基于物聯網技術的人工智能圖像檢測系統設計

摘要：為了解決傳統圖像檢測系統噪聲、圖像邊緣的問題，文章設計了基于物聯網技術的人工智能圖像檢測系統，要求系統具有較高的圖像檢測精準性、時效性。系統硬件包括圖像獲取、處理和合成等，采用S3C2440設計系統處理器。系統模塊包括圖像特征采集、分析、合成與整合等，數據庫的設計方便用戶系統數據的調用和查看，能夠提高系統運行的穩定性。實際應用結果表明，該系統能夠有效識別物資設備，精準搜索信息，提高了圖像檢測效率。

關鍵詞：物聯網；人工智能；圖像檢測

中圖分類號：G63367文獻標志碼：A

0引言

隨著現代科學技術的發展，物聯網技術被廣泛應用于人們的日常生活。另外，物聯網技術還可以被用來創建資源數據庫，滿足各行業對人工智能技術的應用需求。物聯網技術在圖像檢測系統設計中的應用不僅能夠提高圖像檢測工作的效率，還能夠使檢測結果精準性得到提高［1］。

1人工智能圖像檢測系統的架構

圖像的邊緣會影響傳統圖像檢測系統的應用效率，還會降低系統對圖像檢測的分辨率。另外，傳統圖像檢測系統的檢測精度無法實現人工智能圖像檢測。因此，本文使用物聯網技術設計人工智能圖像檢測系統。系統對圖像特征點進行處理后，處理結果能夠轉變成為數字信號。該系統能夠使人工智能圖像檢測識別的效率得到提高，使圖像檢測需求得到滿足［2］。

人工智能圖像檢測系統設計須滿足以下原則：

（1）高穩定性。要求工作人員能夠為各模塊提供可靠服務，提高系統的運行穩定性，在軟硬件出錯時也能夠穩定運行。

（2）高可拓展性。提高系統的拓展性，能夠方便模塊自身業務變化，有效維護系統運行，提高系統功能的開發效率。

（3）良好界面。設計簡潔、友好的界面，能夠保證用戶操作流暢性，增強用戶的使用體驗感。

（4）保密性。要求系統保密性良好，方便維修升級，從而使系統穩定、正常地運行。

人工智能圖像檢測系統的主要功能包括圖像的收集、傳輸、識別和存儲。不同功能對應不同的模塊，使模塊之間能夠獨立完成自己的任務，從而構成功能完善的嵌入式系統，有效識別目標。系統的主要架構如圖1所示，箭頭表示數據的傳輸。本文系統使用CCD獲取圖像。此圖像數據量龐大，假如將大量圖像直接在處理器中傳輸識別，就會導致數據擁堵和計算能力浪費。因此，系統還要設計存儲模塊以緩存數據。另外，處理器根據自身工作速度對已經緩存的圖像數據進行讀取和檢測，利用SIEF算法對圖像特征進行提取后檢測，利用顯示器展示最終結果，從而實現圖像檢測識別［3］。

2系統的硬件設計

21圖像的獲取

CCD數字相機是獲取圖像過程中的數據源，主要分為2個不同的子模塊：光學鏡頭和CMOS圖像傳感芯片。CCD數字相機使用V07670攝像頭，通過掃描的模式收集目標圖像，利用A/D轉換器啟動控制芯片并設置電平值和灰度值。CCD數字相機能夠輸出模擬信號，使用濾波去除噪聲，在A/D傳感器中傳輸放大信號后對信號進行模數轉換，得出數字信號并計算。系統以控制芯片工作過程中的頻率對驅動脈沖分析，滿足系統的收集與處理需求。

CCD獲得目標圖像后分析電平大小并將電平大小轉換為模擬信號進行后續處理，對處理后的模擬信號進行去噪，然后傳輸到ACD模塊中實現模數轉換。控制芯片能夠實現CCD相機的多種功能。另外，CCD數據刷新的頻率和系統相同，因此，能夠實現系統的同頻運行［4］。

22圖像的處理

系統使用S3C2440設計處理器，將ARM920T作為芯片核心。芯片的功耗比較低，系統的設計簡單，S3C2440控制器結構如圖2所示。此芯片為系統控制器，不僅能夠處理圖像，還能夠控制系統其他模塊的運行。系統利用引導裝載程序對BIOS所處理的芯片圖像進行加載和處理。

