多層次圖像處理中。

計算機視覺技術，其本質(zhì)屬于可以讓計算機系統(tǒng)“看”的技術類型，這里的“看”，指得并不是通過人類的雙眼觀察，而是需要借助計算機系統(tǒng)進行“看”，就是讓計算機學會去“看”。在工作的進行過程中，需要借助攝影機、掃描儀、成像儀以及電腦等諸多設備儀器，用其替代人眼的觀看模式，對需要被檢測的對象，通過視覺感受進行識別、分析、測量以及檢測。該技術是現(xiàn)階段比較先進且發(fā)展速度比較快的信息技術類型。隨著各方面研究人員對計算機視覺技術的深入研究，計算機視覺技術已經(jīng)朝著更加完善的方向發(fā)展，在實際的應用過程中，也正逐漸將圖像當中的多維數(shù)據(jù)與人工數(shù)據(jù)進行進一步的融合，這樣可以進一步促進信息的處理以及分析工作，并能夠?qū)π袨檫M行一定程度的控制。

2 計算機視覺技術研究現(xiàn)狀

2.1 國外的研究現(xiàn)狀

國外對MVT 的研究始于20 世紀60 年代，當時美國麻省理工學院的羅伯茨教授，在自己的論文中，分析了從2D 圖像獲取3D 形狀信息的可能性，由此正式開啟機器視覺理論與實踐的研究。20 世紀70 年代，視覺計算理論的創(chuàng)始人D.Marr 與該領域內(nèi)的一眾學者經(jīng)過深入研究，創(chuàng)立出具有系統(tǒng)化特點的計算機視覺理論，為機器視覺的相關研究奠定了基礎。這對于MVT的發(fā)展具有里程碑意義，該理論的核心是依托2D 圖像恢復3D 幾何形狀。到80 年代后，國外在MVT 方面的研究不斷深入，從最初的實驗室向?qū)嶋H應用方向轉移。進入90 年代，國外將MVT 廣泛應用到工業(yè)環(huán)境領域中。發(fā)達國家的MVT 發(fā)展速度比較快，如歐美、日本等，他們對該技術的應用也相對成熟，主要的應用領域為半導體、電子等行業(yè)[2]?，F(xiàn)如今，國外的MVT 逐步細化，整個技術被分為三個部分，即底層開發(fā)、二次開發(fā)、最終使用。其中底層開發(fā)是對相關系統(tǒng)的設計與構建，在這方面取得成果的公司有德國的Siemens、美國的DVT、日本的歐姆龍等，他們在機器視覺軟硬件產(chǎn)品的開發(fā)中投入大量的人財物力；二次開發(fā)是利用各公司開發(fā)出來的機器視覺系統(tǒng)，在滿足用戶需求的基礎上進行的專用系統(tǒng)開發(fā)；最終使用是用戶在相應的領域內(nèi)對成型的機器視覺系統(tǒng)進行運用。

2.2 國內(nèi)的研究現(xiàn)狀

我國對機器視覺這一概念的引入是在21 世紀初，截至目前，該技術仍然處于推廣普及階段。由于我國在機器視覺硬件、軟件等方面的開發(fā)能力并不是很強，從而使得國內(nèi)的MVT 與國外的MVT 之間存在一定的差距，致使相關產(chǎn)品的開發(fā)成本較高，并且效率比較低。國內(nèi)的研究院所、大專院校、相關企業(yè)，在最近幾年里紛紛加大了對MVT 的研究力度，并將該技術應用于工業(yè)現(xiàn)場，如電子制造業(yè)、半導體行業(yè)、制藥等。一些專家學者基于MVT 研發(fā)出產(chǎn)品缺陷檢測設備，該設備能夠?qū)|(zhì)量不合格的產(chǎn)品進行分揀。隨著MVT 的逐步完善，其在國內(nèi)的汽車制造業(yè)、新能源行業(yè)也得到一定的應用?，F(xiàn)階段，我國的MVT 正在向多個領域及行業(yè)延伸。

