视觉系统应用概述

作者：王健

1. 机器视觉的概念引入

人类在生产实践的过程中，面临自身能力的局限性，因而发明和创造了许多智能机器，来辅助或代替人类完成任务。智能机器能模拟人类的功能，感知外部世界并有效地解决人所不能解决的问题。人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官，其中约80%的信息是由视觉获取的。因此，对智能机器来说，赋予机器以人类视觉功能是极其重要的。

在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检

查、测量和零件识别应用，例如汽车零配件尺寸检查

和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定

位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和

字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率（即“零缺陷”），而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此逐渐形成了一门新学科——机器视觉。

机器机器视觉是研究用计算机来模拟生物宏观视觉功能的科学和技术。通俗地说，就是用机器代替人眼来做测量和判断。首先采用CCD照相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如：面积、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和

其他条件输出结果，如：尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。

机器机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域。人们从20世纪50年代开始研究二维图像的统计模式识别，60年代Roberts开始进行三维机器视觉的研究，70年代中，MIT人工智能实验室正式开设“机器视觉”课程，80年代开始，开始了全球性的研究热潮，机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新理论不断涌现；现在，机器视觉仍然是一个非常活跃的研究领域，与之相关的学科涉及：图像处理、计算机图形学、模式识别、人工智能、人工神经元网络等。

2. 机器视觉的系统构成和分类

典型典型的视觉系统一般包括如下部分：光源，镜头，CCD照相机，图像处理单元（或图像捕获卡），图像处理软件，监视器，通讯/输入输出单元等。视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果，如尺寸数据。上位机如PC和PLC实时获得检测结果后，指挥运动系统或I/O系统执行相应的控制动作，如定位和分选。

从视从视觉系统的运行环境分类，可分为PC-BASED系统和PLC-BASED系统。基于PC的系统利用了其开放性，高度的编程灵活性和良好的Windows界面，同时系统总体成本较低。系统内含高性能图像捕获卡,一般可接多个镜头，配套软件方面，从低到高有几个层次，如Windows95/98/NT环境下C/C++编程用DLL，可视化控件ActiveX提供VB和VC++下的图形化编程环境，甚至Windows下的面向对象的机器视觉组态软件，用户可用它快速开发复杂高级的应用。在基于PLC的系统中，视觉的作用更像一个智能化的传感器，图像处理单元独立于系统，通过串行总线和I/O与PLC交换数据。系统硬件一般利用高速专用ASIC或嵌入式计算机进行图像处理，系统软件保存在图像处理器中，通过类似于游戏键盘的简单装置对显示在监视器中的菜单进行配置，或在PC上开发软件然后下载。基于PLC的系统体现了可靠性高、集成化，小型化、高速化、低成本的特点。

