機器視覺技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀文獻綜述-資料下載頁
2025-06-17 07:13本頁面
【正文】 觀圖片，然后運用計算機處理后自動識別出裂縫圖像，并從背景中分離出來然后進行裂縫參數(shù)的計算的方法，它具有便捷、直觀、精確、非接觸、再現(xiàn)性好、適應(yīng)性強、靈活性高、成本低廉的優(yōu)點，能解放勞動力，排除人為干擾，具有很好的應(yīng)用前景[[] 龐娜, 趙啟林, 芮挺, 朱斌. 基于機器視覺的橋梁檢測技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展[J]. 現(xiàn)代交通技術(shù),2015,12(6):2531.]。據(jù)統(tǒng)計，混凝土橋梁的損壞有90%以上都是由裂縫引起的，因此對橋梁的健康檢測主要是對橋梁表觀的裂縫進行檢測與測量。基于機器視覺的橋梁檢測技術(shù)主要包括三部分內(nèi)容：橋梁表觀圖像的獲取技術(shù)、基于圖像的裂縫自動識別理論與算法以及基于圖像的裂縫寬度等病害程度定量化測量方法?；跈C器視覺的自動化、智能化檢測技術(shù)已經(jīng)在道路、隧道上得到了成功應(yīng)用，在橋梁上也得到了初步的應(yīng)用，但主要集中在視線開闊的高空混凝土構(gòu)件表觀圖像獲取技術(shù)上，在病害的自動識別方面仍停留在理論研究階段，還無法應(yīng)用于實際工程當(dāng)中。針對量大面廣的混凝土梁體，智能化視頻橋梁檢測車進入理論與關(guān)鍵部件模型的研制階段，但是受到橋梁細(xì)小裂縫自動識別與清晰圖像快速化獲取難度大的限制，目前離達到實用化程度的要求還相距甚遠(yuǎn)[6]。五、機器視覺技術(shù)發(fā)展遇到的問題對于人類來說，識別和理解周圍場景是一件非常容易的事，但對于機器人來說，卻是一件很困難的事。主要困難有一下幾個方面：（1） 穩(wěn)定性問題現(xiàn)實中的環(huán)境因素是多變的，場景中的諸多因素，包括照明、物體形狀、表面顏色、攝像機以及空間關(guān)系變化都會對生成的圖像有影響。比如用于智能交通檢測的設(shè)備，如何保證其在惡劣天氣下依舊保持較高的穩(wěn)定性就是一個很難解決的問題。（2）構(gòu)造出性能良好的識別算法圖像處理與分析技術(shù)是機器視覺的核心，所以構(gòu)造出一個良好的、適應(yīng)相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用的識別算法顯得尤為重要。而且現(xiàn)在的應(yīng)用領(lǐng)域越來越要求檢測設(shè)備具有準(zhǔn)確、高速地識別出目標(biāo)的能力，如果我們不能構(gòu)造出一個更好的識別算法，就不能適應(yīng)不斷增長的需求。（3）數(shù)據(jù)量大機器視覺所獲取的數(shù)據(jù)量非常非常大的。比如用于手機上的人臉識別功能，識別一次要投射多大幾萬個紅外線點，這是一個龐大的數(shù)據(jù)。再比如交通檢測方面看，一天累積下來的數(shù)據(jù)量也是驚人的。所以如何處理如此大的信息量是個難題。不過隨著硬件技術(shù)的發(fā)展，這個問題將來會逐步得到解決。六、結(jié)束語機器視覺的誕生和應(yīng)用，大幅解放了人類勞動力，同時提高了生產(chǎn)自動化水平，裝備的使用效率、可靠性及穩(wěn)定性等。隨著新技術(shù)、新理論在機器視覺系統(tǒng)中的應(yīng)用，機器視覺將在國民經(jīng)濟的各領(lǐng)域申發(fā)揮更大作用，其應(yīng)用前景廣闊，并為社會的發(fā)展帶來了新的技術(shù)革命。第8頁（共7
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