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      計算機圖像處理與編程技術(shù)在檢驗中的應(yīng)用

      時間:2024-06-02 10:27:19 計算機畢業(yè)論文 我要投稿
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      計算機圖像處理與編程技術(shù)在檢驗中的應(yīng)用

        圖像處理(image processing),用計算機對圖像進行分析,以達到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用工業(yè)相機、攝像機、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過拍攝得到的一個大的二維數(shù)組,該數(shù)組的元素稱為像素,其值稱為灰度值。圖像處理技術(shù)的一般包括圖像壓縮,增強和復(fù)原,匹配、描述和識別3個部分。 常見的系統(tǒng)有康耐視系統(tǒng)、圖智能系統(tǒng)等,目前是正在逐漸興起的技術(shù)。

        摘要:信息化水平的快速推進,其中80%以上的信息都是通過圖像的形式得以呈現(xiàn)。無論是在農(nóng)業(yè)、工業(yè)還是在社會生產(chǎn)實踐中,圖像處理已然成為不可或缺的處理手段。本次結(jié)合工業(yè)檢驗現(xiàn)狀,對計算機圖像處理以及編程技術(shù)應(yīng)用進行具體分析,制定合理化的優(yōu)化方案。

        關(guān)鍵詞:計算機;編程技術(shù);工業(yè)檢驗;圖像處理技術(shù)

        前言

        圖像處理技術(shù)在社會個科學(xué)領(lǐng)域都發(fā)揮著重要的作用,并且計算機圖像處理以及編程技術(shù)也得到前所未有的發(fā)展,實現(xiàn)了技術(shù)的相互融合。此次側(cè)重點主要是這項技術(shù)在工業(yè)檢驗當(dāng)中的具體應(yīng)用,在闡述計算機圖像處理技術(shù)以及編程技術(shù)的基礎(chǔ)之上,分析具體應(yīng)用實效。下面開展相關(guān)研究。

        一、計算機圖像處理與編程技術(shù)概述

        1.1 圖像處理技術(shù)

        圖像處理技術(shù)的發(fā)展起始于20世紀60年代,與航天技術(shù)相伴而生。在人類最開始對圖像處理技術(shù)的應(yīng)用中,是通過識別將檢測到的圖像轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字圖像,繼而實現(xiàn)系統(tǒng)優(yōu)化,便于對圖像的深刻理解。在當(dāng)時的數(shù)據(jù)圖像主要是通過三原色的灰度值表示。截止到目前為止,計算機圖像處理技術(shù)已經(jīng)發(fā)展為三個不同的層級,分別為高、中、低三個階段。實踐表明,應(yīng)用較為廣泛的則為低層次的處理系統(tǒng)。通常低層次的處理系統(tǒng)構(gòu)成相對簡單,主要包括攝像頭、圖像采集卡以及計算機三個部分構(gòu)成,具備操作快捷、圖像效果清晰的特點。憑借相應(yīng)特點,在當(dāng)前多領(lǐng)域檢驗中應(yīng)用較為廣泛。站在狹義的層面分析可以發(fā)現(xiàn),圖像處理技術(shù)主要是將識別模糊的圖像轉(zhuǎn)換為清晰圖像,是一種“圖像”到“圖像”的轉(zhuǎn)化過程。

        1.2 編程技術(shù)

        編程技術(shù),實質(zhì)上是一種借助計算機達成某一目標(biāo)或者解決問題的技術(shù)手段。使用某種程序設(shè)計語言編寫程序代碼,最終得出結(jié)果的過程。編程技術(shù)在工業(yè)檢驗方面的應(yīng)用范疇也主要集中在編程手段以及編程特征的運用方面。

        二、計算機圖像處理與編程技術(shù)在工業(yè)檢驗中的具體應(yīng)用

        (1)圖像處理技術(shù)應(yīng)用。圖像處理技術(shù)不僅僅能夠?qū)τ谠牧系男畔⒁约熬幊绦螒B(tài)等信息進行掌握,還能夠依據(jù)原材料的相關(guān)信息獲得顏色特征,將三原色信號轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字信號。當(dāng)然,圖像技術(shù)在早年的研究中,被分為不同的等級,依據(jù)圖像處理顏色的不同等級進而判定原程序的優(yōu)劣狀態(tài)。通過這種方式,將原圖像進行具體處理,提取其中的顏色特征狀態(tài),對其進行記錄得出冠層特征、圖像處理之間的差異性進行闡述。對工業(yè)原材料進行檢驗,能夠提升檢驗成功率。關(guān)于圖像的具體顏色提取如圖1所示。

