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關鍵詞：計算機；網(wǎng)絡故障；解決措施

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）25-5857-02

隨著信息化時代的到來，計算機網(wǎng)絡技術水平不斷向前發(fā)展，日新月異的科學技術為計算機網(wǎng)絡覆蓋范圍的擴展奠定了堅實的基礎。如今計算機網(wǎng)絡不僅僅只限于企業(yè)或公司的生產活動中，它已深入到人們日常生活的方方面面，計算機網(wǎng)絡得到了大范圍的普及。隨著計算機網(wǎng)絡的廣泛應用，企業(yè)的生產效率得到了很大的提高，人們之間的溝通與交流也越來越便捷，豐富的網(wǎng)絡資源為人們提供了學習的平臺。但是，計算機網(wǎng)絡的普及在帶來便利的同時也存在著一定的安全隱患，計算機網(wǎng)絡在使用中出現(xiàn)網(wǎng)絡故障的概率不斷增加，加強對計算機網(wǎng)絡故障類型的識別是正確解決網(wǎng)絡故障的重要前提，對網(wǎng)絡故障產生的原因進行正確分析并掌握一套行之有效的解決方案是排查計算機網(wǎng)絡故障的關鍵。

1 計算機網(wǎng)絡故障及其常見問題

1.1 關于計算機網(wǎng)絡故障

當前計算機被廣泛應用到生產生活的各個領域與環(huán)節(jié)中，一方面計算機網(wǎng)絡的應用對促進生產效率提高、改進生活方式產生了積極的促進作用，而另一方面網(wǎng)絡故障問題出現(xiàn)的概率也不斷增加。所謂網(wǎng)絡故障，是不同于正常網(wǎng)絡連接的一種狀態(tài)，主要表現(xiàn)為出現(xiàn)網(wǎng)速不正常現(xiàn)象或無法通過與網(wǎng)絡進行互聯(lián)等，是與網(wǎng)絡暢通相對的概念。一般來說，計算機網(wǎng)絡故障可以分為物理/硬件故障和邏輯/軟件故障，物理/硬件故障主要是指計算機內部的網(wǎng)卡、集成器、內存、硬盤和外部的交換機、路由器、顯示器等出現(xiàn)的故障，而常見的邏輯/軟件故障主要是由網(wǎng)絡協(xié)議、網(wǎng)絡設備配置或設置錯誤造成的計算機網(wǎng)絡故障問題。

1.2 常見的計算機網(wǎng)絡故障問題

網(wǎng)絡故障的主要表現(xiàn)為計算機的設備故障，具體可以分為以下三類：計算機主機故障、網(wǎng)絡線路故障及網(wǎng)絡端口故障。

1.2.1計算機主機故障

計算機出現(xiàn)主機故障一般是主機不能正常運行的問題，導致主機出現(xiàn)故障的原因多種多樣，可能是網(wǎng)卡松動或損壞引起的，也可能是卡槽故障、網(wǎng)卡驅動未安裝或安裝不當導致的主機故障，還有可能是參數(shù)設置不當、協(xié)議不當、設備沖突或黑客惡意入侵引起的。主機在計算機網(wǎng)絡中非常重要的存在，若主機出現(xiàn)故障，那么整個計算機網(wǎng)絡也會無法正常運行，因此要十分重視對主機的維護。

1.2.2 網(wǎng)絡線路故障

網(wǎng)絡線路故障主要是指由于計算機各類線路問題引起的計算機無法網(wǎng)絡正常工作的情況。相對其他故障而言，線路故障造成的影響較有限，而導致線路故障的原因是多樣的，引起網(wǎng)絡線路故障的原因主要有線路接觸不良、線路串接或線路破損等，比如線路質量、人為的外部破壞或使用年限過長造成的破損問題，或接線員的技術錯誤引起的線路故障問題等。

1.2.3 網(wǎng)絡端口故障

相較于其他故障，網(wǎng)絡端口故障是影響較小的故障，主要是由于計算機網(wǎng)絡端口問題導致計算機網(wǎng)絡不能正常運行的情況。通常來說，網(wǎng)絡端口故障的影響有限，不會對計算機的正常運轉產生十分嚴重的破壞，但在一些特定情況下卻也有可能直接導致計算機網(wǎng)絡的全面癱瘓。端口故障的種類同網(wǎng)絡端口的類別密切相關，大致可以分為三種：端口接觸不良、端口破損或端口關閉錯誤引發(fā)的端口故障。

2 計算機網(wǎng)絡故障產生的原因剖析

通常對計算機網(wǎng)絡故障的原因分析主要可以從兩個角度進行分析，即人為原因與非人為原因，這兩類原因是導致計算機網(wǎng)絡故障的主要原因。

2.1 引起計算機網(wǎng)絡故障的人為因素

導致計算機網(wǎng)絡故障人為原因的分析主要集中在三個方面，首先是相關設備的制造商，在計算機相關設備的生產過程中，由于制造商過度控制成本、監(jiān)管系統(tǒng)松散或生產不暢通等不當措施，極易引起設備的質量問題；其次是設備的安裝技術人員，安裝人員在對設備進行安裝的過程中，錯誤的參數(shù)設置或對設備的損害等失誤行為引起的網(wǎng)絡故障；最后是計算機網(wǎng)絡的用戶，用戶日常無意識的錯誤操作或黑客有意識的網(wǎng)絡攻擊行為都會導致計算機網(wǎng)絡出現(xiàn)故障。這類由人為原因引起的計算機網(wǎng)絡故障是可控的，通過一定的措施可以實現(xiàn)對網(wǎng)絡故障的有效控制。

2.2引起計算機網(wǎng)絡故障的非人為因素

導致計算機網(wǎng)絡故障的非人為因素具有不可控性，計算機網(wǎng)絡故障非人為因素的主要表現(xiàn)有：長時間暴露在外導致設備失靈、老鼠等生物啃咬線路導致線路破損、機器使用年限過長引起的設備老化情況或天氣突變、自然災害造成的計算機網(wǎng)絡故障問題等。對于引起計算機網(wǎng)絡故障的非人為因素不能進行有效的控制，我們只能盡最大可能實現(xiàn)對各類非人為因素的事前預防，并在故障不可避免的發(fā)生后進行快速處理，盡可能減少故障帶來的危害。

3 計算機網(wǎng)絡故障的解決措施

隨著計算機網(wǎng)絡故障的頻發(fā)，如何有效識別計算機網(wǎng)絡故障，并以最快速度排除故障恢復網(wǎng)絡運行成為大眾關注的問題。上文中，筆者分析了網(wǎng)絡故障及其常見問題，并就引起計算機網(wǎng)絡故障的兩類因素進行了探討，現(xiàn)對此提出相應的解決措施，包括主機故障的解決方案、線路故障的解決方案以及端口故障的解決方案等，具體闡述如下：

3.1主機故障的解決方案

計算機網(wǎng)絡出現(xiàn)主機故障的原因多種多樣，在排查主機故障時要根據(jù)故障的不同特點進行維修。比如，若主機故障是由網(wǎng)卡驅動未安裝或安裝不當引起的，網(wǎng)絡維護人員需要對主機網(wǎng)卡進行定期的檢查。若主機故障是網(wǎng)卡松動導致，則極有可能是網(wǎng)卡放置方法或位置錯誤，重新放置網(wǎng)卡即可解決。若是卡槽損壞引起了主機故障，那么則需要換新的卡槽，如果故障仍沒有排除，則需要將計算機的網(wǎng)卡放到正常機器上進行檢測，若網(wǎng)卡不能正常工作就需要進行更換。若主機故障是由于網(wǎng)卡驅動未安裝或安裝不當導致的，那么需要盡快安裝驅動程序。若出現(xiàn)設備沖突引起的主機故障，要對接頭類型、IQ端口地址及網(wǎng)卡設置進行檢查，及時排查問題，對有問題的參數(shù)重新設置，必要時需要更換設備。若主機故障是由協(xié)議或參數(shù)設置不當引起的，需要及時更新參數(shù)設置或重新設定協(xié)議。若主機故障是受到黑客惡意攻擊導致的，則需要啟用程序復原。

3.2 線路故障的解決方案

在計算機網(wǎng)絡線路的選擇與采購過程中，要特別注意選擇品牌大、質量好的優(yōu)質線，以保證線路安裝后能提供良好的售后服務；在進行線路安裝過程中，安裝人員要遵循分裝多跟線路的原則，避免今后使用過程中的潛在損傷，盡量將線路分布在人們不易接觸到的地方；在線路的使用過程中，使用人員要注重保護線路，減少外力對線路的破壞，對于長期使用的線路要進行定期的更換。若在實際使用過程中出現(xiàn)因電路故障導致的計算網(wǎng)絡故障，使用者可以嘗試對其進行更換線路測試，若測試結果顯示可以正常工作，那么可以斷定是線路故障引起的網(wǎng)絡癱瘓，若顯示不能正常工作，則需要考慮其他的可能性。

3.3 端口故障的解決方案

在出現(xiàn)端口故障的情況下，首先要對端口故障的可能情況進行排查，相較于其他兩類故障，對端口故障的確認要相對容易些。一般情況下都需要首先對端口故障進行確認，若計算機網(wǎng)絡出現(xiàn)異常，無常正常工作，那么首先有必要對路由器端口進行檢測，檢查是否是路由器接觸不良導致的網(wǎng)路故障。路由器端口包括路由器網(wǎng)線端口和路由器電源線段El兩大類，對其端口故障的排查需要依照端口是否打開、端口是否松動和端口是否損壞的順序進行，若是端口為正常打開或鏈接的情況，按正確的操作方法打開鏈接即可；若是端口松動的情況，使用正確的操作方法卡緊端口即可；若是端口出現(xiàn)損壞，則需要進行相應的測試，檢驗端口是否能正常工作，如果不能正常工作則需要及時替換能正常運行的端口。

4 結束語

在科技高速發(fā)展的信息化大背景下，計算機網(wǎng)絡的普及為人們生產生活的智能化、便捷化和高效化奠定了基礎，計算機網(wǎng)絡成為人們日常生活中不可或缺的工具之一，但是我們也應該看到，計算機網(wǎng)絡在為人們提供便利的同時，網(wǎng)絡故障的出現(xiàn)也是不可避免的。因此，要加強對計算機網(wǎng)絡的日常管理，正確識別計算機網(wǎng)絡故障的類別，極可能的降低網(wǎng)絡故障發(fā)生的概率，將可避免的細小故障發(fā)生概率盡可能控制為零，對不同類型的計算機網(wǎng)絡故障進行針對性的故障排查。只有盡量減少計算機網(wǎng)絡故障帶來的不利影響，才能真正發(fā)揮計算機網(wǎng)絡的作用，為人們的日常生活提供便利，推動社會經(jīng)濟的持續(xù)性發(fā)展。

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篇2

本文對計算機局域網(wǎng)絡應用中常見的故障問題進行了分析并提出了相應的解決方案。主要分析了計算機無法聯(lián)網(wǎng)、Windows XP系統(tǒng)拒絕訪問，無線網(wǎng)卡不能正常工作，資源共享等問題出現(xiàn)的原因及基本解決方案，是在對平時計算機局域網(wǎng)知識的學習的基礎之上的進一步的總結、應用，反映平時日常工作的心得，也是對理論知識的進一步升華。論文中提及的常見計算機局域網(wǎng)故障及解決方法，能夠對計算機局域網(wǎng)使用人員有一定幫助。