系統利用CSS6000集成開發環境對大量的圖像識別并處理，通過調用API函數的優先級順序執行程序，在系統復位后點擊_init運行系統。首先，初始化CSS6000環境，開啟多任務工作模式；其次，調用MBX_pend（）運行圖像處理程序，系統循環運行，執行后臺IDL進程。在ARM發送圖像處理請求之后，系統就能夠開始處理操作［5］。

23信號圖像合成

信號圖像合成完成后，系統會把圖像結果反饋至物聯網并依據圖像編號對反饋結果展開分析。系統會先分析圖像信息，隨后還原圖像，同時運用人工智能技術進行數據信息交換。此外，系統還會根據單項數據對出入圖像進行轉換。通過采用捆綁寫入技術，系統設計代碼的靈活性得以提升，系統圖像的識別效率也隨之提高。

24云端圖像處理

在人工智能圖像檢測系統設計的過程中，設計人員利用物聯網技術結合互聯網信息計算和海量數據的優勢，精準挖掘數據資源。云端處理圖像在數據資源中具有重要價值：（1）數據信息。收集系統框架中的終端數據特征，物聯網能夠存儲大量的圖像，信息獲取的方法比較簡單方便；（2）調取物聯網資源。系統在運行的過程中，如果物聯網信息的調度出現問題，就會影響圖像上傳的效果。那么，可以使用物聯網調度的方式，將物聯網調度作為云端圖像處理過程中的核心功能［6］。

3系統的模塊設計

31圖像特征采集模塊

設計此模塊主要目的就是收集圖像的相關服務特征。對比傳統圖像特征采集技術，本文所設計的人工智能圖像檢測系統使用像素點特征，提高了數據收集的準確性。在得到目標區域特征數據后，系統對數據合理優化，清除多余的內容，以降低檢測誤差。

圖像特征采集模塊利用多個圖像點能夠構成一個完整的圖像，將數據信息設置到圖像點中。數據信息不同，因此，世界上并沒有2張一模一樣的圖像。圖像中的編碼主要由灰度和原色度所構成，通過對圖像色差、對比度等進行處理和集合，得到了各個圖像不同的輪廓。圖像像素特征信息不同，因此，人們在觀察圖像時候也存在一定的視覺色差。本文使用以下特普勒圖像特征算法提取圖像的特征。

系統在抓取圖像時，數據特征連貫性良好；在檢索圖像特征點過程中，圖像特征差異性并不明顯。因此，本文系統中算法的圖像特征抓取功能良好，也就表示人工智能技術的應用良好。人工智能在圖像收集模塊中的應用，能夠展現人工智能的學習能力和深度學習的特點。此模塊在運行過程中能夠積累相應的經驗，使圖像分析與特征收集準確性提高。

32圖像分析模塊

在圖像分析的過程中，圖像分析模塊使用物聯網技術分析所檢測的圖像。在此過程中，要在云端創建數據中轉站，中轉物聯網所傳輸的數據。中轉站主要功能為：通過存儲圖像檢測系統終端得到需要檢測的圖像，隨時都能夠提取圖像信息；提取物聯網圖像并分析參考圖像。

在系統模塊設計過程中，智能數據架構為主要的核心技術，具有良好的動態處理、數據存儲、運算等功能，能夠提高物聯網交互過程中的耦合性、精準度。使用時效動態化算法創建圖像分析模塊，可將其描述為：

33圖像合成模塊

圖像合成模塊利用圖像編碼技術和數據信號處理技術還原圖像并解讀圖像數據信息。在設計圖像合成模塊時，設計人員利用數字信號與圖像轉換的輸入通道滿足系統數據交互的需求。該模塊使用數據交換技術對數字信號進行轉換，使其成為圖像信號，對圖像中的數字信號轉換點進行排列分析，得到人工智能轉換結果。