目前我國計算機視覺技術在專利數(shù)量方面發(fā)展飛快，但在布局方面稍有不足。主要體現(xiàn)在以下幾方面：首先，計算機視覺在AI 方面占比較大。在人工智能中，計算機視覺相當于人類的眼睛，屬于感知層中至關重要的一項核心技術。計算機視覺技術通過模擬生物視覺，針對捕捉到的圖像上的數(shù)據(jù)和信息實施跟蹤、識別以及檢測等，充分“分析”并“解讀”這些圖像。現(xiàn)階段，這個技術已經(jīng)被大面積投入到銷售、安防、醫(yī)療和自動駕駛等行業(yè)應用中，也是當前人工智能技術中使用最廣的一項技術。不論是我國還是其他國家，計算機視覺都是AI 企業(yè)最集中的技術領域，在全世界AI 企業(yè)中計算機視覺技術比重約占40%。其次，我國申請AI 技術專利數(shù)量在世界居領先地位。根據(jù)AIIA 數(shù)據(jù)顯示，我國在2019 年申請的人工智能專利數(shù)量達到十萬項以上，穩(wěn)居全球第一；緊隨其后的是美國，專利數(shù)量在八萬項左右；英國、日本、澳大利亞和加拿大分別入圍世界人工智能技術專利申請數(shù)量前六國家。計算機視覺屬于人工智能方面的應用技術，比重為17.72%。再次，我國在計算機視覺技術專利申請方面發(fā)展速度飛快。立足于計算機視覺技術專利申請來源國分析，韓國、美國和日本申請數(shù)量相對穩(wěn)定，并且每年申請數(shù)量皆不超過700 件，但是我國在2010 年第一次在申請數(shù)量上超過上述三個國家，最近幾年申請量更是遠遠超過世界上其他國家。最后，我國在計算機視覺技術專利布局方面還稍有不足。雖然我國專利申請數(shù)量很多，但是在申請人前十的排名中并沒有我國申請人入選，在排名中前三位分別是富士通、佳能和三星電子。其中，日本專利申請人數(shù)量最集中也最多，我國申請人相對分散，沒有形成具有戰(zhàn)略意義的競爭大格局，還需要進一步深化專利布局方面的工作。

3 計算機視覺技術的具體應用

MVT 以自身所具備的功能和技術優(yōu)勢，在諸多領域中得到越來越廣泛的應用，如教學、檢測、監(jiān)控等。

3.1 在教學中的應用

目前，很多中職院校都開設了自動控制類專業(yè)課程，在該課程的實踐教學中，可以對MVT 進行合理運用，由此能夠使學生提前接觸到該領域中的前沿技術，掌握相關的知識，為AI 機器人的設計提供技術支撐，這對于學生創(chuàng)新能力的提升具有重要意義?？稍谧詣涌刂祁愓n程的教學實踐中應用MVT 完成嵌入式項目的開發(fā)。由于MVT 本身涵蓋的內(nèi)容比較多，所以在對圖像處理算法進行編寫時，應采取有效的方法對算法進行簡化，減少繁瑣的數(shù)學公式。運用MVT 實施自動控制類課程教學時，可將整個教學過程細分為以下幾個實驗階段：演示、基礎性、綜合性。在演示實驗階段，可為學生演示MVT 中的圖像處理技術、模式識別技術，包括相關的概念及算法等，軟件平臺可以選用MATLAB。通過演示，學生對MVT 有一個大致的了解，隨后便可開始基礎性試驗；在基礎性實驗階段，需要設置算法簡單的圖像處理技術，使學生熟練掌握軟件平臺的運用，利用平臺完成圖像邊緣檢測，并采用程序編輯的方式，對RGB 彩圖進行灰度化處理[3]；綜合性試驗的設置目的在于鞏固知識，使學生對所學的知識進行合理應用，培養(yǎng)應用能力?？赏ㄟ^小組的形式完成實驗，各組可按照興趣選取項目。在教學領域中對MVT進行應用，能夠培養(yǎng)學生的創(chuàng)新能力，有助于教學效率和質(zhì)量的提升。