【關鍵詞】計算機網(wǎng)絡 故障 解決 運用

1 引言

隨著計算機網(wǎng)絡應用的逐漸普及，人們越來越多地依賴網(wǎng)絡處理日常工作和事務，網(wǎng)絡出現(xiàn)故障如果不能及時排除就會給人們造成很大的損失。對網(wǎng)絡故障及其排除方法的研究和應用對于保障網(wǎng)絡的正常運行、提高網(wǎng)絡系統(tǒng)的可靠性和可用性有著極其重要的意義。如果計算機網(wǎng)絡故障不能及時排除，就會影響正常的工作和辦公。所以計算機網(wǎng)絡故障會嚴重影響正常的學習和工作。由此可見，我們必須掌握常見的計算機網(wǎng)絡故障以及解決方案，掌握相關基本的網(wǎng)絡故障理論知識和故障排除的動手實踐的技巧是十分實用和必要的。隨著網(wǎng)絡的不斷發(fā)展，在我們的日常生活中，局域網(wǎng)已經(jīng)得到了廣泛的應用。組建局域網(wǎng)具有如下優(yōu)點：加速信息的傳播速度、還可以實現(xiàn)內部文件與資源的共享。局域網(wǎng)的應用廣泛，在組建和使用局域網(wǎng)過程中，實現(xiàn)網(wǎng)絡信息與資源共享，不可避免的會出現(xiàn)一些常見的問題，我們只是對較為常見的一些問題進行探討和研究。計算機局域網(wǎng)故障診斷、排除是管好網(wǎng)絡、用好網(wǎng)絡，使局域網(wǎng)絡發(fā)揮其作用的重要技術工作之一。

2 常見計算機局域網(wǎng)故障分析

2.1 所有設置均正確，無法聯(lián)網(wǎng)的問題

在局域網(wǎng)中，我們經(jīng)常會遇到不能連網(wǎng)、網(wǎng)絡不通的狀況。對于這些問題，我們首先要明確的是診斷步驟。通?？梢詮木W(wǎng)卡、網(wǎng)線、網(wǎng)絡設備、驅動程序、設備等一一去排查。

步驟一：檢查網(wǎng)卡。首先，打【系統(tǒng)屬性】對話框，選擇【硬件】選項卡，單擊【設備管理器】按鈕。

在彈出的【設備管理器】對話框中單擊【網(wǎng)絡適配器】前面的【+】，選擇自己所使用的網(wǎng)卡，執(zhí)行【屬性】命令。

網(wǎng)卡【屬性】對話框中選擇【常規(guī)】選項卡，可顯示網(wǎng)卡的狀態(tài)資源。

在【設備用法】下拉列表框中可以選擇啟用或停用該網(wǎng)卡。如果沒有處于正在運行狀態(tài)，我們就需要重新安裝驅動程序，選擇【驅動程序】選項卡，可以更新、卸載驅動程序。

步驟二：按上述方法一次檢查后，我們可以檢查一下網(wǎng)絡設備以及網(wǎng)線，在確定網(wǎng)卡沒有問題后，就可以對網(wǎng)線進行檢查，常見的故常有雙絞線內部出現(xiàn)斷裂、RJ-45水晶頭內部接觸不良，也有可能是網(wǎng)絡設備自身質量有問題，也可能是連接有問題，我們需要仔細進行檢查。

2.2 Windows XP系統(tǒng)拒絕訪問

當Windows XP系統(tǒng)拒絕訪問時，首先確定用戶在系統(tǒng)中是否進行了以下設置。（1）當使用其他操作系統(tǒng)登錄Windows XP系統(tǒng)時，確定啟用了Windows XP系統(tǒng)的Guest 用戶。（2）在Windows XP中運行了網(wǎng)絡安裝向導。（3）關閉了Internet連接防火墻。（4）保證用戶的網(wǎng)絡信息設置正確，例如IP地址、網(wǎng)關、子網(wǎng)掩碼等。

如果依然不能訪問，可在Windows XP 系統(tǒng)中位客戶機分配一個專用的用戶名和密碼，或者兩臺計算機使用相同的用戶名和密碼。

2.3 無線網(wǎng)卡不能正常工作

當人們使用無線網(wǎng)絡時，常會發(fā)現(xiàn)無線網(wǎng)卡不能使用。這廝應該從以下幾個方面找原因。

（1）網(wǎng)卡是否安裝正確，查看網(wǎng)絡硬件管理器中是否能看到無線網(wǎng)絡硬件。

（2）網(wǎng)卡驅動是否安裝成功，如果網(wǎng)卡驅動安裝不正確，也就不能讓無線網(wǎng)卡正常的工作。

（3）網(wǎng)卡是否在無線信號的覆蓋范圍中，使用無線網(wǎng)卡搜索所在區(qū)域是否有無線網(wǎng)絡信號，如果沒有無線網(wǎng)絡信號，無線網(wǎng)卡也無法進行正常工作。

（4）網(wǎng)絡設置中對無線連接的設置是否正確。無線網(wǎng)卡雖然在無線網(wǎng)絡信號的覆蓋范圍之內，但是無線網(wǎng)絡的連接也有一定的安全設置，如果無線網(wǎng)卡在請求連接時，沒有輸入正確的密匙或被無線設備屏蔽了連接，無線網(wǎng)卡都不能正常工作。

3 資源共享的相關問題

在XP系統(tǒng)中，有時候雖然能在文件夾上看到共享的圖標，但是局域網(wǎng)內的其他計算機卻并不能訪問該文件夾。這個時候我們一般還要安裝網(wǎng)絡安裝向導來進行網(wǎng)絡共享。

步驟一：打開【控制面板】窗口，之后再彈出的對話框中雙擊【網(wǎng)絡和共享中心】。

步驟二：繼續(xù)單擊彈出對話框中的【網(wǎng)絡狀態(tài)和任務】，會彈出下一個對話框。

步驟三：接著點擊【更改高級共享設置】，會彈出如圖所示的對話框。

步驟四：選中【啟用文件和打印機共享】按鈕，繼續(xù)單擊【下一步】按鈕，在彈出的新對話框中將會列出計算機的相關的一系列信息，繼續(xù)單擊【下一步】按鈕，系統(tǒng)會自動配置網(wǎng)絡。

步驟五：網(wǎng)絡設置完成后，在彈出的對話框中選中【完成該向導，我不需要在其他計算機上運行該向導】單選按鈕，結束安裝。

4 結論

通過以上計算機局域網(wǎng)的技術方面的實際應用， 文章只是列舉了在日常使用中常見的一些問題，在具體應用中還會遇到各式各樣的問題，計算機局域網(wǎng)絡應用是一項比較復雜的問題，涉及技術、設備、管理和制度等多方面的因素，需要從整體上進行把握。我們應從平時使用中吸取使用的經(jīng)驗，正確地維護計算機局域網(wǎng)，并確保出現(xiàn)故障之后能夠迅速、準確地定位并且排除故障，要求建立一個系統(tǒng)化的故障排除思想并合理應用于實踐中，將一個復雜的故障問題隔離、分解或縮小排錯范圍，從而及時修復網(wǎng)絡故障。此外，還應做到管理和技術并重，應教育計算機用戶和全體工作人員，應自覺遵守為維護計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)而建立的一切規(guī)章制度，建立一個順暢安全的計算機局域網(wǎng)絡。

參考文獻

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關鍵詞： 計算機視覺；快速開發(fā)；框架；模塊化；模塊耦合；底層剝離

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2012）29-7084-04

在視覺分析實際應用項目中，如何通過建立計算機視覺分析快速開發(fā)框架，搭建一個分工明確，快捷有效的圖像學應用處理平臺，提高開發(fā)效率，縮短開發(fā)時間，已成為項目開發(fā)人員關注的重點內容之一。本框架從項目應用和實際需求出發(fā)，將計算機視覺技術的核心算法從底層研究工作中剝離，可極大的縮短開發(fā)時間，提高開發(fā)效率。

在本框架下，開發(fā)人員可各司其職，分工、構成和職能劃分明確，框架開發(fā)人員只專注于框架接口的定義；算法開發(fā)人員只專注于圖像處理與識別等算法的開發(fā)；上層應用開發(fā)人員只負責抽取出一般的處理流程，專注于項目的具體實現(xiàn)和功能模塊的組合應用。

1 研究與應用

1.1背景

計算機視覺是用攝像機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量的機器視覺。系統(tǒng)將獲取的視頻或圖像資料，通過計算機處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像，其中包括圖像處理、模式識別或圖像識別、景物分析、圖像理解等相關內容，它們之間既有差別，又有相互重疊。

在計算機視覺分析技術中，對于一些復雜的問題，往往不是某單一學科能夠解決的，它需要一系列相關技術的支持。例如：對航道中船舶的識別，獲取的視頻流往往要經(jīng)過平滑、去噪等圖像處理操作后，便于下一步運用基于直方圖分類器的圖像識別算法來區(qū)分船舶和水面，通過圖像分割技術來提取檢測目標。而這些方案的實現(xiàn)中，同一個問題的解決又往往需要有一系列的算法來支持。還是以船舶識別為例，圖像平滑有領域平均、低通濾波等算法；圖像去噪有各種濾波器算法；基于直方圖的分類器也存在決策樹、貝葉斯、SVM等等算法。雖然上述的算法本身沒有優(yōu)劣之分，但在特定的環(huán)境下一定會有某個最佳算法。

因此，在實際應用項目中如何找出其最優(yōu)路徑，除了需要開發(fā)者擁有深厚的圖像學功底，更需要的是通過大量的對比實驗來找出該最優(yōu)路徑的解決方案。即便如此，也只能解決特定環(huán)境下的計算機視覺需求，換個應用場景，上述步驟又需要重新進行，此類過程的重復，既增加了開發(fā)成本，又延長了開發(fā)時間。

本框架從工程化的角度出發(fā)，在不同項目中的計算機視覺軟件開發(fā)中，研究如何提高開發(fā)結果的復用性，盡量降低上述各條件間的相互依賴關系，將視覺技術的核心算法從底層研究中剝離，達到縮短開發(fā)時間，提高開發(fā)效率的目的。

1.2研究目標

1） 框架系統(tǒng)的扁平化、模塊化；

2） 完成處理過程的任意組合，使圖像處理模塊單一化；

3） 理行為在處理模塊內部完成，處理結果可通過接口方式進行輸出；

4） 處理模塊間的數(shù)據(jù)流動定義在框架之中，框架負責配置數(shù)據(jù)流；

5） 置好的數(shù)據(jù)流，通過指定圖像處理模塊實現(xiàn)對物體的識別、行為的識別。

1.3.5框架的效果演示

從右側功能區(qū)中選取兩個輸入模塊：MediaOpen00和MediaOpen01，分別打開視頻文件“.＼公司監(jiān)控視頻.avi”和圖片“.＼Lena.jpg”，任意添加一些圖像處理模塊或者圖像識別模塊，這里我們選取了行人檢測算法、基本全局閾值二值算法、人臉檢測算法、輪廓檢測算法，加入輸出展示模塊用于顯示處理結果。最后我們用曲線將模塊間的輸入輸出點連起來，完成數(shù)據(jù)流向的配置過程。其中一個輸出點可以連接多個輸入點，但一個輸入點只能接入一個輸出點。

2 結論

隨著計算機視覺技術發(fā)展的日新月異，算法的更新和積累將會越來越多。計算機視覺快速開發(fā)框架從實際應用工程的角度出發(fā)，在不同項目計算機視覺軟件的開發(fā)過程中，將視覺技術的核心算法從底層研究中剝離，使視覺分析應用項目中的框架開發(fā)人員專注于框架接口定義的開發(fā)，而項目中的算法、上層應用等開發(fā)人員各司其職，分工明確，不但提高了開發(fā)結果的復用性，同時，也降低了項目開發(fā)中各條件間的相互依賴關系，縮短了開發(fā)時間，提高了開發(fā)效率。

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關鍵詞：數(shù)字圖像處理；測距；聚焦；頻域

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302(2012)09-0016-03

Images ranging method based on frequency domain analysis

ZHU Xue-yi

(School of Microelectronics and Solid-State Electronics, University of Electronic Science and Technology, Chengdu 610054, China)

Abstract: Using digital image processing theories and methods, the digital image pre-processing mode, the target graphic detection and the ranging model construction are studied and analyzed. Combined with a ranging scheme of single camera, a focusing ranging technique based on frequency domain analysis is given to process images captured by the monocular camera and calculate the distance from target detection image to the camera based on frequency domain image signals. The technique saves lots of complex hardware and reduces the demands of digital image processing, which has the advantages of high ranging precision and fast processing speed.

