视觉图像处理技术在车辆定位系统中的应用分析

张念红

（浙江公路技师学院，浙江 杭州 310013）

目前来看，衡量我国汽车制造业发达程度的一个重要指标是计算机视觉的应用程度。随着我国科技水平的不断提升，在线检测计算机视觉精确定位系统的发展速度也在不断加快，在这样的行业背景之下，想要有效提升计算机视觉定位的速度以及系统检测精度，应该进一步深化我国汽车制造行业的发展。由于现阶段的工业机器人已经具备工业生产的特点与优势，接触视觉传感器之后，可以快速实现对行为系统的有效测量，从而使得视觉图像处理技术优点得到有效体现。在对视觉图像处理技术进行应用的时候，应该准确考虑到汽车生产线的定位精确程度，这也在很大程度上决定着视觉定位系统是否能够得到快速的推广以及应用。在进行工业生产测量操作的过程中，实时性在线测量的方式应用之后可以实现对车身的准确定位，这样一来也使得工业生产的实际要求得到了有效满足。

一、视觉图像处理技术概述

在对视觉图像或者数据来进行观察以及操作的时候，要注意对计算机视觉所要表达的内涵进行确定，这样才能使原始数据通过摄像机的方式拍摄到图像以及视频，然后对其进行转化，计算机视觉属于这样一项科学技术。从最开始的实验室阶段一直到计算机视觉技术逐渐走向工业阶段，在这一过程中，图像处理技术以及成为了计算机视觉的核心[1]。对于图像处理技术来说，简单的二值图像经过长时间的发展，在分辨率上有了明显提高，并且实现多灰度的图像处理。现阶段，我国科技发展速度不断加快，这与我国社会经济水平的快速发展有直接关系，人工智能以及模式识别的不断发展，使得计算机视觉算法以及图像处理技术在实际应用的过程中取得了较为理想的效果。计算机视觉技术在我国工业领域的应用规模不断扩大，并且受众群体也越来越大。在对图像处理技术进行运用的时候，计算机视觉能够分析并且处理视觉传感器所采取的信息，可以将最终的分析结果传递给工业机器人，工业机器人已经在很大程度上具备了人工智能的特点。在利用视觉图像技术对图片信息进行处理的时候，可以尝试将其转化为控制机器人工作的信息，通过这种方式来实现机器人的自动化运行工作[2]。在对计算机视觉技术进行应用的时候，应该注意对此项技术所涉及的内容进行明确，通过这种方式来实现图像处理技术以及传感技术、硬件技术、光学成像技术的有效应用。由此可以看出，计算机视觉技术属于一项综合技术，在对其进行实际应用的过程中会涉及多项内容。

二、视觉图像处理技术在车辆定位系统中的应用

（一）在车身图像采集中的应用

对于一个完成的图像采集过程来说，会涉及多个环节，主要是利用摄像机来对目标物体进行图像采集，在采集的过程中，要注意对得到的信息图像进行处理以及分析，然后将其转化为数字图像，并且将其保存到设备中，以备不时之需。当完成对图像的后续处理之后，如果图像质量较好，后期处理效果也会更加理想，由此可以看出图像采集工作的作用。在对采样频率进行确定的时候，其设置情况会直接影响到所获取图像的质量[3]。如果图像采集的信息量较大，应该注意尽量减小采样频率的设置。二维采样工作应该以一维采样作为基本前提，通过这种方式来实现对样本的有效处理。由此可以看出，图像采集频率的设置应该尽量保持其不会小于最大频率分量的2 倍。在摄像过程中采集到相应的图像信息之后，应该对其进行适当处理，现阶段的主要图像处理方法包括图像分割以及边缘检测法。

（二）在图像平滑优化中的应用

在对视觉图像处理技术进行应用的时候，由于外界环境是处于不断变化的过程中，如果光照强度改变很可能会对现场产生不可预料的影响因素，在进行图像采集的过程中，经常会出现采集到的图像与真实图像之间存在误差的现象。为了可以得到品质更高的图像，应该注意对噪声进行消除，通过消噪的方式可以使图片最终呈现出的效果更加理想。在对噪音进行消除的时候，往往需要应用多种过滤方法，也可以尝试应用现阶段先进的滤波算法来实现对图片信息的处理。在对顺序统计滤波器进行应用的时候，其作用主要体现在可以利用中值来替代采集到的图像邻域中各个点数值。

（三）在图像边缘检测中的应用

当利用边缘检测算子技术对图像进行处理之后，可以有效降低图像传输过程中受到外界噪声因素的影响程度，这样一来也使得采集到的图像质量得到了保证。边缘检测算子的方法在实际应用过程中，其主要优势体现在操作方便，其在我国应用范围正在不断扩大，但是对此种方法来说，也存在一些缺陷，主要体现在不能很好地区分目标物体图像的非特征区域以及特征区域的信息，从这一角度来看，算子在物体特征区域信息提取方面的应用水平还需要进一步提升。

结束语

综上所述，本文尝试对视觉图像处理技术进行了研究分析，并且对视觉定位系统图像处理技术在车辆定位系统中的应用情况进行了分析。同时，对前人提出的观点看法进行了分析以及改进，今后，想要使视觉图像处理技术在我国汽车制造行业得到更好的应用，还应该进一步提升此项技术的智能化水平。