3.2 在檢測中的應用

為避免產(chǎn)品存在質(zhì)量缺陷，需要對產(chǎn)品進行缺陷檢測，在這一過程中，可以利用視覺傳感器對產(chǎn)品內(nèi)部缺陷進行成像，然后借助MVT 快速完成圖像處理，從而確定產(chǎn)品是否存在缺陷，如果有缺陷，則可對位置、類型及數(shù)量加以確定。MVT 在產(chǎn)品缺陷檢測中的應用，能夠避免人為評定的主觀性差異，評價結果更加客觀，有助于產(chǎn)品質(zhì)量的提升。除此之外，利用MVT 系統(tǒng)對產(chǎn)品進行檢測，可以實現(xiàn)自動化，生產(chǎn)效率隨之提升，人力成本降低，經(jīng)濟效益得到大幅度提高。尤其是在一些比較危險的場合應用MVT 系統(tǒng)，能夠降低安全事故的發(fā)生幾率。通常情況下，產(chǎn)品的缺陷存在差異，具體體現(xiàn)在形狀、位置、尺寸等方面，由此使缺陷檢測成為一項比較復雜的工作，而此項工作與產(chǎn)品質(zhì)量密切相關，所以必須予以重視。運用MVT 系統(tǒng)進行產(chǎn)品缺陷檢測，可以保證檢測結果的準確性，整個檢測過程可細分為以下幾個步驟：對待檢測的產(chǎn)品圖像進行獲取，然后采用圖像處理技術，去除其中的噪聲，增強對比度；借助圖像分割的方法，對缺陷區(qū)域進行檢測定位，利用相機采集產(chǎn)品的相關信息；憑借專業(yè)知識，對產(chǎn)品表征、缺陷特征進行提??；依托機器學習算法，實現(xiàn)缺陷分類[4]。

3.3 在監(jiān)控中的應用

智慧交通概念的提出，使視頻監(jiān)控成為一項重要的內(nèi)容，在具體的監(jiān)控分析中，可對MVT 進行應用，由此能夠?qū)σ曨l中的信息進行快速檢索和查詢，可為交通管理提供詳實、可靠的依據(jù)。在智慧交通領域中，可以通過視頻監(jiān)控對道路交通參數(shù)進行提取，同時還能識別各種交通事件，如車輛逆行、人群聚集等。利用背景減除等方法，能夠?qū)煌繕诉M行檢測，據(jù)此可構建車速和車距的交通流特征視覺測量模型，依托該模型，可以快速估算出交通流量、道路占用情況等，這樣便可對某一路段內(nèi)的交通擁堵程度進行識別，進而實現(xiàn)交通態(tài)勢預測，根據(jù)預測結果，配置紅綠燈，解決擁堵問題，確保通行順暢[5]。

3.4 在工業(yè)領域中的應用

通常情況下，在工業(yè)領域當中，計算機視覺技術的應用主要體現(xiàn)在圖像立體預處理系統(tǒng)技術方面，這種技術是對立體圖像資料進行數(shù)據(jù)分析和后處理，從其中自動提取繪制出各種符合要求的立體圖像，這種技術的應用，在很大程度上能夠提升在圖像后續(xù)處理工作中各步驟的組織實施管理的效率，提供更大的方便，減少處理的工作量。在當前計算機數(shù)字視覺圖像技術實際應用過程中，實現(xiàn)了傳統(tǒng)圖像處理中的二維數(shù)值圖像邊緣化，與此同時，對圖像進行了高效的提取以及顯示，很大程度實現(xiàn)了圖像中預處理的視覺效果的提升。在經(jīng)過相對細致的分析以及檢測程序環(huán)節(jié)下，圖像的預處理結果將更加精準，這也將使計算機視覺技術在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中展現(xiàn)出了更廣闊的市場應用前景優(yōu)勢。

4 計算機視覺技術的發(fā)展趨勢

從目前的總體情況來看，MVT 在國內(nèi)諸多領域中的應用越來越廣泛，除工業(yè)產(chǎn)業(yè)之外，還涉及航空航天、醫(yī)療等重要領域。為使MVT 的作用得以最大限度地發(fā)揮，未來一段時期，該技術應朝著如下方向發(fā)展：