Keywords: digital image processing; ranging; focusing; frequency domain

0 引 言

視覺是人類觀察世界、認知世界的重要功能手段，人類感知外部世界主要通過視覺、觸覺、聽覺和嗅覺等感覺器官，其中80%的信息是由視覺獲取的。計算機視覺就是人類利用計算機實現(xiàn)人的視覺功能，從而對客觀世界三維場景進行感知、識別和理解。計算機視覺是一個相當新而且發(fā)展迅速的研究領域。

在對生物視覺系統(tǒng)的研究中，人們早就注意到，幾乎所有具有視覺功能的生物都有兩只眼睛。用兩只眼睛同時觀察物體，會有深度或遠近的感覺，我們稱之為視差。因此，在計算機視覺系統(tǒng)中，也常用兩臺或多臺攝像機從兩個或多個視點去觀察同一場景，從而獲得在不同視角下的一組圖像，然后通過同一場景點在不同圖像中的視差，推斷出場景中目標物體的空間幾何形狀和位置，這種方法稱為立體視覺。它是計算機視覺的一個重要分支，也是計算機視覺的核心研究內容之一。

視頻和圖像是對物質世界客觀事物的形象而生動的描述，是最直接且具體的信息表達形式之一，是人類最重要的信息載體。隨著科技的日益發(fā)展，人們需要一種更加先進快捷的工作方式，另外，人們對工作環(huán)境和工作條件也提出了更新、更高的要求，視頻測距系統(tǒng)便在這種背景下應運而生。

視覺測距技術的發(fā)展對于距離測量有重要的意義。在基于數(shù)字圖像處理技術的視覺測距系統(tǒng)中，使用單個CCD(Charge Couple Device)攝像機的系統(tǒng)稱為單目攝像系統(tǒng)，而同時使用兩臺攝像機對同一景物進行攝像，并運用計算機分析兩幅圖像來確定物體的三維狀況的系統(tǒng)稱為雙目攝像系統(tǒng)。雙目攝像系統(tǒng)測量精度高，但計算速度較慢，成本較高。而單目攝像系統(tǒng)方法則比較簡潔、快速，因此，本文對采用單目攝像系統(tǒng)檢測目標物的測距方法進行研究。

1 測距技術在國內外的研究現(xiàn)狀

目前，國內外對視覺測距技術的研究仍在不斷的進行之中，還并沒有形成國際統(tǒng)一的標準模式，各種數(shù)字圖像處理技術和算法之間孰優(yōu)孰劣仍在不斷的探討和比較中。當前，國內外的研究機構主要研究的測距技術包括超聲波測距技術、微波雷達測距技術、激光雷達測距技術和視覺測距技術。

1.1 激光雷達測距

激光雷達測距具有測量時間短、量程長、精度高等特點，但激光雷達在惡劣天氣環(huán)境下或逆光狀態(tài)下的測距準確性降低，另外，其造價、耗能、對人眼安全等因素也對其進一步應用有一定影響。

1.2 超聲波測距

超聲波是指振動頻率在20 kHz以上的機械波，具有聲波傳輸?shù)幕疚锢硖匦浴３暡y距是根據(jù)超聲波反射時間來計算與前方車輛之間的距離。超聲波測距原理比較簡單，成本低，但超聲波的傳輸速度受天氣影響較大，不同天氣條件下的傳輸速度不同。

篇5

關鍵詞：印制電路板；圖像處理；機器視覺；PCB裸板；自動光學檢測；缺陷檢測 文獻標識碼：A

中圖分類號：TP391 文章編號：1009-2374（2016）09-0010-05 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.09.005

我國是全球第一大PCB生產基地，作為電子產品承載體的電路板，其集成度和產量不斷在提高。為了保證電子產品的性能，電路板缺陷檢測技術已經(jīng)成為電子行業(yè)中非常關鍵的技術。建立在圖像處理算法基礎上的機器視覺檢測技術與傳統(tǒng)的人工檢測技術相比，提高了缺陷檢測的效率和準確度。因此，設計一種高效精準的機器視覺檢測電路板缺陷的系統(tǒng)，具有非常重要的現(xiàn)實意義。評估印刷電路板質量的一個重要因素就是表觀檢測，PCB的表觀質量對產品性能及成品使用安全有著極大的重要性。而伴隨著近年來在工業(yè)生產領域崛起的計算機視覺，當前表觀缺陷檢測和分類識別的研究方向已經(jīng)轉向了利用計算機視覺技術來實現(xiàn)。計算機圖像處理識別技術這種基于計算機視覺的檢測技術成功取代了傳統(tǒng)的PCB缺陷檢測方法，在自動光學檢測系統(tǒng)眾多應用中占據(jù)了相對重要的地位，一躍成為PCB生產業(yè)表觀缺陷的主要檢測方法。

圖1 系統(tǒng)框圖

因此本文通過設計AOI自動光學檢測系統(tǒng)，搭建較為簡單的PCB缺陷自動檢測系統(tǒng)的實驗平臺，對PCB中四類較為關鍵、常見的缺陷進行檢測、分析、識別、判定，為研究推廣PCB缺陷自動檢測系統(tǒng)開拓應用前景，如能實現(xiàn)工業(yè)上的產業(yè)化檢測，將有高額的經(jīng)濟收益。本文側重對PCB中的四類較為關鍵、常見的缺陷進行檢測、分析、識別、判定，并且僅搭建了較為簡單的PCB缺陷自動檢測系統(tǒng)的實驗平臺，即通過復雜算法對采集到的圖像進行處理、配準、對比，從而得出PCB缺陷類型及對其進行標識。如圖1所示。

1 硬件設計方案

PCB缺陷檢測的總體系統(tǒng)設計方案主要是基于自動光學檢測技術來搭建PCB缺陷檢測系統(tǒng)，硬件設計是使用CNC-T程控光源高精度影像測試系統(tǒng)操作臺，對待測電路板進行圖像采集，再通過VS2010軟件所編寫程序處理，得出待測電路板的缺陷種類。整個系統(tǒng)主要分為運動控制、光源、圖像采集、圖像處理四個模塊，分模塊簡要闡述了實驗過程、所需設備以及軟件算法，搭建了一個相對完整的系統(tǒng)工作平臺。

圖2 CNC-T程控光源影像操作臺

該設備具有測量元素種類齊全、手動測量、自動對焦等多種功能，使用該設備采集圖像進行二維檢測，測量軟體為YR-CNC，將圖像儲存至電腦后便由VS軟件進行圖像處理。實驗組成如圖3所示：

圖3 實驗系統(tǒng)框圖

1.1 運動控制模塊

本系統(tǒng)運動流程為：被檢測的PCB在檢測臺上，通過步進電機XY軸運動到攝像機拍攝區(qū)域，CCD攝像機固定在工作臺上方（Z軸），通過Z軸的運動實現(xiàn)聚焦。如圖4所示：

圖4 平臺運動示意圖

設備工作臺臺面尺寸為746mm×506mm，承載玻璃面尺寸為452mm×354mm，有效測量行程為400×300×200。本裝置既可通過軟件驅動自動采集圖像，也可以通過手動控制，移動并聚焦采集待測PCB的圖像。

1.2 光源模塊

輔助光照――采用的是正向和背向光源這兩種輔助光照。其中正光源和攝像頭同側，均位于Z軸上，正光源主要用于檢測待測物體的表面特征。背光源位于檢測臺面下方，與正光源處于同軸反向關系，背光源能突出待測物體的輪廓特征，常用于檢測物體輪廓尺寸。

圖像采集：分別利用正光源突出PCB表面如走線、過孔和焊盤等主要特征，而下光源主要使PCB的輪廓尺寸和過孔產生強烈的輪廓對比。

光源：使用的是高度集中照明光源中心的LDR系列，由于該光源的傘狀結構緊密排列著LED且采用了CCS獨創(chuàng)的柔性板，使之成為LED照明系統(tǒng)的標準模式。照明系統(tǒng)如圖5所示：

圖5 照明系統(tǒng)

1.3 圖像采集模塊

圖像采集模塊是由圖像采集卡、相機和鏡頭組成的，該模塊是圖像配準階段的硬件基礎。計算機采集圖像的媒介就是相機，而相機按照不同原理又分為多種，常見的有CCD（Charge Coupled Device）和CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）兩類。本系統(tǒng)采用的是CCD 1/2英寸43萬像素彩色攝像頭和高清晰度0.7～4.5X變焦倍率鏡頭，顯示分辨率為0.001mm。

1.4 圖像處理模塊

通常獲得的圖像將受到工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境、光照等條件的干擾，計算機所獲得的圖像質量多數(shù)參差不齊，圖像的清晰度不一致，大大增加了PCB缺陷檢測的難度，所以在利用復雜算法檢測、識別PCB缺陷前要先對圖像進行預處理。

本圖像處理模塊主要通過VS軟件在OpenCV計算機視覺庫的基礎上，通過一系列算法對圖像進行處理對比。

2 系統(tǒng)軟件設計

2.1 OpenCV

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個跨平臺的可以運行在Linux、Windows和Mac OS操作系統(tǒng)上的基于（開源）發(fā)行的計算機視覺庫。它重量輕而高效，開放了多種接口如MATLAB、Ruby和Python等，并且在計算機視覺和圖像處理中大多數(shù)通用的算法都是被允許的。OpenCV可用于開發(fā)實時圖像處理、計算機視覺和模式識別方案，它提供了多種函數(shù)，實現(xiàn)了大量的計算機視覺算法，算法涵蓋了從最基礎的濾波至以高級的物體檢測。OpenCV實際上是一堆C和C++語言源代碼文件，許多常見的計算機視覺算法由這些源代碼文件實現(xiàn)。如C接口函數(shù)cvCanny（）實現(xiàn)Canny邊緣檢測算法。它可直接加入到我們自己的軟件項目編程中，而無需去編寫自己的Canny算子代碼，就是沒有必要重復“造輪子”。

根據(jù)OpenCV中源代碼文件巨多的特點，以算法的功能為基準，將這些源文件分到多個模塊中，如core、imgproc、highgui等。將每個模塊中的源文件編譯成一個庫文件（如opencv_core.lib、opencv_imgproc.lib、opencv_highgui.lib等），用戶在使用時，僅需在自己的項目中添加要用的庫文件，與自己的源文件一起連接成可執(zhí)行程序即可。

OpenCV計算機視覺庫的出現(xiàn)，是為了使人們利用方便快捷的計算機視覺框架，在計算機視覺領域可以更加輕松地設計出更為復雜的應用程序。OpenCV涵蓋了多種計算機視覺應用區(qū)域，如用戶界面、信息安全、醫(yī)學影像學、工廠產品檢驗、立體視覺、機器人和攝像機標定等，約有500多個函數(shù)。因為計算機視覺與機器學習是相輔相成的，所以OpenCV也開放了MLL（Machine Learning Library）機器學習庫。MLL除了在視覺任務相關中使用，也可以很容易地應用到其他機器學習中。

2.2 Microsoft Visual Studio2010

Visual Studio是微軟公司推出的開發(fā)環(huán)境，是同行業(yè)中目前最流行的Windows平臺應用程序開發(fā)環(huán)境。Visual Studio 2010于2010年4月12日，其集成開發(fā)環(huán)境（IDE）已被重新設計和組織，變得更簡單了。

Visual Studio 2010同時帶來了NET Framework 4.0、Microsoft Visual Studio 2010 CTP（Community Technology Preview――CTP），并且支持開發(fā)面向Windows 7的應用程序。除了Microsoft SQL Server外，它還支持IBM DB2和Oracle數(shù)據(jù)庫。目前有專業(yè)版、高級版、旗艦版、學習版和測試版五個版本。Visual Studio的用處十分廣泛，不僅可被用來基于Windows平臺創(chuàng)建Windows應用程序和Web應用程序，還可被用來創(chuàng)建智能設備、Office插件和Web服務等應用程序。微軟的Visual Studio 2010將成為一個版本的經(jīng)典，這是相當于6.0版本。該版本可以自定義開始頁，新功能還包括：（1）C# 4.0中的動態(tài)類型和動態(tài)編程；（2）多顯示器支持；（3）使用Visual Studio 2010的特性支持TDD；（4）支持Office；（5）Quick Search特性；（6）C++ 0x新特性；（7）IDE增強；（8）使用Visual C++ 2010創(chuàng)建Ribbon界面；（9）新增基于.NET平臺的語言F#。本課題將基于OpenCV計算機視覺庫使用Microsoft Visual Studio2010開發(fā)環(huán)境，通過編輯算法實現(xiàn)PCB缺陷檢測。

