机器视觉技术凭借其非接触测量、实时性好、可持续工作等优点，在军事领域中有着广阔的应用前景，如典型目标物识别、人员识别、装备缺陷检测等典型场景以及典型军事装备上的应用。
一、机器视觉的典型应用场景
1.1 典型目标物的识别
机器视觉技术能够应用于海面可疑舰船、飞机跑道等特定军事目标的识别，对保障航空航海等方面的安全有着重要的意义。
部分学者基于机器视觉技术建立了海面船只检测系统，该系统能够依据各船只的特征进行识别，跟踪航行舰船并获取航行信息，辅助海军维护海上秩序，极大提高国土安全。
飞机轨道的定位也是机器视觉技术的主要应用领域，通过对各类跑道的准确辨识，可以辅助飞机更加精准地完成飞行任务。
例如，中国民航大学智能信号与图像处理重点实验室韩萍等，针对现有跑道检测方法算法复杂、难以进行实时检测的问题，提出了一种基于机器视觉技术与局部二值模式特征分类算法的跑道实时检测方法。该方法利用传感器数据和地形数据生成跑道特征，并实时进行图像采集，通过将采集到的图像与模板进行匹配，从而完成跑道区域的检测。检测过程如图所示，该方法匹配精度高、实时性好，较现有跑道检测方法能够节省 87.7%的时间。
飞机跑道检测过程
在飞机着陆时，常常会遇到雷达等传感设备失灵的问题导致着陆失败。针对此问题，卡塞萨特大学 Senpheng 等提出一种基于计算机视觉的固定翼无人机（UAV）自动着陆辅助系统，该系统结合现有的轨道检测算法，实现了无人机的探测以及轨道的实时定位。
海军装备部的刘佳铭提出一种基于机械视觉技术的舰载机空间定位方案，方法能够使航母舰载机在起飞前实时准确地获得其在甲板上的空间位置，对提升舰载机的出动率与成功率有重要意义。
1.2 人员的识别
利用机器视觉了解并获取军事区域重要人员的信息，不仅能够全面、实时地掌握相关区域人员的活动情况，还能够减少军事活动中人员的任务参与度，对国家安全、我军士兵生命安全有着重要意义。
拉夫堡大学 Irhebhude 等提出了一种基于机器视觉的对陆军、海军和空军人员的自动识别和分类系统。 该系统首先通过支持向量机对不同兵种的制服、 帽子和徽章的特征进行分类并集成到一个系统中，然后通过视觉识别技术机对陆军、海军和空军进行识别。该系统能够正确区分敌我身份，可用于加强军事基地或设施的安全。
查罗塔尔科技大学 Patoliya 等在一款间谍机器人上增加了视觉系统，能够实现对战区或边境地区人类活动的检测，同时能够在军事武装介入战区之前了解该区域的情况，从而保证人员的安全。
SRM 大学 Sathishkumar 等同样研制了一款带有视觉功能的间谍机器人，该机器人能够代士兵在复杂环境中监测和识别人员信息，同时配有红外照明，能够在完全黑暗的情况下进行侦察，对打击不法分子、维护国家安全具有重要意义。
1.3 装备缺陷的检测
通过机器视觉技术对各类军事装备进行缺陷检测，能够大幅度降低人工检测时的主观性差异，更加准确、可靠、客观地检测枪械、弹药、装备等是否存在缺陷，不仅能够提高检测精度、提高生产效率和自动化程度，同时能够应用于人工视觉难以完成检测任务的场景，对提升武器装备安全性能有着重要意义。
长春理工大学刘立欣等基于零交叉算子和边缘检测方法对枪械内膛疵病图像进行检测，具有边缘定位准确、运算速度快的优点，有利于图像的分析和处理，在实际应用中展示出了良好效果。
王百荣等将视觉识别技术应用于炮弹检测中，设计了一种基于 X 射线的无损炮弹检测识别系统，并通过实物验证了方法的有效性。解放军军械工程学院史进伟等建立了基于机器视觉与 BP 神经网络的炮弹外观缺陷检测系统，系统检测流程如图所示，该系统自动对枪弹外观进行取像、分割，并最终对外观有缺陷的枪弹进行识别与分类，经过实物验证正确识别率达 91.7%，表现出较好的准确性和鲁棒性。
基于 BP 神经网络的炮弹外观检测原理图
此外，其他学者也基于机器视觉技术对不同弹药的检测展开了研究，如图所示为基于缺陷识别算法的一种弹芯的检测过程。
基于缺陷识别算法的弹芯检测原理图