3. 机器视觉系统的应用

目前目前，国际上视觉系统的应用方兴未艾，而在中国，工业视觉系统尚处于概念导入期，

各行业的领先企业在解决了生产自动化的问题以后，已开始将目光转向测量自动化方面。

机器机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识，如：零件装配完整性，装配

尺寸精度，零件加工精度，位置/角度测量，零件识别，特性/字符识别等。其最大的应用行业为：

汽车，制药，电子与电气，制造，包装/食品/饮料，医学。如对汽车仪表盘加工精度的检查，高

速贴片机上对电子元件的快速定位，对管脚数目的检查，对IC表面印字符的辨识，胶囊生产中

对胶囊壁厚和外观缺陷的检查，轴承生产中对滚珠数量和破损情况的检查，食品包装上面对生产

日期的辨识，对标签贴放位置的检查等等。下面给出几个例子：

生产线、装配线质量检测：

检查印刷是否正确

位置检测

表面检测

速度：动态或静止目标检测，

检测速度（吞吐量）可达：10 物件/秒

装瓶过程中最严格的质检员：Array瓶体分类

标签检查

缺损识别

灌瓶液位测量

支持动态检测，吞吐量可达：25 物件/秒

零部件测量：

长度测量：精度可达1/1000 mm Array角度测量

面积测量

公制单位的结果输出

支持动态或静态检测，吞吐量可达：25 物件/秒

完整性检测：-确保标签与实际物品相符

标签印刷是否正确Array外形轮廓检查

表面检测

代码识别

可使用频闪或连续光源

支持动态或静态检测吞吐量：10 物件/秒

对物件进行旋转位置识别

检测管口是否有毛刺或其他障碍物

通过异步触发器对图象进行整体评估

解决方案：安放颜料块前，监控颜料盒每一格中注

入的胶水量，避免注入太多或太少

检验传动轴是否正确安装，并且编码一致：

解决方案：自动检测编码存在与否，以及封口和卡

子的位置

结论:

应用机器视觉系统能够大幅降低检验成本，提高产品质量，加快生产速度和效率。作为高精度、非接触的测量方案，视觉系统涉及到光学和图像处理算法，本身就是高度专业化的产品，在整个测量控制系统中，往往要与运动控制系统配合完成位置矫正和进给控制；另外，生产线上对多工序进行同步连续检测时，必须使视觉系统具备分布式联网能力。机器视觉与运动控制，网络通讯等先进技术的结合正在改变工业自动化生产的面貌。目前国内已经出现了像北京四通电机公司这样的具备运动控制，机器视觉，网络通讯几方面技术背景的系统集成商，他们专业化的技术支持和服务能力使之成为原始供应商和最终用户之间的桥梁。而对包装企业来说，意识到技术发展的趋势并首先付诸实施者无疑将走在竞争的前列。

人工智能与计算机视觉

过去几年，全球的互联网公司包括谷歌、微软、Facebook以及中国的百度、阿里巴巴都在加强人工智能领域的投资，设立自己的人工智能研究院。vivo是第一家设立专攻人工智能方向研究院的中国手机公司。此举是vivo内部已经确立的一份3-5年的中长期发展的战略规划，未来对人工智能的发展研究是必然趋势，vivo公司创始人兼CEO沈炜曾表示“人工智能和5G的结合将会是5G时代手机发展的趋势”。今年我们看到vivo在产品上不少创新，比如AI拍照、商用屏下指纹技术等等，这些都是基于生物特征(biometrics)的鉴别技术，除此之外还有对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上的识别，这些大多涉及到视觉信息，正是体现了计算机视觉的应用性，那什么是计算机视觉呢? 计算机视觉技术的概念正像其它学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知(visual perception),视觉认知(visual cognition),图像和视频理解( image and video understanding)。这些概念有一些共性之处，也有本质不同。从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力。一则生物自然视觉无法严格定义，在加上这种广义视觉定义又“包罗万象”，同时也不太符合40多年来计算机视觉的研究状况，所以这种“广义计算机视觉定义”，虽无可挑剔，但也缺乏实质性内容，不过是一种“循环式游戏定义”而已。实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题。视觉感知，根据维科百基(Wikipedia)的定义, 是指对“环境表达和理解中，对视觉信息的组织、识别和解释的过程”。根据这种定

视觉识别系统(vi)