3 圖像預處理

要使用計算機對圖像進行處理，所得到的連續(xù)圖像就必須被轉換為離散的數(shù)據(jù)集，這是因為計算機只能處理離散度數(shù)據(jù)，這一過程我們稱之為圖像采集。圖像采集由圖像采集系統(tǒng)實現(xiàn)，如圖6所示。圖像采集系統(tǒng)的三個主要模塊是成像系統(tǒng)、采樣系統(tǒng)和量化器。

圖6

將整理出的字符圖像交予識別模塊來識別，被稱為圖像的預處理。PCB的圖像預處理包括灰度化、增強、濾波、二值化、配準等，處理后的PCB輸出的圖像質量將得到改善，在很大程度上使得該圖像特征更直觀，方便計算機分析和處理。PCB的圖像預處理為整個PCB缺陷檢測系統(tǒng)的核心部件，很大程度上決定了檢測的準確性。圖像預處理流程如圖7所示：

圖7 圖像預處理流程圖

4 PCB缺陷檢測

本文針對四種常見缺陷：斷路、短路、毛刺（凸起）、缺損（凹陷）進行檢測研究。在這四種缺陷中，最為嚴重的缺陷類型是斷路和短路，它們將會使整塊板子失去本來的功能；而凸起、凹陷也可能影響到PCB在使用過程中的穩(wěn)定性能。如圖8所示為幾種常見的缺陷：

圖8 常見電路板缺陷

4.1 PCB缺陷的檢測方法

常用的PCB缺陷檢測方法有參考法和非參考法兩種。要是從概念理解和電路難易程度看，參考法明顯更加具有概念直觀、電路簡單的優(yōu)勢；要是從檢測所需要的條件來看，非參考法則在不需要待測PCB與標準PCB進行準確對準這一點上優(yōu)于參考法。

本課題采用參考法進行PCB缺陷檢測。

使用參考法對PCB缺陷進行檢測的流程為：（1）確定標準的PCB圖像并放入?yún)⒖紟欤唬?）通過成像設備采集待測PCB圖像，進行圖像預處理之后，再二值化PCB待測圖像，并對其進行連通域提?。唬?）然后將處理結果與標準圖像進行對比，利用圖像相減來判斷PCB可能存在的缺陷；（4）進行分類，確定缺陷類型。

4.2 圖像連通域

像素是圖像中最小的單位，每個像素周圍有8個鄰接像素，常見的鄰接關系有兩種：4鄰接與8鄰接。4鄰接一共4個點，即上下左右。包括對角線位置的點，8鄰接的點一共有8個，如圖9所示：

圖9 領域示圖

如果像素點A與B鄰接，我們稱A與B連通，即有如下的結論：

如果A與B連通、B與C連通，則A與C連通。在視覺上看來，點與點相互連通，形成一個區(qū)域，而不是連通的點形成不同的區(qū)域。這種相互立體的所有的點，我們稱為連通區(qū)域。連通區(qū)域標記常用的方法有Two-Pass（兩遍掃描法）和Seed Filling（種子填充法）兩種方法，本課題主要介紹第二種。

Seed Filling來源于計算機圖形學，通常應用在填充圖形上。思路：以一個前景像素當作種子，而后在處于同一像素值且位置相鄰的連通區(qū)域，把和種子相鄰的前景像素融合到同一組像素中，結果將是獲得一個像素集，即連通區(qū)域。接下來介紹使用種子填充法實現(xiàn)的連通區(qū)域分析法：

第一，重復掃描圖像，當?shù)玫疆斍跋袼攸cB（x，y）=1時停止：（1）賦予B（x，y）一個label，并將像素位置作為種子，接著將所有位于該種子周圍的前景像素都壓入棧中；（2）將棧頂像素賦以相同的label值并彈出，接著將全部位于棧頂像素周邊的前景像素都壓入棧中；（3）重復（2）步驟，直到棧為空。此時，圖像B中的一個像素值被標記為label的連通區(qū)域便被找到了。

第二，在掃描結束前，重復第一個步驟，由此可以獲得圖像B中所有的連通區(qū)域在掃描結束后。

掃描所得的連通域如圖10所示：

圖10 圖像連通域提取

4.3 缺陷識別

缺陷識別具體特征如表1所示：

表1 缺陷特征

缺陷種類 二值圖像面積 連通區(qū)域數(shù)

斷路 減少 增加

短路 增加 減少

凸起 增加 不變

凹陷 減少 不變

第一，短路和斷路。在出現(xiàn)短路缺陷時，待測圖像與標準圖像相比，其所包含的連通區(qū)域數(shù)將會減少。同理可得，在出現(xiàn)斷路缺陷時，待測圖像與標準圖像相比，其所包含的連通區(qū)域數(shù)將會增多。因此，斷路和短路缺陷便可利用比較連通區(qū)域數(shù)來判定和識別。

第二，凸起和凹陷。凸起缺陷將導致導線和導線、導線和其他導體間的間隙變小，而凹陷缺陷將導致導線和導線、導線和其他導體間的間隙變大，二者均會導致PCB使用過程中出現(xiàn)不穩(wěn)定狀態(tài)。而觀察可知，這兩種缺陷的連通區(qū)域相同，差別在于各自二值化面積的大小，所以可以通過計算該待測圖像的連通區(qū)域面積來識別凸起、凹陷缺陷。

識別過程：將經(jīng)過圖像預處理的待測PCB圖像與標準圖像進行對比后，通過算法找出缺陷。比較二者的連通區(qū)域數(shù)，若前者大于后者，則標定該缺陷點為斷路，反之則為短路；若二者連通區(qū)域數(shù)相同，則比較二值化圖像面積，若前者大于后者，則標定該缺陷點為凸起，反之則為凹陷。檢測流程如圖11所示：

圖11 PCB缺陷檢測流程圖

5 系統(tǒng)實驗

本文使用CNC-T程控光源高精度影像測試系統(tǒng)操作臺，結合VS2010軟件基于OpenCV計算機視覺庫的算法編程來實現(xiàn)PCB的缺陷檢測。整體實驗過程為：手動控制操作臺捕捉、聚焦、采集待測PCB的圖像，采集到的圖像與標準圖像進行對比、識別，得出缺陷種類并顯示結果。

本課題一共就所研究缺陷類型，做了40組實驗，通過實驗結果計算正確率。如表2所示：

表2 實驗結果統(tǒng)計

缺陷類型 實驗次數(shù) 正確率

斷路 10 100%

短路 10 100%

凸起 10 100%

凹陷 10 100%

針對不同電路板圖中出現(xiàn)的同種斷路類型進行檢測，效果如圖12a、圖12b、圖12c所示，可準確檢測出缺陷存在。

圖12

針對不同電路板圖中出現(xiàn)的同種短路類型進行檢測，效果如圖13a、圖13b、圖13c所示，可準確檢測出缺陷存在。

圖13

針對不同電路板圖中出現(xiàn)的同種凸起類型進行檢測，效果如圖14a、圖14b、圖14c所示，可準確檢測出缺陷存在。

圖14

針對不同電路板圖中出現(xiàn)的同種凹陷類型進行檢測，效果如圖15a、圖15b、圖15c所示，可準確檢測出缺陷存在。

圖15

6 結語

PCB板面向體積越來越小、密度越來越高的方向發(fā)展。在檢測產品價格方面，國外AOI檢測產品價格普遍偏高，而由于經(jīng)濟原因，在國內PCB板生產制造商多數(shù)仍采用人工目測等傳統(tǒng)檢測方法檢測。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，數(shù)字圖像處理研究的深入，自動光學檢測系統(tǒng)也開始頻繁活躍在人們視線中，但在PCB缺陷檢測方面的應用卻還有待完善。因此，本論文建立在深入掌握工控系統(tǒng)結構并從PCB板的質量標準、圖像特點、缺陷特征及檢測要求的分析基礎上，對以圖像處理為基礎的PCB缺陷檢測技術進行了深入研究。由于PCB缺陷自動檢測系統(tǒng)的研究涉及多個領域的知識，其研究過程十分耗時、繁瑣，由此，本論文僅僅對PCB缺陷檢測中較為常見的問題進行了較深入研究，并且僅搭建了較為簡單的PCB缺陷自動檢測系統(tǒng)的實驗平臺，對PCB中的四類較為關鍵、常見的缺陷進行檢測、分析、識別、判定。雖然還未實現(xiàn)真正實現(xiàn)工業(yè)上產業(yè)化檢測，但是在未來幾十年中，研究推廣的PCB缺陷自動檢測系統(tǒng)將有十分良好的應用前景，也將有高額的經(jīng)濟收益。

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篇6

多采用是人工測量的方式，在誤差的控制上選擇的是多次測量，反復操作，再將多次測量的結果進行加權，最終得到相對準確的測量數(shù)值。這種方法在一定程度上是操作十分復雜，精度還很難達到設計要求，所以我們在礦區(qū)土地信息測量工程中引進了GIS技術這樣的一個概念，下面我們就如何通過GIS技術進行有效的觀測測量來進行討論。

[關鍵詞] GIS技術； 精密測量； 構造幾何模型； 信號源的接收

地理信息系統(tǒng)（Geographic information system，GIS）是利用計算機及其外部設備采集、存儲、分析、描述與空間和地理分布有關的數(shù)據(jù)的空間信息系統(tǒng)。GIS融合計算機圖形和數(shù)據(jù)庫于一體，在一定的地域內，將地理空間信息和一些與該地域地理信息相關的屬性信息結合起來，達到對地理和屬性信息的綜合管理。從外部來看，GSI表現(xiàn)為計算機軟硬件系統(tǒng)，而其內涵是由計算機程序和地理數(shù)據(jù)組織而成的地理空間信息模型，是一個高度信息化的地理系統(tǒng)。

1）等高線生成及等高線分析：等高線圖是人們傳統(tǒng)上觀測地形的主要手段?？梢栽诘雀呔€圖上精確地獲知地形的起伏程度、區(qū)域內各部分的高程等等。等高線圖可以從格網(wǎng)數(shù)字地形模型中獲取相關的資料信息，也可在不規(guī)則三角形格網(wǎng)T（NI）中生成。

2）立體透視圖分析：當用戶需要從直觀上觀察地形的概貌時，用繪制透視圖的方法（還可以用色彩）可以更逼真地顯示地形。

3）坡度分析、地表面積計算及挖、填土方體積計算：建立DTM后就可以用之計算坡度、面積和挖、填土方體積，以其作為土地適宜性評價的因子。

一 GIS技術在信息管理模式中的具體形式

在以往的測量中，選擇的測量方式還是完全采用機械的形式，但是在使用了計算機GIS技術精密測量后，完成了許多以往技術所不能達到的任務。在我們的研究中，計算機GIS技術測量的原理是通過攝像機將被處理的對象采集進行影像采集，在多個控制點的數(shù)據(jù)采集完成后，系統(tǒng)會自動將這些圖像進行整合，得出相關的幾何多變參數(shù)，再在計算機上以具體的數(shù)據(jù)顯示出來，以供礦區(qū)技術人員使用參照。

在上面所說的攝像機并不是我們通常意義上生活中使用的攝像機。它是一種可視化較強，表針比較敏感的測試儀?？梢詫⒁曈X中的二維形態(tài)通過顯影，記錄在機械的光譜儀上，再將這種的二維圖像做數(shù)學處理，有二階矩陣轉換為三階矩陣，通過播放儀呈現(xiàn)出三維的影像。這時的圖像變?yōu)榱Ⅲw化，更有層次感，效果上也有了明顯的變化，這是一種顯示方法。此外還有一種造價較高的儀器，我們不常使用，就是圖像提取器。同樣是采集控制點的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)整合在系統(tǒng)之內，然后對于原始的圖像進行預處理，不再經(jīng)過有曝光這個程序，將圖像中關鍵點的坐標在整個內部軸面上體現(xiàn)出來，提取數(shù)據(jù)幀數(shù)，再運用機器的智能識別系統(tǒng)，對控制點的坐標進行數(shù)據(jù)分析，自動生成圖形，這也可以用于精密測量。它的優(yōu)點就是使用上極其的方面，基本只要架立儀器和打開開關，其他的工作機械系統(tǒng)都會自動的完成。使用的困難就是造價極其的高，不適合一般企業(yè)使用。在基于計算機視覺圖像測量中使用上的原理如下：