4.1 三維工業(yè)視覺

傳統(tǒng)的二維MVT 系統(tǒng)需要對三維空間進行壓縮，在實際應用中發(fā)現(xiàn)，該系統(tǒng)會受到以下因素的干擾，如物體的顏色、環(huán)境光等。由于檢測對結果的精確性和可靠性要求較高，所以該系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足檢測需要。近年來，傳感器技術的發(fā)展速度相對較快，3D 傳感器的出現(xiàn)，給三維MVT 系統(tǒng)提供了強有力的技術支撐，未來一段時期，三維機器視覺將會成為主流的發(fā)展趨勢，借助三維視覺系統(tǒng)，機器人可對一堆物體中的任意物體的相關信息進行快速識別，如位置、方向等，可按照物體的實際情況，對方向進行調(diào)整，完成物體拾取，在滿足人機交互需求的前提下，提高生產(chǎn)效能。

4.2 嵌入式視覺

嵌入式是一種專用的計算機系統(tǒng)，可用于設備的控制和輔助操作，將嵌入式系統(tǒng)與MVT 有機結合到一起，便可構成嵌入式機器視覺系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有如下特點：成本低、可靠性高、靈活方便、易于集成等。在未來一段時期，集成化、小型化的產(chǎn)品將會成為MVT 的主要發(fā)展方向之一。對于整個機器視覺行業(yè)而言，可對DSP 等處理器加以利用，將機器視覺系統(tǒng)嵌入芯片當中，形成微型化產(chǎn)品，此類產(chǎn)品的用途非常廣泛，可植入任何位置，基本上不會受到限制。在嵌入式芯片功能不斷增強的前提下，微型化MVT 系統(tǒng)將會在PC 機領域中得到廣泛應用，前景非常廣闊。

4.3 產(chǎn)品智能化

MVT 的價值體現(xiàn)在應用方面，常規(guī)的MVT 系統(tǒng)可以產(chǎn)生大量的圖像，AI 技術的發(fā)展和圖像處理技術的完善，為MVT 產(chǎn)品智能化提供了支撐。未來一段時期，MVT 與AI 的融合將成為主要的發(fā)展趨勢，AI 將會使MVT 產(chǎn)品變得更加智能化，通過深度學習，使產(chǎn)品能夠像人一樣進行思考，對環(huán)境進行感知，并從海量信息當中，找出關鍵的特征，在較短的時間內(nèi)完成判斷。如，開發(fā)根據(jù)環(huán)境自主決策行動路徑和拾取姿態(tài)的視覺引導機器人等。

4.4 視覺處理技術

在實際的發(fā)展過程中，計算機視覺技術在視覺處理方面的先進性被凸顯得十分明顯，實際可以應用的方面主要表現(xiàn)在：人臉識別、行人重識別、OCR 文字識別以及唇語識別方面。人臉識別是在面部特征信息的基礎上展開圖像身份認證的計算機視覺處理技術，可自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，并對檢測到的人臉進行臉部識別。隨著這項技術的不斷發(fā)展，現(xiàn)階段開始加入紅外熱像技術，經(jīng)過此技術的加成，人臉識別技術可以對紅外熱成像的圖像進行識別，并進行體溫測量。行人重識別屬于一種行人再識別技術，是借助計算機視覺技術對圖像或者視頻的序列當中是否存在特定行人的判斷技術，屬于圖像檢索的子任務，可用于目標人物檢測檢索等場景。OCR 文字識別是應用光學技術以及計算機技術，對紙張上的文字進行打印或者讀取，同時也可以將其轉換成為計算機以及人都能夠理解的形式?，F(xiàn)階段，印刷字體的OCR 技術已經(jīng)相當成熟，相應的文字可識別性能已經(jīng)超過95%。就唇語識別而言，主要是應用計算機視覺技術，從連續(xù)圖像中對人說話過程中口型變化的提取，經(jīng)過唇語識別模型計算后能夠得出可能性最大的自然語言語句，除此之外，這項技術可在噪聲環(huán)境或無聲環(huán)境中輔助語音識別的相關應用。

5 結束語

綜上所述，計算機視覺技術作為一項綜合性技術，它的出現(xiàn)及其在各個領域中的應用，為智能化和自動化的實現(xiàn)提供了支撐，通過識別與測控，可以快速完成事物的判別，大幅度提升了工作效率。未來一段時期，應當加大對計算機視覺技術的研究力度，除對現(xiàn)有的技術進行優(yōu)化改進外，還應研發(fā)一些新的技術，更好地為各個領域服務。