一.概述
　　机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，很大程度上可以替代人眼进行测量和判断。在文物识别中经常需要对文物进行检查和测量，随着机器视觉的日益发展，将来可使用机器视觉来完成。通过机器视觉可以测量出文物的具体尺寸，可以对文物具体的年代和种类进行大体的判断，还能实现对文物缺陷的检测和修缮。本文主要通过对机器视觉知识的讲解，对机器视觉在文物识别中的应用提出设想。
　　二.机器视觉简介
　　机器视觉（machine Vision）是一个系统的概念，它是机器和视觉的结合。机器主要指的是机械、运动、控制，视觉主要指的是视（硬件）、觉（软件）。它运用现代控制技术、计算机技术及传感器技术，实现光电结合。
　　主要把机器视觉分为两部分：硬件和软件，硬件部分主体就是相机本体，它可以分为相机、光源、镜头三块，软件就有很多，主要实现的功能就是对拍摄的设备进行分析识别。
　　工业相机有多种分类，多种类型，其中一种分类为智能型和非智能型相机。结合本文章提出的文物识别设想，应选用智能相机。
　　光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。它直接影响处理精度和速度，甚至系统的成败，因此光源的好坏，直接决定了项目的成败。主要的光源类型有低角度光源，低角度扩散光源，条形光源，低角度环形光源，高角度环形光源，同轴光源，平行光源，背光。
　　光源选择的原则是尽量选择低角度环形光源，选择上暗光源比亮光源好，光线均匀，没有色斑。测量尽量用波长短的光。同轴光、平行光测划痕。
　　图像处理软件有很多，这些软件的原理主要是把拍摄的相片转换为数据，它通过分析图片中的各像素点，以及本身的分辨率进行判断。计算出每个像素代表的距离，可以很好的把拍摄的相片還原出想要的数据。
　　除了正常的数据测量，软件还可以对物品样式进行模板确认，可以提前给软件中提供模板，当拍摄物品时，可以把拍摄到的物品和模板进行比较，并计算出相似度。如图1所示，方框内是一个模板特征，我们拿拍摄的物品和这个特征进行比较，会计算出一个分数，如此图中得分为0.962（满分为1），通过此得分可以判断出该物品和模板是否相似。
　　软件还能通过Blob分析，进行缺陷检测，识别物品表面缺陷。如下图2所示，可以快速分析出一钢板表面划痕及斑点。
　　三.应用设想
　　通过机器视觉可以成功实现以下功能：1.对文物尺寸进行快速测量，大量的减少劳动力2.通过对历史文物的模板收集，建立数据库，根据文物样式的差别，对文物进行区分，帮助判断文物年代。3.快速识别文物表面缺陷，修缮文物。
　　我们开采文物的过程中，对文物的具体数据都需要精密测量，并保存数据。这工作量是很大，如果我们采用机器视觉就能很好的解决这一问题。我们只需把需要测量的文物，放在固定的相机拍摄区域内，相机就能精确的测出物体的各个数据，并能快速的进行整理和保存。很大程度上的减少了工作人员的工作量。
　　文物断代归类。我们可以建立一条自动的检测流水线，物体经过流水线到相机区域拍照，相机能根据我们提供的模板数据库，直接对文物进行归类，如书画、瓷器、石器、玉器、陶器、铜器、铁器等等。还可以根据文物的形状特征，大概估计文物的年代范围，帮助工作人员快速分析减少误判。
　　文物缺陷探测。通过机械视觉我们还能对文物表面缺陷进行检测，找到缺陷的位置并精确定位，配合自动化生产线，还能批量对损伤的文物进行修缮。
　　四.推广意义
　　机器视觉的功能十分强大，对于文物识别工作帮助很大，因此有了此设想，将视觉技术和文物识别工作结合在一起。通过这一新型技术，精确，快速的识别文物，甚至可以结合自动化流水线，对文物进行修缮管理。
　　作者简介：
　　王伟 （1986.11--）； 性别：男；籍贯：江西省新余人；学历：工程硕士，毕业于江西理工大学控制工程专业；研究方向：电气控制与自动化