（1）計算出觀察控制點到計算機視覺圖像測量儀器的有效距離；

（2）得出觀察點到目標控制點之間的三維的運動幾何參數(shù)；

（3）推斷出目標控制點在整個平面上的表面特征（大多時候要求形成立體視覺）；

（4）還通過觀察可以判斷出目標物體的幾何坐標方位。

在整個計算機GIS技術精密測量的在礦區(qū)土地信息管理中最關鍵的元件就是壓力應變電阻儀，這也是傳感器的一部分。

所謂的壓力感應就是一種新型的傳感器，通過電阻的變化作為一種感應值的判斷標準進行計算和采集數(shù)據(jù)。具體的做法是在受力物體上粘貼高靈敏度的感應片，通過力的傳遞將物體上受到即時的力傳遞到感應片上，以備技術人員收集。在物體的中心或者是機械的隔斷處，使用丙酮溶液進行擦拭，以保證物體的表面潔凈和貼合度較高。當液體充分風干的情況下將感應片貼在已涂丙酮的物體上（注意感應片的正反），再使用導線和感應片相互連接，從而形成了一個完整的閉合電路體系，在通電的情況下，在計算機終端上可以顯示出來。以便技術人員可以在任何時候掌握每個檢測點的施工使用情況，一旦機械設備發(fā)生異?，F(xiàn)象，就會在計算機圖形中顯示出來。于此同時，它還可以對施工人員所處的具置做到應力感應，人自身的重量傳遞到地面上，結構會出現(xiàn)結構上的略微變化，這個儀器就能第一時間以信號的方式傳送到計算機終端，讓技術人員掌握相關施工的情況，并結合數(shù)據(jù)報告總結出相關的可行性分析付諸實踐。

當無法觀察到控制點是，計算機GIS技術測量可以通過接收信號或是相關的頻率波段來收集數(shù)據(jù)，不會因為以往測量的環(huán)境不好，距離太遠，誤差太大的影響。同時在信息管理中通過了加密通道，系統(tǒng)可以將數(shù)據(jù)自動的保存和轉換為視圖模式，對于數(shù)據(jù)的審計和運行可以同時進行，這樣就可以很好的保證大地測量中的圖像數(shù)據(jù)安全，利用防護墻將采集中廢棄的數(shù)據(jù)革除在外，避免數(shù)值之間發(fā)生紊亂的現(xiàn)象，進一步改善計算機GIS技術。

二 計算機GIS與CAD技術的結合

在計算機GIS技術測量中解決了很多以往很難完成的任務，但是在使用過程中還是發(fā)生了很多的問題。尤其在土地信息的選擇中，無法使用高幀數(shù)的圖片顯示，無法將計算機測量的關鍵技術的優(yōu)點發(fā)揮出來。在煤礦生產過程中，對于生產效率的提高就要對開采環(huán)境的要求更高。使用繪圖技術與GIS技術相互結合可以將復雜的地理環(huán)境的具體形狀在電腦當中展現(xiàn)出來，用較為直觀的圖形準確的反應出來。而且在使用中，可以在計算機中隨時將圖像進行修改，完全可以適應復雜情況下的設備調試。在以往傳統(tǒng)的圖像設計中，技術人員在圖紙中很難將地理信息進行再次修改，在設計后期在計算機圖形繪制處理技術中，對于圖像的調試使用的范圍很廣，通過虛擬的模擬和現(xiàn)實的結合來實現(xiàn)煤礦信息的完整，有效的加強了煤礦的信息化管理。

CAD技術是基于工程圖上的三維建模方式。三維模型是從二維信息中提取的三維模型信息，通過再次分類以后，得到的一系列的相關處理信息，之后在三維空間建立相應的二維信息的三維形狀模型提，使模型本身恢復點，線，面和拓撲關系，從而實現(xiàn)形狀重建工程。計算機圖形繪制處理，也可以應用于測繪圖紙和關于地形的建模。土地信息中包含的地貌和自然資源圖，它是國民經(jīng)濟體系的重要組成部分。我們可以畫一個圖，三維地形圖的存儲信息的產生。為預測和決策水平的使用有重大的意義，也為綜合治理和煤炭資源的研究開發(fā)利用提供科學依據(jù)，這些依據(jù)，在軍事上也起著非常重要的作用。在煤礦機械設備也使用CAD軟件繪制零件圖，利用繪圖軟件在操作更簡單的菜單式設計，繪制出圖形更準確。

三 GIS技術測量的關鍵技術遇到的困難和使用前景

計算機GIS技術測量的關鍵技術作為一種新興技術在使用時間上不過十幾年，其使用的程度已經(jīng)無法估算。正是因為它的簡單、使用、精度高以及自動化能力卓越的特點受到了礦區(qū)土地信息管理部門的廣泛青睞。在測量調控方面的這些可靠性和穩(wěn)定性也是有目共睹的。這項關鍵技術中涵蓋的學科非常的多，涉及到的知識也很全面，一旦出現(xiàn)了機器的故障，在維修上還是一個很大的問題，如何很好的解決計算機視覺圖像技術的相關核心問題就是當下亟待解決的。通過在一些相關的技術之間的相互結合才能使GIS技術發(fā)揮的更加完美。

我們都知道，人的眼睛是可以受到自身的控制，想要完成礦區(qū)土地觀測是十分簡單的，但是在計算機GIS技術中，畢竟是采取攝像機取景的模式，在取得的點位有的時候不是特別的有代表性，很難將這些問題具體化、形象化。達不到我們設計時的初衷。所以在這些模型的構建中和數(shù)據(jù)的轉換上必須有嚴格的規(guī)定和要求，切不可盲目的實施測量，每項技術操作都要按規(guī)程來實施。

四 結束語

在煤礦土地工程發(fā)展的今天，很多的測量技術已經(jīng)離不了計算機GIS技術的輔助，本文中詳細的談到了GIS技術方面的研究，對于之中可能出現(xiàn)的一些問題也提出了相應的解決方案，對于和CAD繪圖技術相互結合的使用方式也做出了詳細的介紹。測量工程中使用計算機GIS技術可以很好的解決和完善測量中遇到的一些問題，但是也暴露出了很多的問題亟需技術人員不斷去解決完善。

將GIS技術在礦區(qū)土地管理信息系統(tǒng)中使用，也是加強了礦區(qū)建設的信息化水平?？梢灶A見的是，在未來使用計算機GIS技術在礦區(qū)土地管理信息系統(tǒng)建立的測量模型會得到更多、更好的應用。但作為一個長期復雜的技術工程，在這個建設過程中定會有一些困難的出現(xiàn)。希望通過不斷的發(fā)現(xiàn)問題、總結經(jīng)驗，讓GIS技術在礦區(qū)土地管理信息系統(tǒng)在煤礦的開挖中的作用發(fā)揮的更好。

[參考文獻]

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[2] 段發(fā)階等. 拔絲模孔形計算機視覺檢測技術[J] . 光電工程時報， 2006， 23（ 13）：189-190

篇7

關鍵詞： 機器視覺； 圖像檢測； 航空輪胎； 表面質量

中圖分類號： TP 23文獻標識碼： A

引言近年來，隨著生產工藝飛速發(fā)展，人們開始關注產品的外觀質量，比如印刷品、包裝、工藝品等以外觀質量為重要附加價值的產品，又比如航空輪胎等表面缺陷會直接影響到使用效果甚至會給使用者的生命財產安全帶來無可挽回的損失的產品。眾所周知，機器視覺已經(jīng)發(fā)展成為重要的工業(yè)生產加工手段之一，在中國成為全球重要的制造中心之一的背景下，中國成為繼美國、歐洲和日本后的全球第四大機器視覺市場，同時也是最具發(fā)展?jié)摿Φ氖袌觥Ｒ环矫嫱鈬髽I(yè)積極入駐中國帶來了巨大的視覺系統(tǒng)需求，另一方面國內企業(yè)不斷擴大生產規(guī)模，加大了對視覺系統(tǒng)的需求，以航空輪胎為例，未來十年，國家將在大飛機項目中投入500～600億資金，大飛機項目的發(fā)展，必將會帶動航空輪胎行業(yè)大規(guī)模的發(fā)展，對航空輪胎的質量要求也會更加嚴格。1國內外相關技術研究國外對機器視覺技術的研究，由于開展的比較早，而且具有資金、技術以及硬件方面的優(yōu)勢，已經(jīng)走在了國內的前面。國外的機器視覺系統(tǒng)的應用領域涉及到了社會生產的各個方面，有原始的在線監(jiān)視，也有外觀檢測以及動作、行為控制，許多工業(yè)加工成套生產設備都集成了機器視覺系統(tǒng)，成為加工生產線的標配，比如印刷生產線上的機器視覺質量控制系統(tǒng)，又比如汽車制造業(yè)中的移動三坐標測量系統(tǒng)[1]。由于經(jīng)濟和技術原因，國內絕大多數(shù)圖像處理技術公司都以國外產品為主，沒有或者很少涉足擁有自主知識產權的機器視覺在線檢測設備，對視覺技術的開發(fā)應用停留在比較低端的小系統(tǒng)集成上，對需要進行大數(shù)據(jù)量的實時在線檢測的研究很少，也很少有成功案例。但是，隨著國內經(jīng)濟發(fā)展和技術手段不斷提高，對產品質量檢測要求就更高，對在線檢測設備的需求也就更大，具有巨大的市場潛力。計算機、攝像機等電子技術的飛速發(fā)展大大提高了機器視覺系統(tǒng)的硬件水平，同時圖像處理理論和算法的快速發(fā)展也給機器視覺系統(tǒng)提供了強大的軟件支持。但是，仍然伴隨著一些問題，主要有以下兩點：光學儀器第35卷

第3期謝，等：機器視覺在輪胎檢測領域的應用研究

（1）算法的精確性提高伴隨著計算量的成倍增加，處理時間就成為了實時檢測的軟肋；（2）硬件的分辨率提高了，圖像的分辨率、精度也隨之提高了，但是數(shù)據(jù)量計算量都因此成倍增加。因此，如何保證檢測的實時性和準確性，是機器視覺系統(tǒng)在工業(yè)應用中需要解決的核心問題。2視覺檢測核心技術

2.1機器視覺圖像處理技術機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是指通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數(shù)字化信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結果來控制現(xiàn)場的設備動作。有大量的文獻和著作給與介紹和討論，其中比較著名的馬頌德的《計算機視覺》介紹了計算機視覺的算法和理論，以及Richard Hartley的《Multiple View Geometry in Computer Vision》介紹了在計算機視覺中的幾何理論和方法[2]。機器視覺中的圖像處理方法，主要包括圖像增強、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內容。經(jīng)過這些處理后，輸出圖像的質量得到相當程度的改善，既優(yōu)化了圖像的視覺效果，又便于處理器對圖像進行分析、處理和識別[3]。機器視覺理論應用于現(xiàn)代檢測領域，是上世紀末本世紀初計算機視覺的一個新的研究方向。它使用計算機視覺的理論方法來識別物體的關鍵點，經(jīng)過分析處理以后，轉換成坐標數(shù)據(jù)，然后產生檢測數(shù)據(jù)。國內已有學者把機器視覺技術運用于檢測領域[4]。但是在輪胎檢測領域，機器視覺技術的應用還僅僅停留在理論之上，還沒有可實際應用的商品化的設備，更不用說結合機器視覺和嵌入式兩種技術的便攜式檢測儀了。

