计算机图像识别技术的应用分析

Posted 2021-04-07 集成电路应用杂志

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了计算机图像识别技术的应用分析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

计算机图像识别技术的应用分析

江俊敏

摘要：分析表明，图像识别技术能够通过对一系列图像的处理，从中获取信息并解决遇到的问题。基于计算机图像识别技术的应用案例分析，阐述图像识别和缺陷检测技术。

关键词：计算机；图像识别；缺陷检测。

中图分类号：TP391.41 文章编号：1674-2583(2020)02-0050-02

DOI：10.19339/j.issn.1674-2583.2020.02.017

中文引用格式：江俊敏.计算机图像识别技术的应用分析[J].集成电路应用, 2020, 37(02): 50-51.

Analysis of Computer Image Recognition Technology

JIANG Junmin

Abstract — The analysis shows that image recognition technology can get information from a series of images and solve the problems encountered. Based on the application case analysis of computer image recognition technology, this paper describes image recognition and defect detection technology.

Index Terms — computer, image recognition, defect detection.

1 引言

在目前背景下，社会正在不断地进步，经济科学也在不断地发展过程中。这些都催生了大量的先进技术。在现代社会中，计算机的应用已经渗透到了各行各业中[1,2]，而计算机的技术也已经有了非常大的突破。其中，计算机的图像识别技术也在社会的各个领域得到了广泛的应用，保障了社会上生产经营的顺利进行。因此为了让计算机的图像发展技术能够更好地进行服务，也要重视这项技术在实际应用中所遇到的一些细节问题。

2 图像识别技术

在计算机的应用过程中，逐渐产生了各种各样的应用技术，其中图像识别技术就是计算机应用技术中比较重要且应用比较广泛的一种技术。图像识别技术就是通过计算机来将相应的图像进行特定数字信号的转化，并且将这个转化结果保存在计算机当中，然后利用相对应的公式来进行这个转化结果的处理，最后从中得出人们想要的数据。计算机图像识别技术的信息处理效率高，灵活性超强，并且精确度也超高，这些都使得计算机图像识别技术得到了广泛应用。通过公式的转化所得出来的数字结果更容易被人们接受，并且还具有了传输简单、储存方便以及抗干扰能力比较强的优点[3-5]。计算机本身进行数据处理的速度就非常的快速。所以计算机的图像识别技术在日常生活的多个领域中都能够得到相关的应用。

3 应用案例分析

3.1 转炉自动出钢的应用

转炉自动出钢技术一直是领先世界的先进技术，该技术能够提高冶炼效率，减少出钢时间，降低各种资源的消耗量，但是转炉出钢的过程需要仪器之间的精准配合和非常高的安全性的要求，因此需要采用多种技术才能够实现。其中计算机图像识别技术就发挥了重要的作用。炼钢炉的炉口的光强光谱在冶炼的过程中会呈现出一定的规律，因此可以利用摄像机对炉口的火焰图像信息进行采集，然后再进行图像信息的采集、提取和分析，最后由专业的计算机系统来进行参数计算，判断炉内状态，从而保证仪器之间的精准配合。

3.2 带钢缺陷检测的应用

根据目前冶金工业水平的提升，对于钢铁材料表面的质量要求也越来越高。带钢表面的质量的好坏直接决定了钢铁企业的发展前景。传统的人工检查中具备着很多问题，例如人的肉眼无法判断大部分的缺陷，导致带钢表面会出现划痕、空洞等缺陷。但是图像识别技术能够代替人眼进行观察，图像识别技术对带钢的工艺品进行图片提取，运用视觉技术对图像进行预处理，利用图像增强技术等对缺陷图像进行放大判断，并且通过系统管理软件将这类参数进行反应，这就是计算机图像识别技术在带钢缺陷检测中的应用。不仅能够判断出人眼不能判断的缺陷，还能够通过系统判断出缺陷的种类从而进行生产调整。

3.3 钢包洁净度检测的应用

由于人的眼睛无法观察到一些细微的缺陷和变化，因此就可以利用图像识别技术来进行判断观察。在炼钢行业中，有些产品对于洁净程度有着比较高的要求，但是在生产过程中，钢包的表面也会存在一些污染物，需要对这些污染物进行清洗，但是有些污染物无法清洗干净，也会对后续的使用造成影响，那么就可以利用图像识别技术来进行处理。对污染物目标进行暗场图像采集以后，通过图像分割、修正就可以得到污染物的类别，从而进行修正。但是在这个过程中，采集到的图像是彩色的，会增加计算量。针对这个问题，就可以将采集到的 RGB 彩色图像转化为灰度图像[6]，减少运算的数据量，提高工作的效率。