        對于工業(yè)材料進行檢驗,圖像處理技術(shù)的應(yīng)用不單單局限在顏色提取方面,同樣能夠進行紋理圖像的提取。計算機運用圖像處理技術(shù),將需要檢驗的工業(yè)原材料的紋理能夠清晰的呈現(xiàn),表現(xiàn)出原材料自身具備的問題特征及要求指標(biāo)。當(dāng)然,圖像基礎(chǔ)在原材料紋理方面的探索已經(jīng)得到改善,準(zhǔn)確率高達80%以上。在完成紋理的提取與對比分析之后,將原材料當(dāng)中缺少的紋理部分進行補充,進而發(fā)揮出圖像處理的優(yōu)勢。

        (2)編程技術(shù)應(yīng)用。編程技術(shù)在工業(yè)檢驗中的應(yīng)用,效用顯著。近年來,國家發(fā)起振興東北老工業(yè)基地,大力發(fā)展工業(yè)。進而在工業(yè)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的基礎(chǔ)之上,推動國民經(jīng)濟的快速發(fā)展。經(jīng)科研人員表明,計算機圖像處理技術(shù)與編程技術(shù)的有效融合,能夠?qū)I(yè)檢驗形成良好的推動力。并且這種技術(shù)手段,對原料破損程度以及原料損壞部位具有一定的分辨效應(yīng)。圖像處理技術(shù)將所獲得數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字信號與編程,通過計算機的操作下,能夠較為準(zhǔn)確的分析工業(yè)原材料的運行狀態(tài),避免了傳統(tǒng)檢驗方式的繁瑣性以及復(fù)雜性,效率性以及精準(zhǔn)度明顯提升。計算機的出現(xiàn),為各個領(lǐng)域的發(fā)展提供了基礎(chǔ)保障。圖像處理基礎(chǔ)主要功能是將圖像轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字技術(shù),將工業(yè)原料的圖像轉(zhuǎn)變?yōu)轱@示器的充分配比,進而能夠最大限度上的提升的圖像顯示的精準(zhǔn)度。確定原料的形態(tài)、特征、顏色以及紋理之后,充分衡量原材檢驗的技術(shù)狀態(tài),將涉及到的特征充分體現(xiàn)。與最開始圖像處理技術(shù)相比較而言,現(xiàn)代的技術(shù)手段以及基礎(chǔ)形態(tài)已經(jīng)得到明顯改變。

        (3)編程圖像分辨。編程圖像的分辨,通常包括兩種方法,即函數(shù)圖像法以及類似圖像法兩種。函數(shù)圖像法則通常屬于一種模糊的形態(tài),在檢驗的過程中,通過數(shù)據(jù)流線的方式將圖像的內(nèi)容進行具體表現(xiàn)。通過這種方式對工業(yè)圖像進行處理,使其能夠更加清晰。由于圖像處理屬于一種分層處理的形態(tài),如果其中涉及到的因素較多,內(nèi)容過于繁瑣,也將造成分層畫面過于混亂。類似圖像法,顧名思義則是將兩個相近的編程圖像進行有效融合,在考慮原材料的體態(tài)以及性狀基礎(chǔ)之上,探索內(nèi)在的分類標(biāo)準(zhǔn)要求。完成類似圖像法的處理之后,通過函數(shù)圖像統(tǒng)計的方式,減少計算過程以及計算方式的繁瑣程度。近年來,工業(yè)環(huán)境逐漸發(fā)生改變,并且設(shè)備、技術(shù)等因素的不斷更新,使得傳統(tǒng)的原料經(jīng)受前所未有的考驗。大氣環(huán)境、內(nèi)部結(jié)構(gòu)影響著原材料的信息編程。圖像處理技術(shù)的應(yīng)用,已經(jīng)成為大勢所趨,能夠深入探索原料的形態(tài)及內(nèi)在本質(zhì)要求,經(jīng)過顏色、紋理等多手段的提取,為檢驗效果提供基礎(chǔ)保障。

        三、結(jié)論

        綜上所述,計算機圖像處理與編程技術(shù)的有效融合,能夠為工業(yè)檢驗提供良好的發(fā)展環(huán)境。顯然,這種技術(shù)手段以及操作方法憑借自身快捷、便捷以及清晰的性能,使得工業(yè)檢驗更加趨向于準(zhǔn)確性,避免了處理數(shù)據(jù)的繁瑣程度。研究結(jié)果表明,計算機圖像處理與編程技術(shù)在檢驗中的應(yīng)用,效果良好。

        參考文獻:

        [1]甘雨.基于圖像處理的計算機編程技術(shù)在檢驗中的應(yīng)用[J].通訊世界,2015,10(08):225-227.

        [2]李卓,李益民.Matlab與VC++混合編程技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用研究[J].電腦知識與技術(shù),2011,10(22):540-542.

        [3]韋燕.網(wǎng)頁設(shè)計中計算機圖像處理技術(shù)的應(yīng)用[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè),2013,10(22):181-182.

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