2.2嵌入式技術嵌入式系統(tǒng)一般指非PC系統(tǒng)，有計算機功能但又不稱之為計算機的設備或器材。它是以應用為中心，軟硬件可裁減的，適應對功能、可靠性、成本、體積、功耗等綜合性嚴格要求的專用計算機系統(tǒng)。嵌入式系統(tǒng)幾乎包括了生活中的所有電器設備，如掌上PDA、移動計算設備、電視機頂盒、手機上網(wǎng)、數(shù)字電視、多媒體、汽車、微波爐、數(shù)字相機、家庭自動化系統(tǒng)、電梯、空調、安全系統(tǒng)、自動售貨機、蜂窩式電話、消費電子設備、工業(yè)自動化儀表與醫(yī)療儀器等。嵌入式系統(tǒng)有以下幾大優(yōu)點[56]：（1）嵌入式系統(tǒng)通常是面向特定應用的，它通常都具有低功耗、體積小，集成度高等特點；（2）嵌入式系統(tǒng)和具體應用有機地結合在一起，它的升級換代也是和具體產品同步進行的，因此嵌入式系統(tǒng)產品一旦進入市場，就具有較長的生命周期；（3）由于空間和各種資源相對不足，嵌入式系統(tǒng)的硬件和軟件都必須設計，量體裁衣、去除冗余，力爭在同樣的硅片面積上實現(xiàn)更高的性能，這樣才能在具體應用中對處理器的選擇更具有競爭力。本研究選取嵌入式系統(tǒng)中的DSP（數(shù)字信號處理器）來進行開發(fā)，具體型號為TI公司的TMS320。它具有很高的編譯效率和執(zhí)行速度，在信號處理方面具有優(yōu)勢，它的特點如下：（1）程序和數(shù)據(jù)具有獨立的存儲空間，有著各自獨立的程序總線與數(shù)據(jù)總線，可以同時對數(shù)據(jù)和程序進行尋址，大大提高了數(shù)據(jù)處理能力；（2）由于廣泛采用了流水線操作，減少了指令的執(zhí)行時間，可以同時運行8條指令；（3）與一般計算機不同，乘法（除法）不由加法和移位實現(xiàn)，它具有硬件乘法器，乘法運算可以在一個指令周期內完成；（4）指令周期降到了1.67 ns。隨著工作頻率進一步提高，指令周期將進一步縮短；（5）擁有自己獨特的專門為數(shù)字信號處理而設計的指令系統(tǒng)；（6）相比傳統(tǒng)的處理芯片，它還具有體積小、功耗小、使用方便、實時處理迅速、處理數(shù)據(jù)量大、處理精度高、性能價格比高等許多優(yōu)點。3輪胎檢測系統(tǒng)構成

3.1研究目標機器視覺用于產品表面缺陷檢測需要面對以下主要問題：（1）數(shù)據(jù)處理量非常龐大；（2）如何快讀匹配圖像；（3）如何快速實現(xiàn)缺陷分割并剔除偽缺陷；（4）如何選取缺陷特征，用以實現(xiàn)缺陷識別。以具體產品為例，相對其他輪胎產品，航空輪胎對質量檢測的要求較為嚴格，只要航空輪胎的檢測技術到位，其他輪胎產品也基本可以檢測。以航空輪胎的缺陷檢測為例，根據(jù)GB/T 9747-2008《航空輪胎試驗方法》、GB/T 13652-2004 《航空輪胎表面質量》和GB 15323-1994 《航空輪胎內胎》等標準的要求，研究表面缺陷在線檢測的圖像處理方案；開發(fā)一套基于機器視覺的產品表面缺陷的在線檢測設備，同時根據(jù)GB/T 13653-2004 《航空輪胎X射線檢測方法》所述，配合X射線發(fā)射儀，利用一對一的服務器/客戶機構架的機器視覺對標準中所描述的航空輪胎的一系列缺陷，如斷層、氣泡和裂口等進行高精度、高實時性、高連續(xù)性以及非接觸式的在線缺陷檢測。具體技術指標：（1）能檢測出最小直徑0.3 mm的輪胎內部缺陷（即橫向縱向最小均為0.3 mm）并能對缺陷進行分類識別，主要包括結構類、氣泡類和夾雜物類，對缺陷的檢出率要求大于90%；（2）對缺陷部位進行定量和定位分析：讀出缺陷的尺寸（誤差0.5 mm），測出缺陷距離輪胎表面的深度，決定缺陷在輪胎內部的位置；（3）在線檢測設備的檢測檢測速度與X射線管旋轉速度同步，X射線管旋轉一周即完成一個輪胎一個圓周的缺陷檢測。

3.2研究內容和技術路線

3.2.1確定機器視覺檢測系統(tǒng)的基本框架在數(shù)據(jù)量大時，采用一個處理器搭配一臺攝像機的一對一方式。在產品表面檢測中，由于航空輪胎的圓周面比較大，數(shù)據(jù)量也就比較大，通常采用的機器視覺單攝像機方式，很難滿足圓周面檢測分辨率高、數(shù)據(jù)量大的要求，而多臺攝像機能滿足分辨率和數(shù)據(jù)量的要求，卻又相應帶來實時性差的問題。若采用多臺攝像機的方式，就需要配備多套成像系統(tǒng)，一套成像系統(tǒng)造價在10萬元左右，基于成本和計算數(shù)據(jù)量的考慮，本研究選用一對一方式，利用分時運動克服單臺攝像機采集數(shù)據(jù)量不足的缺點。具體來說，就是在經(jīng)典的服務器/客戶端模式架構的基礎上設計一種基于機器視覺的系統(tǒng)結構以實現(xiàn)輪胎圓周面產品表面缺陷的在線檢測，該結構主要由四部分組成：服務器（嵌入式系統(tǒng)）、客戶端（圖像處理子系統(tǒng)）、信號模塊（PLC）、輸出單元。系統(tǒng)框架如圖1所示。每隔一定的時間（系統(tǒng)初步設定為5 s），服務器通過PLC控制步進電機驅動輪胎做圓周轉動，每轉過一個固定角度（系統(tǒng)定為120°），服務器就調動客戶端完成此區(qū)域內相對獨立的視覺檢測任務，一次間隔只檢測輪胎的三分之一（120/360），經(jīng)過3個時間間隔，客戶端即完成了整個輪胎360°的全面檢測，然后利用拼接原理把各部分拼接起來，統(tǒng)一到一個坐標系下。拼接測量的關鍵是利用重疊區(qū)計算出各次測量時基準的不同，然后消除不同，統(tǒng)一在一個坐標系下。拼接測量的方法可以直接計算出被測輪胎的全面信息。為了保證服務器和客戶端之間圖像檢測數(shù)據(jù)可靠、實時的交互，本研究采用千兆以太網(wǎng)的方式傳輸數(shù)據(jù)。作為整個檢測系統(tǒng)的管理控制單元和人機交互接口，服務器不僅要完成檢測任務的調度，還要可以設定檢測參數(shù)，接收和實時顯示客戶端上傳的圖像數(shù)據(jù)和處理結果（缺陷等），并將信息存入數(shù)據(jù)庫中。此外，服務器還接收PLC傳來的位置檢測信號，用于與客戶端的同步，并且根據(jù)檢測結果中的位置信號，對執(zhí)行機構發(fā)出動作信號，標記并剔除有缺陷的產品。在客戶端處理核心中安裝有圖像采集卡，接收服務器設置的參數(shù)和任務調度，控制采集卡和攝像機完成圖像實時采集，利用圖像處理算法處理和分析圖像數(shù)據(jù)，將最終得到的缺陷位置和分類信息上傳給服務器，保存缺陷圖像以備查。

3.2.2設計編寫表面缺陷檢測的圖像處理方案在表面缺陷檢測中，根據(jù)圖像數(shù)據(jù)的特點，本研究提出以下圖像處理過程：缺陷分割、特征提取及缺陷分類。首先是缺陷分割：在表面缺陷檢測的時候，利用圖像處理算法，處理采集到的產品表面圖像，將缺陷從復雜的背景圖像中分離出來。接著是特征提取：提取缺陷后，對缺陷的各種標識性屬性進行提取，主要是幾何特征和灰度統(tǒng)計特征，以保證后續(xù)的缺陷分類和識別。幾何特征指的是輪廓特征，比如長度、形狀、面積、重心等?；叶冉y(tǒng)計特征指的是分布位置、統(tǒng)計值、均方差等等。還有缺陷分類：本研究采用改進的BP算法[7]對網(wǎng)絡進行訓練，構建神經(jīng)網(wǎng)絡分類器來實現(xiàn)輪胎缺陷分類，為了提高檢測系統(tǒng)對偽缺陷的適應性，本研究將部分偽缺陷也作為網(wǎng)絡輸出并對其進行訓練。由于圖像處理中需要運用大量的計算機內存處理算法，為避免編程中出現(xiàn)內存泄露進而造成計算機內存資源流失的現(xiàn)象，決定采用對內存進行托管的C#語言進行編程。

3.2.3服務器和客戶機系統(tǒng)之間的同步服務器/客戶端模式架構的機器視覺系統(tǒng)具有獨立性和并行性的特點，它不得不面臨的一個重要問題是如何解決服務器和圖像處理子系統(tǒng)之間的同步問題，包括攝像機同步采集、數(shù)據(jù)同步處理和輪胎運動同步控制等。本研究利用攝像機本身的外同步特性，采用對攝像機提供統(tǒng)一的線掃描觸發(fā)信號保證攝像機采集同步。機器視覺系統(tǒng)基本組成模塊見圖2。

4結論實際測量結果證明，應用視覺檢測方法可以較好地解決傳統(tǒng)測量方法中時間長、工作量大、測量效率低的問題。該方法能夠充分利用現(xiàn)代計算機技術的優(yōu)勢，設備簡單、易用，克服了傳統(tǒng)測量儀器的許多誤差來源，具有快速、準確、非接觸測量的優(yōu)點。在實驗室中初步完成了實驗系統(tǒng)的核心部分（如圖3所示），與傳統(tǒng)的測量方法相比，原先需要15 min的測量時間，現(xiàn)在只需要15～30 s就可完成，操作也更加簡單便捷。該系統(tǒng)可檢測出最小直徑0.3 mm的輪胎內部缺陷（即橫向縱向最小均為0.3 mm）并能對缺陷進行分類識別，主要包括結構類、氣泡類和夾雜物類，對缺陷的檢出率為96%。

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篇8

【關鍵詞】機器視覺；應用研究

機器視覺是一門涉及人工智能、計算機科學、圖像處理、模式識別、神經(jīng)生物學、心理物理學等諸多領域的交叉學科。機器視覺主要利用計算機來模擬人或再現(xiàn)與人類視覺有關的某些智能行為，從客觀事物的圖像中提取信息進行處理，并加以理解，最終用于實際檢測和控制。隨著現(xiàn)代計算機技術、現(xiàn)場總線技術與大規(guī)模集成電路技術的飛速發(fā)展，機器視覺技術也日臻成熟，已經(jīng)廣泛應用在國民經(jīng)濟發(fā)展的各行業(yè)。

1.機器視覺系統(tǒng)組成

一個典型的機器視覺應用系統(tǒng)包括圖像捕捉、光源系統(tǒng)、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執(zhí)行模塊，如圖1所示。首先采用CCD攝像機獲得被測目標的圖像信號，然后通過A/D轉換成數(shù)字信號傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布、亮度和色彩等信息，進行各種運算來抽取目標的特征，然后再根據(jù)預設的判別標準輸出判斷結果，去控制驅動執(zhí)行機構進行相應處理。

總之，隨著機器視覺技術自身的成熟和發(fā)展，可以預計它將在現(xiàn)代和未來制造企業(yè)中得到越來越廣泛的應用。

2.機器視覺技術的應用

在國外，機器視覺的應用主要體現(xiàn)在半導體及電子行業(yè)，其中大概40%-50%都集中在半導體行業(yè)。具體如PCB印刷電路；SMT表面貼裝；電子生產加工設備；機器視覺系統(tǒng)還在質量檢測的各個方面已經(jīng)得到了廣泛的應用，并且其產品在應用中占據(jù)著舉足輕重的地位。

而在中國，以上行業(yè)本身就屬于新興的領域，再加之機器視覺產品技術的普及不夠，導致機器視覺在以上各行業(yè)的應用幾乎空白。目前隨著我國隨著配套基礎建設的完善，技術、資金的積累，各行各業(yè)對采用圖像和機器視覺技術的工業(yè)自動化、智能化需求開始廣泛出現(xiàn)，國內有關大中專院校、研究所和企業(yè)近兩年在圖像和機器視覺技術領域進行了積極思索和大膽的嘗試，逐步開始了工業(yè)現(xiàn)場和其它領域的應用。