4 图像识别技术的问题分析与解决对策

4.1 图像纹理识别不足

在往常的计算机图像识别技术的应用中，基于偏微分方程的算法虽然能够对图像边缘等关键信息进行有效的识别，但是并不能够对图像纹理当中的细节进行有效识别，在特殊情况下甚至还可能导致图像纹理细节的特征丢失，对整个图像的可读性进行了降低。

针对这个问题，技术人员可以在应用偏微分方程的基础上，再对图像特征识别这一技术进行借鉴。合理地进行图像区域的划分，保证图像的局部特征和有关的小细节能够进行识别[7]。

4.2 图像灰度特征衰减不可控

图像的灰度特征的提取主要是指对于智能烟雾图像的识别，在传统的图像识别技术中，会针对烟雾图像特征发生衰减的阶段，因为对判定阈值的失效速度较快，所以没有办法根据单一的烟雾像素的特征进行燃烧程度的确定。

针对这个问题，可以利用人工鱼群算法，结合小波的变化原理，对获取到的图像灰度细节进行加强处理，以此来获取图像灰度的细节特征，并且对这一特征进行加强处理，得到大规模烟雾图像离散灰度矩阵，对计算机图像识别技术进行加强。

4.3 指纹方向场容易出现细节问题

计算机图像识别技术中的具体应用方向之一就是指纹识别，而方向场提取就是指纹识别、匹配的非常关键的一个步骤，通过对指纹的灰度进行计算，来确定指纹的纹路，然后再对指纹的种类进行划分。但是指纹中不是所有的纹路都是完整的，一些被破坏的纹路会对指纹识别造成影响[8]。

针对这个问题，可以对计算机指纹方向场的细节来进行有关的处理。其具体的处理技术是在空域上，将一定大小的滤波器模板和原始图像进行卷积。从具体的应用角度来说，就是灰度指纹图像上叉连、模糊、端点这些局部特征来进行合理的处理。因为十字形中值滤波、均值滤波和直方图均衡化滤波这些传统技术在实际的图像识别技术中不能够对灰度图的方向性来进行考虑。所以提升技术就是在进行指纹处理的时候，采用方向图来对指纹的原图进行处理。对指纹的纹线进行处理来提高指纹处理的精度，从而保证计算机对指纹图像处理的精确度。

5 图像识别技术的发展趋势

5.1 高传输率和高分辨率

在当前环境中因为受到现实因素的制约和技术的限制，计算机图像处理的识别效果不能够达到人们的预期。所以需要加强对计算机图像识别技术的研究和开发。而根据科学技术的不断提升发展，图像识别技术的发展速度正在不断提升。在有关技术的支撑下，计算机图像技术识别技术的传输效率会越来越高，能够满足社会发展的需求，从而推动各领域的发展。

5.2 多维技术

随着目前计算机图像识别技术的发展，传统的二维模式也越来越落后，越来越无法满足社会的需求。所以计算机图文识别技术未来的发展方向势必是三维的，是多角度的。三维和多角度的计算机图像识别技术能够在未来的生产生活中发挥越来越重要的作用，所以计算机图像识别技术也会逐渐向多维与高科技方向发展，图像识别技术所能够应用的领域也会越来越丰富。

6 结语

根据目前社会经济与科技的快速发展，计算机图像识别技术也越来越重要，发展方向越来越多元化和智能化。未来的应用范围也越来越广泛，在各个领域都能够发挥重要的作用并且能够推动世界的发展。因此对于计算机图像识别技术而言，更要注重在应用过程中出现的细节问题，加强对计算机图像识别技术的研究开发，使其能够在人类的实践中发挥越来越大的作用。

参考文献

[1] 郝雅洁,李富忠.计算机智能化图像识别技术的探讨[J].物联网技术,2019,9(08):55-57.

[2] 金柯言.计算机图像识别技术应用与细节问题分析[J].中国新通信,2019,21(07):100.

[3] 吴禄慎,常参参,王晓辉,陈华伟.基于局部调节卷积神经网络的图像识别方法[J].计算机工程,2018,44(12):240-246.

[4] 江帆,刘辉,王彬,孙晓峰,代照坤.基于CNN-GRNN模型的图像识别[J].计算机工程,2017, 43(04):257-262.

[5] 陈涛.基于PCI总线的实时图像识别与跟踪平台设计[J].电子技术应用,2004(02):64-66.

[6] 刘辉.计算机图像处理与识别技术应用探究[J].计算机产品与流通,2019(08):19.

[7] 李亚奇.计算机图像识别技术的发展现状与应用实践[J].信息与电脑(理论版),2019(14): 30-31+34.

[8] 庄锋茂.计算机图像识别技术的应用及细节问题研究[J].通讯世界,2018(11):39-40.

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