引言

 自20世紀80年代以來，機器視覺技術(shù)的快速發(fā)展已深入人們的日常生活與工作中。機器視覺的圖像目標識別系統(tǒng)自動化程度高，應(yīng)用范圍廣泛，特別是在危險場所的應(yīng)用中，機器視覺代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工視覺能夠更好地滿足危險作業(yè)的基本需求。

一、 機器視覺圖像目標識別的重要性

 圖像目標識別是機器視覺中的核心領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、工業(yè)和醫(yī)療等行業(yè)。例如，在農(nóng)作物生長過程中，借助這一技術(shù)進行精準藥物噴灑，可以有效預防病蟲害。機器視覺的圖像目標識別技術(shù)能夠?qū)Υ罅啃畔⑦M行集中處理，幫助實現(xiàn)計算機集成制造的目標。在復雜的機器視覺應(yīng)用中，圖像目標識別技術(shù)的應(yīng)用能夠減少錯誤信息的輸出與傳遞，進一步提升識別準確性。

二、 機器視覺圖像目標識別原理與特點

• 圖像目標識別的原理

 機器視覺圖像目標識別基于模式識別與圖像處理原理，通過對海量圖像進行初步識別，提取目標圖像并進行分類處理。與計算機視覺技術(shù)相比，機器視覺的圖像目標識別方法更加簡便，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)較為簡單。在處理圖像之前，需要獲取完整的圖像數(shù)據(jù)，并使用敏感的硬件設(shè)備，如照明光源、鏡頭和攝像機等，確保圖像清晰度。

• 圖像目標識別的特點

 機器視覺圖像目標識別具有較強的實時性，能夠自動獲取圖像并進行分析處理。盡管該技術(shù)具有優(yōu)勢，但在識別精度和時間方面仍存在一些不足。為了更好地應(yīng)用該技術(shù)，仍需加大研究力度，提高識別效率，減少錯誤識別的發(fā)生。

三、 機器視覺圖像目標識別方法

• 圖像的預處理

 圖像預處理是指對機器視覺所獲取的圖像進行校正，并有效過濾噪音等干擾，提取圖像內(nèi)部信息。其流程包括：首先，調(diào)整圖像的平移、縮放等，以提高識別速度和精度；其次，進行濾波處理，去除噪音，保留圖像特征；最后，檢驗預處理結(jié)果。

 圖像濾波處理分為線性濾波和非線性濾波。非線性濾波能保護圖像細節(jié)，去噪的同時保留更多信息，廣泛應(yīng)用于圖像處理。常見的非線性濾波方法有粒子濾波和卡爾曼濾波，卡爾曼濾波操作簡單、魯棒性強，常用于機器視覺中的目標跟蹤。與粒子濾波相比，卡爾曼濾波存在樣本匱乏和粒子數(shù)量選擇不當?shù)膯栴}。

 在圖像預處理中，邊緣處理尤為重要，因為圖像的邊緣區(qū)域往往是目標識別的關(guān)鍵。為了提高邊緣處理效果，可采用先進的檢測技術(shù)，并結(jié)合多尺度和結(jié)構(gòu)的數(shù)學模型提取圖像邊緣，以保證邊緣穩(wěn)定，優(yōu)化處理結(jié)果。

• 圖像的分割

圖像分割是提高機器視覺目標識別自動化水平的關(guān)鍵步驟。常見的分割方法包括：

1. 閾值分割法：該方法通過將像素點分類來進行分割，優(yōu)點是操作簡便、計算量小，性能可靠，但缺點是適用范圍有限，分割速度較慢。

2. 能量最小化分割法：此方法計算效率低，應(yīng)用效果差。

3. 區(qū)域生長分割法：通過將相似像素點合并形成完整區(qū)域進行識別，優(yōu)點是計算簡單且高效，但在實際操作中需要確定種子點，且對噪音敏感，容易出現(xiàn)空洞。

對于較大的圖像目標，分割速度會下降，影響識別效果。為了提高分割效果，通常會采用多方位的分割技術(shù)，甚至將不同分割方法結(jié)合使用。近年來，混合分割方法受到了廣泛關(guān)注，并取得了較好的效果。

• 特征提取要點

 特征提取是機器視覺圖像目標識別的核心環(huán)節(jié)。特征提取要求快速且精確地從復雜圖像中提取有用信息。根據(jù)圖像區(qū)域的大小，特征提取可以分為局部特征和全局特征，通常在復雜背景下，局部特征提取效率更高，描述更為精準。

 常用的特征提取方法包括密集提取法、稀疏提取法等。這些方法需要依賴圖像目標背景的支持。描述子的引入有效解決了這些問題，尤其是采用SURF和SIFT等描述子，能夠顯著提高圖像目標識別的效率和效果。

四、 結(jié)束語

 本文介紹了機器視覺圖像目標識別的操作要點，包括提升圖像預處理效果、優(yōu)化圖像分割方法、明確特征提取要點等方面。通過掌握這些方法，可以有效降低圖像目標識別的難度，并提高識別的準確性。視覺定位的核心目標是精確找出目標物體的坐標位置，研究機器視覺圖像目標識別技術(shù)，有助于實現(xiàn)精確識別與定位，減少錯誤識別的發(fā)生。