除了武器装备外，机器视觉技术还应用到了由于频繁使用而易于疲劳的装备检测当中。上海民航职业技术学院邵欣桐等提出了一种基于机器视觉的智能轮胎快速检查的方法， 该方法将机器视觉引入到飞机轮胎检查的工作中，针对飞机轮胎出现的胎面异常擦伤、胎面点状磨皮、胎面扎伤、胎面污染腐蚀均有较好的效果，解决了传统人工方式进行飞机轮胎检查遇到的经验不足、光线较差、检查位置过于隐蔽、机轮损伤不易发现等缺点。
二、机器视觉在典型武器装备中的应用
2.1 陆地装备中的应用
在陆军装备中，机器视觉主要用在火炮、导弹及无人车辆等装备中。机器视觉能够提高火炮、导弹的精度，提高无人车辆的自动化及智能化程度，因此具有广阔的应用前景。
海军工程大学 Li 等将机器视觉引入到火炮的瞄准过程中，通过对目标的识别和定位，有效提高了炮兵系统校准目标时的效率。
在导弹方面，针对因 GPS 等卫星信号出现干扰而导致导弹定位失效的问题，海军航空工程学院寇昆湖等通过将视觉识别技术引入到飞航导弹中，实现了定位误差的快速实时修正，使飞航导弹在无卫星导航下能够进行精确打击。导航巡航模型如图所示，该模型通过放置于导弹前端的视觉设备实时观测导弹相对于被测地表的位置和姿态，从而进行误差的快速修正。同时，因为其具有方法原理简单、所需装置较少、易于工程实现的优点，能够显著提升高速运动下飞航导弹的性能。
基于前置摄像头的导弹巡航模型
在无人车辆领域，美国陆军研究了机器视觉技术在机器人和无人驾驶车辆中的使用，并提出在未来会开发配备有机器视觉的美国陆军未来装甲系统。与此同时，美国国防高级研究计划署开发了配有智能摄像头的无人驾驶车辆，使其能够在战场环境进行信息的获取，从而提高无人驾驶车辆获取信息的能力。
2.2 空中装备中的应用
在空中装备中，机器视觉主要应用在飞行员头盔、无人机等装备中。
在飞行员头盔方面，瑞典国防研究局Stephen等将机器视觉技术与飞行员的头盔结合起来，极大地扩展了飞行员的视野，并且在快速飞行中能够辅助飞行员完成瞄准等任务，从而保证空中作战的优势，掌握作战主动权。Deng等将机器视觉引入到飞机靠泊中，在飞机停泊过程中实时对位置进行修正，保证了停靠的准确性，极大的提高了飞机停泊的效率及准确性。
对于无人飞行器，机器视觉技术的应用能够极大地减轻人员操作负担，轻松完成战区侦察任务。考虑到飞行器在着陆时，由于缺乏关于着陆场信息及可能受到外部大气扰动作用而导致的飞行器极易着陆失败的问题，部分学者将机器视觉技术应用到无人飞行器上，使其能够在强风等复杂环境下安全、精确地着陆。因此，机器视觉技术能够提升飞行员及飞行装备的作战能力，对于提升空军战斗力有着重要意义。
2.3 水下装备中的应用
将机器视觉技术应用于水下装备，可提升水下装备在完成水下水雷排除、有毒废除处理等任务时的自主能力，能够在人员投入较少的情况下高质量地完成高相关任务。
在水下装备方面，机器视觉主要应用在水下排雷机器人、水下检测装备和水下无人推进器中。
由于水中能见度、阻力等因素的影响，工作人员难以分别水雷的种类，此时就需要带有视觉的水下机器人进行作业。为此，中国科学院沈阳自动化研究所苗锡奎等将视觉技术应用到水下排雷机器人中，使其能够高效准确地识别出水雷的种类，从而完成排雷工作。
在水下无人推进器方面，通过引入视觉识别技术，能够显著提高水下机器人的定位精度和在复杂环境下的定位能力。
在水下检测装备方面，利用视觉技术代替人工识别的方式进行水下定位与检测，能够扩宽获取信息的宽度和广度，保证信息的实时性。例如，Kakani等通过将机器视觉引入水下探索装备，实现对海洋生物的实时跟踪，完成对海洋的探索。
在未来，机器视觉技术将进一步向着具有耐高温、抗严寒、耐腐蚀的视觉传感器硬件系统发展，在杂乱、动态及光线不足环境下实现视觉图像高实时性的精准获取，并朝着在复杂环境下多传感器信息高效融合与精准决策的方向发展，在提升军队战斗力、维护国家安全方面起到越来越重要的作用。
内容摘自期刊《遥测遥控》