【摘要】计算机视觉技术主要是利用图像来实现对环境信息的识别与认知，为实现这项技术功能需要依靠多种高尖端技术提供支撑。随着近几年来技术的研发创新，计算机视觉技术的先进化、便利化等都有了明显的提升，已逐步应用在实际的生产与生活中。
【关键词】计算机视觉技术；应用；参考
引言
近年来，随着大数据的发展和深度学习的推进，人工智能逐渐进入大众视野，不管其是否可以如科幻故事中诉说的那般造福人类，它都正在逐步渗透进人们的生活。其中，计算机视觉是人工智能落地的最好的领域之一，由于人眼可以包罗万象，因此计算机视觉的应用也是无处不在。从市政安防、自动驾驶、影视娱乐、时尚设计，到日常生活中触手可及的人机交互、刷脸认证、扫码支付、相册管理，再到目前新兴的电商平台领域应用，等等，计算机视觉技术正持续快速地落地与渗透。
1 计算机视觉技术简介
1.1 计算机视觉技术及其发展变化
计算机视觉技术是一项综合了识别技术、场景重建技术、图像恢复技术以及运动技术等多项先进技术种类的现代化信息技术，它可以对特定内容进行图像提取、对图像中的文字信息进行识别鉴定，最终转化为方便编辑的文档。场景重建则可以实现计算机模型或是三维模型的建立。图像恢复则能够有效移除图像内的噪声。计算机视觉技术涉及到多个专业领域，如计算机科学和工程、应用数学和统计学、神经生物学和认知科学等，因此其在制造业、医疗诊断、军事、检验等多个行业领域中均得到了广泛的应用。
1.2 工作原理
在亮度满足要求的情况下，摄影机开始通过镜头对具体事物的图像信息进行采集，接着利用进行内部信息的输送，计算机系统迅速响应与接收，并利用图像处理技术进一步处理原始图像，优化图像效果，分类与整理图像中的关键信息，从而识别提取到所需的精准、高层次的抽象信息，最后再将信息储存到数据库中，以用来实时对需识别事物与所储存信息的进行对比，高效地完成技术运行作业。
1.3 计算机视觉技术应用的具体内容
在应用计算机视觉技术的过程中，计算机所发挥的功能相当于人体的视觉，在此基础上对获得的信息进行分辨和检测，筛选出其中具有价值的部分，将其余无意义的信息剔除。在信息时代背景下，计算机已经成功走进千家万户，对人们的工作生活带来了巨大的影响，计算机技术在信息采集方面所具有的巨大优势也逐渐得到了人们的认可。而在工业领域中，这种对信息进行采集并筛选的模式可以大幅度地减轻工作人员的负担，并提高数据采集处理的效率和准确性。计算机视觉技术是通过计算机模拟人体视觉进行数据的采集和监测处理，将 CCD 技术高度应用到设备零件图像检测方面。计算机在完成图像采集之后，会对其进行动态模拟，以获得高分辨率的真实图像，最终实现三维图像。之后将动态化的图像模拟和实际所需检测的图像进行比对分析就可以获得准确性较高的数据，这将大幅度简化传统工业领域中一些复杂度较高的工作，实现工业生产效率的提升。
2 计算机视觉技术在自动化中的应用
2.1 应用在农业自动化领域
农业与我们的日常生活息息相关，农业作业要考虑生产周期、产量等因素，保质保量的进行生产，所以在作业的过程中对高新技术的使用也有所需求。在生产作业的过程中，也可通过利用计算机视觉技术，来实现全天候实时监测农作物的生长状况，及时的发现问题与寻找应对措施去解决问题，科学地、高效地管理农作物的生产近况。同时，该项技术还可用于检测农产品的质量，保障优质化的产出。以农业中对蔬菜质量的监测为例，使用传统的人工检测既费时费力，且在检测过程中易造成蔬菜损伤，最终所得的结果准确度也不高。
依据此情况，我们可借助计算机视觉技术进行辅助作业，先通过感应外部所释放出来的红外线、紫外线以及其他可见光的大小，接着与标准值相对比，进而依据对比结果科学地判断蔬菜质量的优劣，这种方法快捷、效率高，在有效的时间内检测能够精准检测多于人工检测几倍的农田，获得事半功倍的结果，在技术上具有无可比拟的优势，所以现如今被广泛地应用于农业生产自动化领域。
2.2 应用在医学自动化系统中
在医学领域当中，其一直是高新技术研发和应用的重点区域。目前在医学领域当中，计算机视觉技术的应用也越来越广泛。目前在医学检测的过程中往往会应用到 X 射线等，而这些功能的实现必须要视觉技术的支撑，通过有效的图像信息帮助医生对病人的病情进行详细的了解，并做出更加准确的判断。在研发和生产药品的过程中，使用计算机视觉技术还能对药品包装进行准确检测，并通过传送装置将药品准确运送到特定位置当中。在传送装置当中设置分离区、检测区，利用高清摄影机对药品传动过程中的图像进行采集，并传输到计算机系统当中，通过分析和处理相关的数据内容，就会自动识别出不合格的药品，将其放入分离区中，从而实现准确的筛选，并能够将筛选的准确率和工作效率不断提高，从而进一步提高企业的生产水平。
2.3 视觉检测技术在工业领域的应用
视觉检测技术是计算机视觉技术在工业领域中应用最广泛的技术门类，在具体应用的过程中，需要遵循的一项原则就是严格按照步骤进行操作，绝对不能出现省略、跳过某个步骤的行为，否则必然会对检测结果的可靠性造成严重的影响。首先，要利用传感器或是光源进行信息的获取，就当前工作实践来看，主要应用的是 256 度的灰度图像。在这一步骤中，要对图像的输出格式进行合理的设置，之后根据所需图像的特征进行深度的分析处理，如此才能保障图像的精确度。其次，对于源图像，一定要进行预先处理，这将显著影响着检测结果的质量。最后，通过建立一定的模版模型和所检测物体进行对比，获得真实的行为效果分析以及分配效果。在输出提前处理效果时，一定要做好预测结果以及检测结果一致性的把控，尤其是在数据精度方面，一定要严格控制，以确保检测工作的效果和质量。
2.4 图像处理技术
图像处理技术就是利用计算机处理图像信息，作为一个几何图形，图像本身必须是由点、线、面、色等元素组成。在电脑里，如果计算机可以将图像的点理解为像素点，图像中像素的位置可以通过分解、重组、调整质点来实现各种图形的处理。目前，根据处理形式，图像处理技术可分为图像数字化、图像增强与恢复、图像数据编码、图像分割和图像识别等。
结束语
随着科学技术的不断进步，计算机视觉技术的出现是必然趋势，其具有较大的应用优势，因此在各个领域中均得到了比较广泛的应用，并将产品的生产效率不断提高，使产品的质量得到了一定的保证。然而社会在不断发展，企业在发展的过程中也要跟上时代发展的步伐，应对计算机视觉技术进行不断创新，将生产工艺不断改善。结合实际发展情况，可以让计算机视觉技术的应用更具有针对性，从而为社会和人类提供更加优质的服务。该类技术作用的最大化发挥，将促进我国市场发展产生更多的良性竞争，推动我国社会的进一步发展，最终实现可持续发展的目标
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