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领域应用此项技术，其过程相对较复杂，很多数据的获取都需要借助图像压缩还原技术，否则，图像资料便会存在模糊性，影响人们获取数据信息。随着经济社会的不断向前发展，在新出来的电子视频沟通中也会应用到计算机图像处理技术，利用图像处理技术来进一步优化画质，提高沟通交流的效果。在未来的发展中，为了进一步深化计算机图像处理技术的应用，还需要增加投入，引入实时动态技术，增强其功能的集成化并进一步完善其算法，以便让此项技术为我们的工作生活提供更加优质的服务。计算机图像处理技术在遥感通信领域的应用如图1所示。2.3 生物医学应用对策分析 在生物医学方面，其会涉及到很多图像，比如生物体检查中所产生的B超图、X射线图以及其他类型图片。医生为了充分了解图片信息，全面把握生物机体的情况，便需要利用计算机图像处理技术，来增强图片的直观性、准确性。上个世纪中后期，在生物医学领域就已经开始应用计算机图像处理技术了，其
在核磁共振检查中所发挥的作用和优势明显。在生物医学领域应用此项技术，不仅能够获取更加精准的图片信息，增强诊断的准确性，而且还能够进一步提高生物医学水平，提高病患的治愈率。2.4 教学创新应用对策
计算机图像处理技术在教学中的应用也比较普遍，现如今，
很多高校和培训机构都开设了计算机图像处理技术课程，比如Photoshop，也就是我们常说的PS。将计算机图像处理技术应用在教学创新中，首先，需要激发学生的学习兴趣，让学生在具备一定程度的心理认同之后学习相关课程，能够收到意想不到的效果。以PS课程为例，PS课程本质就是一种计算机图像处理技术，为了让学生更好的学习掌握此部分知识，教师在进行课程讲解时要创新教学方法。比如，让学生按照QQ游戏的等级来设计网站，为了有效激励学生，可以在网站的注册、上传资源、回答问题以及帮助他人学习等模块设置相应的积分，并将积分与学生的学习等级连接在一起，以此来激发学生的学习兴趣。其次，为了增强教学的创新性，还可以借助计算机图像处理技术来优化设计教学中的作品欣赏、基础知识、拓展知识以及实例分析等模块，以帮助学生更好的学习相关知识，全面提升学生的综合能力，促进计算机图像处理技术作用的全面发挥。3 结语
计算机图像处理技术的优势较多，处理效果显著，能够被广泛使用。在后续发展中，为了进一步深化此项技术的应用，需要分别从工业、农业、遥感通信业以及生物医学等领域探索应用对策，以促进此项技术功能作用的全部发挥。
根据工业机器人智能视觉检测系统实时性、精确性、可靠性的性能要求，从图像采集、图像处理和输出控制三方面对系统结构进行分析设计。工业机器人已成为现代工业发展的趋势与方向，越来越多的自动化生产线和在线智能检测系统被应用在汽车行业、电子电器行业、工程机械等行业，在承受较大工作强度的同时，保证产品质量、提高生产效率。钌氧化铝催化剂
1 智能视觉检测系统的性能要求
对于整个智能检测系统而言，结构的设计和优化直接影响了系统的性能，在进行整体的设计之前，需要了解系统的性能要求并根据实际需求，对系统的硬件设备和软件算法进行合理、有效的设计。
1.1 实时性
abp-356
工业机器人智能视觉检测系统与传统人工检测手段相比较，最大的优势是工作效率大大提升，在产品生产流通过程中即实现产品各项信息的检测。要满足检测系统的实时性，需要提升计算机的运算性能，对算法进行优化，减少运算时间。
1.2 精确性
系统的精确性要求的是在线检测商品待测特征的能力，其在很大程度上取决于图像处理算法的设计；另一方面，系统的精确性也指控制系统能否准确的根据系统指示完成后续的定位、喷墨、剔除等操作。
1.3 可靠性
系统可靠性主要有硬件系统和软件系统两方面的可靠性，硬件系统可靠性指的是机械结构和电气结构能够长时间精确、稳定地工作，算法的可靠性则是指算法的适应性强，可实现多类型的产品检测。
2 智能视觉检测系统结构设计
基于机器视觉的智能检测系统是以通过图像传感器将产品信息以图像的形式进行采集，计算机对采集到的图像进行处理并将处理结果反馈给后续PLC控制系统，完成产品的
一种工业机器人智能视觉检测系统结构设计
零点在线
云南机电职业技术学院 陈 宇
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车架总成
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识别、定位、剔除等操作(王冉，叶文华，陈晓梅，零件加工尺寸在线检测系统的设计与实
现，CAD/CAM与制造业信息化，2009年第4期)。
图1 智能视觉检测系统结构图
2.1 图像采集发泄壶
图像采集即将产品的静态或者动态信息通过摄像机或者照相机输入到计算机内，以可供处理的数据形式保存在计算机内；主要由前端光学模块、CCD图像采集模块、模数转换模块、图像显示模块、和后端PC机等组成。
2.2 图像处理
图2 图像处理算法流程
智能视觉检测检测系统将采集到的数字图像传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜等进行目标体重的提取，如面积、数量、位置、长度等；再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括产品的尺寸、颜、高度、角度、个数、合格/不合格，以及缺陷的有/无、种类、位置、大小等。
图像处理系统算法设计是整个智能检测系统的核心，高效率、高精度的图像处理算法是整个系统的关键技术指标之一。如图2所示，算法通常包含图像预处理、图像匹配、缺陷信息的提取、缺陷类型识别等步骤，最终实线产品特征提取、缺陷提取和识别、不合格产品的剔除(陈宇，软包商标印刷缺陷检测系统研究，昆明理工大学，2015)。
图像预处理是通过去除环境或者机械设备造成的噪音，对特定信息进行增强或者削弱；图像配准则是实现图像在灰度和空间上的双重映射，即到相似性程度最大的点，常用的相似性系数有互相关系数、贯序相似度、互信息、距离等，在搜索过程中，可用遗传算法模仿大自然物种优胜劣汰的过程实现算法的优化，减少运算时间。90gan
2.3 输出控制
输出控制系统是在完成图像处理之后根据运算结果指导实际生产工艺流程。简单的控制可以直接利用部分图像采集卡自带的I/O实现，而相对复杂的逻辑\运动控制则必须依靠附加可编程逻辑控制单元或运动控制卡来实现必要的动作。
智能检测系统可采用串行接口、并行接口与外部设备进行通信。当以串行接口作为通信端口时，可根据实际情况选择RS-232C/RS-422、以太网等；若任何通信端口均无协议，可用PLC链接。并行接口是采用并行通信协议的扩展接口，可进行测量控制、场景组切换、场景切换、错误清除、测量值清除、并联端子清除等控制。
产品加工和检测过程中，还可以应用非接触式的RFID自动识别系统将工件信息写入电子标签，然后再由PLC操作RFID读写器获取工件标签信息，判断是否是需要的产品，并控制后续设备进行分拣。
3 结束语
工业机器人智能视觉检测系统的应用领域十分广泛，如加工零件尺寸检测、印刷品缺陷识别、产品自动装配等。相对于传统人工模式，其具有较高的精确度，满足高精密产品的加工要求，又具有较高的工作效率和稳定性；在一些高温高压、有毒、放射性环境下，可代替人工操作，降低人工成本。