根據人工智能技術的排列公式，本文利用可以代表數字信號的圖像特征閾值，利用信號轉換準確率計算公式得到轉換結果。假如取值系數比設定值要高，則表明數字信號的圖像特征數據良好，提高了像編碼的轉換率；假如取值系數比設定的閾值要小，表示數字信號的特征數據結構不穩定，可以使用人工智能或者圖像轉換預處理技術調度數據資源，調整數據參數。

34圖像整合系統設計

系統通過云平臺的輔助功能收集原始的圖像，得出數據的信息分析結果，以提高檢測精準性。由于數字信號圖像具有特殊的信息圖像特征，閾值一般設置為7。系統須要通過條件設置對信號進行準確性的校驗和信號轉換。如果無法保證檢測的結果，研究人員可以利用物聯網與人工智能等技術對數據資源進行處理，在人工智能圖像合成系統中設置前端窗口代碼，提高算法執行效率，降低圖像檢測問題發生率。

物聯網技術在圖像檢測系統中的應用，能夠完善數據信息的收集、圖像整合和分析等功能。首先，設計人員可以將輸入結構設置到裝置底部，不僅提高了工作效率和質量，還能夠避免人工操作的錯誤。其次，設計人員還可以使用大量的先進硬件設備，比如根據圖像采集硬件收集物體圖像，假如信息不滿足需求，控制器就會發送警報，工作人員及時進行檢測，可以提高系統的智能化水平。最后，設計人員將熒光燈和光敏傳感器設置到系統中，對外界環境亮度進行智能化的檢測，收集相應的數據信息，將其傳輸到指定控制器系統中。如果外部環境比較暗，可以利用智能控制器的補光指令控制補光燈工作，精準收集物體圖像的信息，改善圖像效果，提高系統運行的穩定性。

35系統數據庫設計

在人工智能圖像檢測系統設計中，系統數據庫為主要構成，能夠實現數據管理、存儲，方便用戶對數據進行刪除、添加、修改。系統數據庫主要功能為登錄密碼、用戶編號、圖像檢測等信息的存儲、傳輸，方便用戶對系統數據進行交互，提高數據使用率。系統數據如表1和表2所示。

4系統的應用成效

本文系統在智能倉儲中的應用中，能夠針對多目標進行識別和檢測。該系統通過最佳損失函數，能夠利用速度和精準度對平衡點進行分析并結合最快的深度跟蹤算法，降低了運算量。智能化倉儲圖像檢測系統主要功能就是物資設備搜索、識別、機器人巡檢等。系統的登錄首頁如圖3所示。此系統能夠識別物資設備的信息，包括產品外形尺寸、適用范圍、名稱和型號等。系統以相應的關鍵詞搜索產品，為用戶展示相似的物資設備，方便用戶尋找精準信息。系統主要成效為：

（1）機器和人眼互動。首先，智能化地識別倉儲物料基礎信息，簡化歷史流轉信息的輸出流程，提高工作人員的工作效率，避免人為失誤。其次，該系統還能夠提高倉儲配送的管理效率，協助工作人員開展出入庫的操作。

（2）智能化視圖技術的應用能夠提高工作人員的業務技能，還能夠使其他部門通過相應的遠程設備查詢物料倉儲狀態并利用文字、視頻、圖像、語音等方式進行展現。

（3）該系統和圖像采集設備結合，可對物資質量進行檢測，智能化識別流轉物料設備的應用情況，包括設備是否老化、磨損等。一旦出現問題，系統將發送警報并智能化地識別倉儲物料設備的問題，從而提高物料的正確使用率，避免系統運行出現問題［8］。

5結語

傳統的圖像檢測系統會受多種因素影響而出現問題，降低了系統的應用效果和效率。在現代物聯網不斷發展的背景下，人工智能圖像檢測系統聯合物聯網技術，可以解決傳統系統運行中的問題，還能夠提高系統運行的智能化水平，增強了系統的圖像檢測精準度和分辨率。在今后發展中，相關部門要重視物聯網技術的使用，強化圖像檢測系統的優化設計，將互聯網技術作用充分展現，從而提高圖像檢測效率。

參考文獻

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［8］鄭玉航，孫鵬，夏朝輝.基于AI和3D視覺的智能產品缺陷檢測系統設計［J］.科技資訊，2024（9）：22-24.

（編輯王雪芬）