陸嘯峰 蘇州大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院
計算機視覺檢測可以完成對圖像,色彩,深度的數(shù)據(jù)的檢測。除此之外還可以采用超聲波,x射線和紅外線進行檢測。同時還采用了PCB視覺算法檢測對象,通過模板匹配法,樹法,檢驗法,匹配圖方法對被檢測對象進行視覺檢測。只檢測他目標的普通特性,不對比任何參考模式,只要不符合預(yù)先設(shè)定的要求和規(guī)則,那么就是不合格的檢測。
計算機視覺處理技術(shù)主要依賴于圖像處理技術(shù)。它主要包括三方面的內(nèi)容,一是通過處理圖像的對比度,改善圖像的細節(jié)部分,提高檢測視頻圖像質(zhì)量的技術(shù)。通過利用計算機視覺技術(shù)對圖像的灰白度進行修改來增強圖像的效果。二是在傳輸,接收和處理過程中,因為各種干擾因素導(dǎo)致圖像的采集設(shè)備,的錯誤,造成圖像變形。比如在光電轉(zhuǎn)換的過程中,感光元件的靈敏度不一致,模數(shù)轉(zhuǎn)換過程產(chǎn)生的噪聲,傳輸過程中的失真,以及其他人為因素等等,都會使圖像失真,造成圖像變形。圖像處理技術(shù)就包括去除噪聲,還原本來的圖像的功能。三是圖像處理技術(shù)可以提高圖像的細節(jié)和輪廓的邊緣。這樣可以得到完整的檢測物理的邊界,使檢測目標物體從圖像中分離出來或者將需要檢測的區(qū)域從這個物體表面檢測出來。圖像處理的本質(zhì)是根據(jù)像素的頻譜特性,顏色灰度值,紋理與空間特性進行分類。按照每一部分的紋理和灰度值,都滿足某一種均勻測量度量進行分割。此外,還需要經(jīng)過數(shù)據(jù)編碼和傳輸,邊緣的細節(jié)的強化,特征的提取,圖像的識別和處理,將輸出后的圖像的質(zhì)量和效果都有很大的提高,以便于計算機對圖像進行分析和處理。
使用計算機視覺處理人工智能和對視頻圖像進行分析,能夠從中提取出各種有用的信息,然后根據(jù)我們設(shè)計的規(guī)劃對提取特征信息進行分析。如果有提前預(yù)設(shè)好的規(guī)則被破壞,就會立即產(chǎn)生報警提示。移動目標物體的提取就是對于移動中的物體在去除各種外界因素的干擾的情況下,通過簡單的噪聲過濾和區(qū)域整合來進行提取。移動目標物體的跟蹤是實現(xiàn)任何一項智能視頻檢測分析系統(tǒng)所需要的前提。跟蹤的算法有很多種,有的是根據(jù)被檢測物體的位置顏色進行分析,有的是根據(jù)移動目標的運動方向速度和加速度的狀態(tài)來推測下一個移動的位置。移動目標物體的識別檢測經(jīng)過兩個過程,一是計算機檢測系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程,另一個是計算機檢測系統(tǒng)學(xué)習(xí)后的結(jié)果以及對于新出現(xiàn)目標物體的識別過程。才幾點測,一個新的目標物體,系統(tǒng)將它與已經(jīng)建立好的模型進行對比,從而找出與他最相似的匹配作為他的標簽。
軌道是地鐵運行過程中十分重要的一部分,它直接決定了地鐵在運行過程中的安全。在地鐵軌道檢測中運用計算機檢測技術(shù)能夠及時的發(fā)現(xiàn)地鐵軌道中的磨損狀況和配件缺失等情況,以便相關(guān)部門及早的做出維修。這樣能夠帶的降低地鐵事故率,消除了地鐵運行過程中的最大安全隱患。
隨著地鐵列車行車密度的增加,每天有不同的地鐵列車在同一軌道上進行行進。這種高密度的作業(yè)很容易讓軌道的鋼軌和列車輪接觸的地方由于撞擊而產(chǎn)生磨損,從而使其壽命縮短。對地鐵鋼軌軌道使用計算機視覺檢測技術(shù)能夠在不影響車鎖和高密度的作業(yè)的情況下,不損傷鋼軌能夠提高地鐵工作人員的人身安全,同時能夠準確的向維修技術(shù)部門提供鋼軌損傷的信息。
接觸網(wǎng)是地鐵運行過程中的重要設(shè)施,它的技術(shù)參數(shù)是否滿足要求直接影響到那一天的安全運行,接觸網(wǎng)導(dǎo)線磨耗,使得接觸網(wǎng)的導(dǎo)線變細,就會在接觸的過程中導(dǎo)致流量下降,接觸網(wǎng)拉出的值,如果超過規(guī)定的數(shù)值,就會造成刮弓。這些問題都會給地鐵運行造成很大的安全隱患,影響其正常運行。
計算機視覺和圖像處理技術(shù)在地鐵中的應(yīng)用十分廣泛。在目前的地鐵軌道和扣件的檢測中,應(yīng)用計算機視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)能夠提高工作效率,而且還能節(jié)省人力,相對于以往的軌道檢測較為安全,其檢測的準確性也相當(dāng)高。