（1）工業(yè)中的應用

雖然機器視覺技術從20世紀80年代才開始起步，但由于其突出的優(yōu)點，在各種工業(yè)領域被廣泛應用，特別是近幾年發(fā)展十分迅速，國內外的成果也是層出不窮。

在國外，機器視覺技術廣泛應用于機器零部件的裝配、非接觸測量、產品質量檢測、在線過程控制、數(shù)控機床加工、過程監(jiān)控等領域。英國ROVER汽車公司800系列汽車車身輪廓尺寸精度的100%在線檢測，是機器視覺系統(tǒng)用于工業(yè)檢測中的一個較為典型的例子，該系統(tǒng)由62個測量單元組成，每個測量單元包括一臺激光器和一個CCD攝像機，用以檢測車身外殼上288個測量點。汽車車身置于測量框架下，通過軟件校準車身的精確位置。測量單元的校準將會影響檢測精度，因而受到特別重視。每個激光器/攝像機單元均在離線狀態(tài)下經(jīng)過校準。同時還有一個在離線狀態(tài)下用三坐標測量機校準過的校準裝置，可對攝像頂進行在線校準。檢測系統(tǒng)以每40秒檢測一個車身的速度，檢測三種類型的車身。系統(tǒng)將檢測結果與人、從CAD模型中撮出來的合格尺寸相比較，測量精度為±0。1mm。ROVER的質量檢測人員用該系統(tǒng)來判別關鍵部分的尺寸一致性，如車身整體外型、門、玻璃窗口等。實踐證明，該系統(tǒng)是成功的，并將用于ROVER公司其它系列汽車的車身檢測。

機器視覺在國內的應用主要集中于檢測與定位等幾個方面，這樣的工業(yè)產品占據(jù)了中國市場的絕大部分。機器視覺在工業(yè)檢測中的應用最為常見的是對各種機械零件的幾何尺寸進行測量，在半導體及電子行業(yè)，國內高等院校和科研單位也研究出基于機器視覺的管腳尺寸自動檢測裝置。此外，機器視覺還被用于對于如刀具等工業(yè)設備的檢測和數(shù)控機床的加工。在很多工業(yè)領域存在著高精度定位的問題，如鉆床數(shù)控系統(tǒng)鉆頭定位、金屬板材數(shù)控加工軌跡坐標定位等。目前機器視覺技術由于其高精度的優(yōu)點在這方面得到廣泛的應用。華中科技大學在金屬板材數(shù)控加工中利用機器視覺技術對加工軌跡坐標定位。提出一種基于機器視覺的非接觸式加工軌跡坐標定位方法，完成了金屬板材數(shù)字化成形中支撐模型的非接觸式高精度快速定位。湖南大學進行了鉆頭視覺定位研究，在視覺定位中采用間接定位方式，間接實現(xiàn)鉆頭刃磨初始狀態(tài)的定位。中國計量學院等單位進行了基于機器視覺的PCB數(shù)控鉆機定位研究。大量的實踐證明采用機器視覺系統(tǒng)進行定位并且綜合運用數(shù)控伺服傳動技術以及各種先進控制技術能夠有效實現(xiàn)精確定位。利用機器視覺系統(tǒng)節(jié)約了大量的人力和物力，降低了產品生產成本。

（2）農業(yè)中的應用

計算機視覺技術在農業(yè)上的應用研究，起始于20世紀70年代末期，主要應用于植物種類的鑒別、農產品品質檢測與分級等。隨著計算機軟硬件技術、圖形圖像處理技術的迅猛發(fā)展，它在農業(yè)上的應用研究有了較大的突破，在農業(yè)領域的生產前、生產中、收獲時和產后的各個環(huán)節(jié)中，均可以利用計算機視覺技術來實現(xiàn)這些農業(yè)生產的視覺化。計算機視覺在產前的應用主要是檢驗種子質量；在產中的應用包括田間雜草識別、植物生長信息的監(jiān)測、病蟲害的監(jiān)視和營養(yǎng)脅迫診斷等方面；在農作物收獲時的應用主要體現(xiàn)在農業(yè)機器人的研制與開發(fā)上；在產后的應用包括水果分級和農產品的加工等。在農田作業(yè)機械上，機器視覺技術被不斷的開發(fā)和應用。農藥的粗放式噴灑正是農業(yè)生產中效率最低、污染最嚴重的環(huán)節(jié)。利用機器視覺技術可以實現(xiàn)農藥的精量噴灑，近年來，機器視覺技術在播種機械方面的應用主要是檢測播種質量；在自動收獲機等農田自動作業(yè)機械上，更需要依靠機器視覺系統(tǒng)來確定作物行與機械的相對位置，以控制自動作業(yè)機械在作物行間自動行進，

機器視覺技術在農業(yè)生產上的應用可提高生產的自動化水平，解放勞動力，具有良好的應用前景。同時還應看到，由于農業(yè)對象的特點，機器視覺理論和技術的局限性以及硬件條件的限制，機器視覺技術在農業(yè)生產的應用距離實用和普及還有相當長的距離。相信隨著相關技術的發(fā)展，很多問題會得到好的解決，機器視覺技術在農業(yè)生產中的應用會極大地加快農業(yè)現(xiàn)代化的進程。

（3）醫(yī)學上的應用

隨著藥品和醫(yī)療器械安全性問題重要性的不斷提升，越來越多的生產廠商將機器視覺技術引入實際生產中來，以達到提高生產效率，加強產品品質保障的目的。同樣，在醫(yī)療系統(tǒng)中機器視覺也得到了越來越多的應用。

機器視覺科技醫(yī)藥領域的應用主要分為醫(yī)學與藥物兩部分。機器視覺技術在醫(yī)學疾病診斷方面的應用主要體現(xiàn)在兩個方面：一是對（X射線成像、顯微圖片、B超、CT、MRI）圖像增強、標記、渲染處理，主要利用數(shù)字圖像處理技術、信息融合技術對X射線透視圖、核磁共振圖像、CT圖像進行適當疊加，然后進行綜合分析協(xié)助醫(yī)生診斷；二是利用專家知識和3D重構對物體三維信息與運動參數(shù)進行分析并給出形象準確的解釋，如診斷與手術等。機器視覺技術的應用不僅節(jié)省了人力，而且大大提高了準確率和效率。在藥物方面，機器視覺系統(tǒng)對藥用瓶的缺陷檢測，也包括了藥用玻璃瓶范疇，也就是說機器視覺也涉及到了醫(yī)藥領域，其主要檢測包括尺寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。除此之外，對藥劑雜質的檢測、對醫(yī)學用具質量的檢測、對藥物外包裝泄露的檢測等等都在保障著藥物的質量安全，保障著人們的生命健康。

（4）交通領域的應用

隨著計算機的普及和相關軟件的不斷更新升級，機器視覺技術在交通領域所發(fā)揮的作用愈為重要。機器視覺技術在交通領域的應用范圍較廣，主要包括視頻檢測系統(tǒng)、智能車輛的安全保障系統(tǒng)、車牌識別和交通指揮等。

視覺技術應用于視頻檢測時，視頻檢測系統(tǒng)的目標就是用數(shù)字圖像處理和計算機視覺技術，通過分析交通圖像序列來對車輛、行人等交通目標的運動進行檢測、定位、識別和跟蹤，

并對目標的交通行為進行分析、理解和判斷，從而完成各種交通流數(shù)據(jù)的采集、交通事件的檢測，并盡快進行相應處理。視頻的交通事件和參數(shù)檢測系統(tǒng)有高度的網(wǎng)絡化和智能化，可實現(xiàn)遠程監(jiān)控和設置。視覺技術應用于智能車輛安全保障系統(tǒng)，主要用于路徑識別與跟蹤、障礙物識別、駕駛員狀態(tài)監(jiān)測、駕駛員視覺增強等。德國UBM大學Dick-manns教授領導的智能車輛研究小組一直致力于動態(tài)機器視覺領域的研究，研制的EMS-Vision視覺可較好地模擬人眼功能。車牌識別技術（VLPR）是計算機視覺和模式識別技術在現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的一項重要研究課題，是實現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)。隨著圖像處理技術的日趨成熟，更多算法的融入綜合，使得車牌識別技術逐漸成熟。單一算法很難達到良好的識別效果，只有多種方法結合，才能實現(xiàn)車牌識別的高效性和準確性。過去的10多年里，有些國家已經(jīng)成功開發(fā)了一些基于視覺的道路識別和跟蹤系統(tǒng)。其中，具有代表性的系統(tǒng)有：LOIS系統(tǒng)、GOLD系統(tǒng)、RALPH系統(tǒng)、SCARF系統(tǒng)和ALVINN系統(tǒng)等。

機器視覺技術在交通各領域都發(fā)揮著越來越重要的不可替代的作用。在取得較大成績的同時仍有不足。其一應盡快開發(fā)出具有高性價比的實用化的激光距離成像系統(tǒng)，能夠獲取高質量的原始圖片至關重要；其二，處理各種交通事件的及時性決定了所有的圖像處理的速度應盡可能的快，目前的各種算法都各有優(yōu)劣，如何能在最短的時間內完成圖像的識別工作成為我們下一步要努力的方向。

3.發(fā)展趨勢

在機器視覺賴以普及發(fā)展的諸多因素中，有技術層面的，也有商業(yè)層面的，但制造業(yè)的需求是決定性的。制造業(yè)的發(fā)展，帶來了對機器視覺需求的提升；也決定了機器視覺將由過去單純的采集、分析、傳遞數(shù)據(jù)，判斷動作，逐漸朝著開放性的方向發(fā)展，這一趨勢也預示著機器視覺將與自動化更進一步的融合。未來，中國機器視覺發(fā)展主要表現(xiàn)為以下一些特性：

（l）隨著產業(yè)化的發(fā)展對機器視覺的需求將呈上升趨勢。

（2）統(tǒng)一開放的標準是機器視覺發(fā)展的原動力。

（3）基于嵌入式的產品將取代板卡產品。

（4）標準化一體化解決方案是機器視覺發(fā)展的必經(jīng)之路。

（5）機器視覺系統(tǒng)價格持續(xù)下降、功能逐漸增多。

4.結語

機器視覺技術經(jīng)過20年的發(fā)展，已成為一門新興的綜合技術，在社會諸多領域得到廣泛應用。大大提高了裝備的智能化、自動化水平，提高了裝備的使用效率、可靠性等性能。隨著新技術、新理論在機器視覺系統(tǒng)中的應用，機器視覺將在國民經(jīng)濟的各個領域發(fā)揮更大的作用。

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10月21日，2016英特爾中國行業(yè)峰會在珠海召開，來自醫(yī)療、金融、交通、零售、能源、教育等行業(yè)的企業(yè)代表分享了他們對于數(shù)字化變革的理解與實踐。這本該是英特爾中國行業(yè)峰會的主旋律，但是實際是與會嘉賓對人工智能的話題表現(xiàn)出更大的熱情，有點喧賓奪主的味道。

得AI者得未來

2015年底，許多機構在展望2016年度科技領域時幾乎會不約而同地將人工智能列為重點方向之一?，F(xiàn)在來看，人工智能的火爆程度讓最樂觀的預測者都大跌眼鏡，這得歸結于AlphaGo的推波助瀾。

正如文章開始所說，人工智能的使命便是完成海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的商業(yè)價值轉化。根據(jù)相關預測，2021年，全球將會擁有18億臺PC，86億臺移動設備，157億臺物聯(lián)網(wǎng)設備。而到2035年，物聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)量將會超過1萬億臺，相應的數(shù)據(jù)數(shù)量將會增長2400倍，從1 EB增長到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的數(shù)據(jù)，人工智能是解決之道。

所以說，得物聯(lián)網(wǎng)者得未來，而得人工智能者將執(zhí)物聯(lián)網(wǎng)之牛耳。只有人工智能才能為“萬物互聯(lián)”之后的應用問題提供最佳的解決方案。

2016英特爾中國行業(yè)峰會上，英特爾與科大訊飛公司簽署合作備忘錄，雙方將在人工智能領域展開為期三年的基于英特爾至強處理器+英特爾至強融核處理器，以及英特爾至強處理器+FPGA為基礎的機器學習/深度學習研究項目。科大訊飛聯(lián)合創(chuàng)始人，訊飛研究院副院長王智國博士非常到位地點評了這一合作：“一直以來，我們雙方都致力于人工智能技術的創(chuàng)新和行業(yè)的推動，一方擅長底層計算架構，一方擅長算法及應用。我們期待雙方在人工智能技術上的深度合作能夠推動硬件和軟件的協(xié)同設計及優(yōu)化，共同發(fā)現(xiàn)人工智能計算平臺創(chuàng)新的解決方案，推動人工智能產業(yè)的發(fā)展，并通過這些創(chuàng)新的技術支持更多行業(yè)用戶進行業(yè)務轉型。”

作為全球最大的半導體芯片制造商，英特爾的公司定位正在悄然發(fā)生變化。如今，英特爾將自己定位為“一家致力于驅動云計算和智能互聯(lián)計算的公司”。可見人工智能已經(jīng)成為英特爾公司的未來戰(zhàn)略方向之一。

人工智能對計算力資源的需求到底有多大，現(xiàn)在誰也無法預判，這就像是個“計算黑洞”。但有一點可以肯定，人工智能是高性能計算在現(xiàn)在和未來的進一步延展和進化，而這恰好是英特爾的優(yōu)勢所在。

對英特爾而言，進入人工智能領域是水到渠成的事情，也是技術上的自然演進。從另一個角度看，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能是歷史擺在英特爾公司面前一次前所未有機遇，其空間和舞臺遠大于PC時代和互聯(lián)網(wǎng)時代。送上門的蛋糕（要知道，當今世界90%以上的數(shù)據(jù)都是由英特爾處理器來承載的），豈能讓它從嘴邊溜走。

從資本到技術，從硬件到軟件

基于新的公司定位，英特爾開始從資本層面進行帝國的戰(zhàn)略布局。作為硅谷最大的企業(yè)風司，英特爾投資總裁Wendell Brooks 說“會把未來的投資聚焦于那些能夠更好拓展公司業(yè)務發(fā)展的領域”，人工智能毫無疑問是重中之重。

9月宣布將收購計算機視覺創(chuàng)業(yè)公司Movidius，后者致力于研發(fā)低功耗的計算機視覺芯片；8月將Nervana收入囊中，后者主攻半導體、軟件和AI深度學習技術；5月宣布將收購專注于計算機視覺技術開發(fā)的俄羅斯公司Itseez；4月收購意大利半導體功能性安全方案廠商Yogitech；2015年12月完成了對可編程邏輯器件廠商Altera的收購；2015年10月收購了人工智能公司Saffron Technology……

針對某一業(yè)務領域展開如此高密度地集中收購，無論是在英特爾公司歷史還是整個IT行業(yè)都是十分罕見的。可見，英特爾布局人工智能的決心之大。

由于技術因素，專用領域的智能化是人工智能未來5到10年的主要應用方向，比如自動駕駛。在更遠的將來，隨著技術的進一步突破，通用領域的智能化有望實現(xiàn)。但無論是專用還是通用領域，人工智能都將圍繞“基礎資源-技術平臺-業(yè)務應用”這三層基本架構形成生態(tài)圈。

在人工智能上，英特爾能做些什么？僅僅是提供計算平臺嗎？當然不是，這從英特爾的瘋狂收購中也看得出。

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谷歌AlphaGO戰(zhàn)勝國際頂尖圍棋大師，讓人們對AI（人工智能）的關注達到前所未有的高度，再次引發(fā)“人工智能到底可不可怕？”的大討論。騰訊董事會主席兼首席執(zhí)行官馬化騰在前不久舉行的“云+未來”峰會上表示，在云還沒有發(fā)展得非常成熟的時候，人工智能還有很長的一段路需要走，目前的人工智能是可知、可管、可控的。

毫無疑問，AI與云的關系已經(jīng)密不可分。一方面，云不僅可以為AI持續(xù)地提供海量的數(shù)據(jù)和強大的計算能力；另一方面，云也成為讓AI更為普及的手段。

那么，在人工智能一日千里的時代，云計算為社會和經(jīng)濟帶來的量變與質變究竟是什么？在馬化騰看來，云已經(jīng)成為產業(yè)革新的原動力、新型社會管理的主平臺、人工智能的強載體。

企業(yè)上云新姿勢

過去幾年，云計算市場發(fā)生了很大的變化，越來越多的企業(yè)開始關注云并加快速度向云端遷移?！霸谛碌脑茣r代，整個社會經(jīng)濟操作系統(tǒng)和運作模式都在發(fā)生數(shù)字化的迭代。云成為數(shù)字經(jīng)濟最重要的基礎設施?！瘪R化騰強調云在數(shù)字經(jīng)濟中的作用，并且指出“用云量”將成為一個重要的經(jīng)濟指標，能夠衡量一個行業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展程度?！坝迷屏俊笔且浴坝秒娏俊弊鰧Ρ?，過去“插上電”帶來了電氣化的革命，現(xiàn)在“接入云”將帶來數(shù)字化的升級。

電力時代出現(xiàn)了計算機，而人工智能則被認為是云時代像計算機一樣的關鍵產物。云讓人工智能更加興盛，使人工智能等前沿能力和IT資源像水和電一樣被便捷地使用，一直是云計算行業(yè)對未來的美好期待。

“傳統(tǒng)企業(yè)的未來就是在云端用人工智能處理大數(shù)據(jù)?！瘪R化騰表示，“云+AI”相當于“電+計算機”的概念，企業(yè)“接入云”能夠獲得AI這種信息能源。

“云+ AI”應該是當前行業(yè)最主流的方向，如IBM把沃森搬到了云上，微軟的“小冰”也入駐了Azure，阿里云引入了ET，百度打造了“百度大腦”等。當然，騰訊云也不甘落后，在“云+未來”峰會上了AI戰(zhàn)略新品――智能云，推動AI即服務成為現(xiàn)實。

AI即服務，是騰訊云在傳統(tǒng)云計算結構上建立的新的服務層，是騰訊云提出的新見解。為滿足市場對AI能力多維度的需求，騰訊云在軟件層面、算法框架服務、基礎設施服務等多維度提供新的AI開放服務層，開放了計算機視覺、智能語音識別、自然語言處理三大核心能力。從此，人工智能不再遙不可及。用戶可以像“插上電”一樣便捷地“接入云”，一步跨入人工智能時代。

共享AI時代的技術紅利

“今天，云已經(jīng)變成未來AI普及化的一個關鍵，智能云的推出正是基于計算和大數(shù)據(jù)能力的快速發(fā)展，是AI從概念階段、普通消費場景階段發(fā)展到規(guī)模化工業(yè)化階段的產物，可以降低全社會創(chuàng)新的門檻，擴展未來社會和商業(yè)的想象力”。 騰訊副總裁、騰訊云總裁邱躍鵬表示。

為什么騰訊云能夠迅速地開放這么多AI服務？顯然與騰訊多年的積累有關。與人工智能相關的機器學習和深度學習需要大量數(shù)據(jù)訓練，而騰訊擁有廣闊的業(yè)務場景。“我們積累的數(shù)據(jù)總量超過1000PB，比15000座世界上最大圖書館（美國國會圖書館）的藏書量還多，同時還擁有國內數(shù)一數(shù)二規(guī)模的計算集群。” 邱躍鵬表示。

目前，騰訊在AI方面的布局包括騰訊人工智能實驗室（AI Lab）、騰訊優(yōu)圖實驗室、微信智能語音團隊和騰訊云等團隊，其中前三個團隊向騰訊云輸出算法研究等AI技術，同時騰訊云結合市場的需求，通過聯(lián)合與協(xié)作，封裝AI技術向全社會輸出。

據(jù)了解，騰訊云本次開放的三項核心能力（計算機視覺、智能語音識別、自然語言處理）是由上述團隊提供的技術。AI Lab提供的自然語言處理能力識別準確率超過 97.9%，優(yōu)圖實驗室提供計算機視覺處理能力，在國際權威人臉識別數(shù)據(jù)庫LFW測試中準確率超過 99.8%，而微信智能語音團隊提供的智能語音識別能力高于97%，以上均屬業(yè)界領先水平。

在計算機視覺領域，騰訊云聯(lián)合騰訊優(yōu)圖實驗室，開放OCR識別（光學字符識別）、人臉核身、圖片處理、鑒黃等多項智能云服務。順豐使用OCR識別服務，3小時即可識別2000萬張快遞手寫運單。OCR技術還應用在更多的場景中，比如證件類型的識別，身份證、駕駛證、行駛證、營業(yè)執(zhí)照、車牌、名片等。目前，騰訊云的OCR技術可支持數(shù)字識別，以及超過7000個常用漢字的識別，未來更多的人工識別工作將由AI輔助甚至完全替代。

在智能語音識別這一領域，騰訊云提供包括語音轉文字、語音合成、聲紋識別、音頻鑒黃、關鍵詞檢索、情緒識別等能力。這些能力都是基于騰訊在語音領域的業(yè)務的深厚積累，目前標注的語音數(shù)據(jù)多達數(shù)十萬小時，場景達300多種。

在自然語言處理領域，騰訊云基于自然語言處理提供智能推薦服務，具有實際的業(yè)務訓練場景，依托騰訊20億的綜合用戶畫像，以“數(shù)據(jù)+算法+系統(tǒng)”為核心，為客戶提供毫秒級響應的個性化推薦。從發(fā)起請求到結果返回，響應時間不超過30毫秒。以客服部門為例，過去企業(yè)有規(guī)模龐大的客服人員，應對每天幾千萬次的電話問詢，這個現(xiàn)象正在發(fā)生變化。騰訊云提供基于自然語言處理能力的智能客服服務，使用這項服務的銀行金融客戶，日消息智能處理率已經(jīng)達到97.9%，面對每天90萬次的咨詢，現(xiàn)在只需1個智能客服和8名人工客服即可，這相當于過去每天400個電話客服10個小時電話連線的工作。

截至目前，騰訊云圍繞這三大能力，已提供25種AI服務，包括應用服務8種、平臺服務15種、框架服務2種。騰訊云在不斷開放騰訊AI能力的同時，還將攜手客戶和合作伙伴，貫穿上下游軟硬件產業(yè)鏈，共建智能云生態(tài)。

用聲音連接物理世界

目前，在以人工智能櫓韉嫉南亂淮人機交互形式中，語音人機交互技術憑借其效率上的優(yōu)勢成為首選信息載體。亞馬遜、谷歌、蘋果、微軟等巨頭都已經(jīng)深度布局語音開放平臺，國內的百度、微信、科大訊飛、搜狗等也扎推介入。

騰訊云推出了智能云開放平臺――小微。小微作為騰訊云具有代表性的AI解決方案與AI能力平臺，可以讓所有接入小微的硬件快速具備視覺和聽覺的能力，實現(xiàn)和用戶的交互。小到音箱，大到機器人、汽車，以及醫(yī)療設備等不同的硬件，都可以根據(jù)用戶的語音指令和要求提供服務。同時，騰訊云小微又是一種智能解決方案，可以賦予硬件更多的能力擴展，從而構建一個從云到端的“智能云生態(tài)”。

騰訊云小微包括硬件開放平臺、Skill 開放平臺、智能服務平臺三部分，是一個集上下游軟硬件產業(yè)鏈于一身的開放平臺，致力于將智能語音應用于家庭、車載、運動，以及更廣泛的場景中。

騰訊云副總裁王濤對小微給出了定義：“小微就是將騰訊在人工智能取得突破性的成果結合物聯(lián)技術，打造的智能人機交互的開放平臺和解決方案。”

在物聯(lián)領域，許多硬件都是孤立的、零散的，目前市場上也并沒有一家公司能真正把物聯(lián)做起來，各家都在做自己的部分，整個物聯(lián)行業(yè)是一盤散沙。騰訊云用語音打通，把整個行業(yè)串起來，這是非常重要的。