VI前言 xxx科技集团，是有着雄厚实力和发展潜能的集团，在互联网营销快速发展的背景下脱颖而出，是众多客户信赖的“网站建设专家”和“网络推广顾问”。xxx科技集团严格遵守“打造顶尖品牌企业，创造无限社会价值”的核心价值观，不断开拓进取，打造出了“专业的互联网应用服务提供商”的集团形象。为了树立统一的品牌形象，提升员工的归属感，加强集团凝聚力，xxx科技集团建立了品牌视觉识别系统。品牌视觉识别系统可以把集团的信息传达给大众，通过视觉强化受众的意识，从而获得行业领域的认同，这对于集团的长远发展起着关键的作用。视觉识别系统手册可以全面整体的对视觉识别中的每个元素和常见的不同应用予以明确规范，指导xxx科技集团建立统一而鲜明的品牌形象。 xxx科技集团视觉识别系统手册【1.0版本】共分为三部分： 1.前言 2.基础部分：视觉识别系统的基本要素。包括标志、标准字、标准色等基本要素的解说和基本规定等。 3.应用部分：视觉识别系统在基本要素的基础上展开的应用部分。包括办公、环境、展示、宣传等用。集团品牌形象策划的实施是一个长期的过程，本手册附有光盘，其中包括品牌标志、辅助图形、文具等设计文件，格式为AI(Illustrator CS)和JPEG。在设计和制作品牌识别系统时，各有关部门应严格遵守本手册的规定，不得随意更改。 2012.12【1.0版本】 P1 A基础部分 A-1.0集团标识规范 A-1.1集团标识及标志创意说明 A-1.2集团标识基本使用规定（标准） A-1.3集团标识基本使用规定（横式） A-1.4集团标识基本使用规定（竖式） A-1.5集团标志墨稿 A-1.6集团标识反白效果图（标准） A-1.7集团标识反白效果图（横式） A-1.8集团标识反白效果图（竖式） A-1.9集团标识基本形标准化制图

计算机视觉技术

目录 1立体视觉 (1) 1.1计算机视觉技术 (1) 2立体视觉技术 (3) 2.1双目立体视觉技术 (3) 致谢 (8) 附录： (9)

立体视觉我的毕业论文排版样文 1立体视觉 1.1计算机视觉技术计算机视觉既是工程领域也是科学领域中的一个富有挑战性的重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中，其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学和认知科学等[18]。视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军事等领域中各种智能自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。“计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图像信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起[19]。”作为一门学科，计算机视觉开始于60 年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80 年代取得的。现在计算机视觉已成为一门不同于人工智能、图象处理、模式识别等相关领域的成熟学科[20]。不少学科的研究目标与计算机视觉相近。这些学科包括图像处理、图像识别、景物分析、图像理解等。由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重叠。为了清晰起见，把这些与计算机视觉有关的学科从研究目标和方法角度加以归纳[21]。（1）图像处理图像处理技术把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。例如，可通过处理使输出图像有较高的信噪比，或通过增强处理突出图像的细节，以便于操作员的检验。在计算机视觉研究中经常利用图像处理技术进行预处理和特征抽取。（2）图像识别图像识别技术根据从图像抽取的统计特性或结构信息，把图像分成预定的类别。在计算机视觉中图像识别技术经常用于对图像中的某些部分(例如分割区域)的识别和分类。第 1 页（共9页）

机器视觉系统概述.

2 机器视觉系统概述 2.1 机器视觉的概念美国制造工程师协会（SME Society of Manufacturing Engineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。工业线扫描相机系统一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性

视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。 2.2 机器视觉系统的构成机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程； ■图像采集光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。 ■图像处理处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。 ■特性提取处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。 ■判决和控制

人机交互中的计算机视觉技术.

人机交互中的计算机视觉技术基于视觉的接口概念计算机视觉是一门试图通过图像处理或视频处理而使计算机具备“ 看” 的能力的计算学科。通过理解图像形成的几何和辐射线测定, 接受器(相机的属性和物理世界的属性, 就有可能 (至少在某些情况下从图像中推断出关于事物的有用信息, 例如一块织物的颜色、一圈染了色的痕迹的宽度、火星上一个移动机器人面前的障碍物的大小、监防系统中一张人脸的身份、海底植物的类型或者是 MRI 扫描图中的肿瘤位置。计算机视觉研究的就是如何能健壮、有效地完成这类的任务。最初计算机视觉被看作是人工智能的一个子方向, 现在已成为一个活跃的研究领域并长达 40年了。基于视觉的接口任务至今,计算机视觉技术应用到人机交互中已取得了显著的成功,并在其它领域中也显示其前景。人脸检测和人脸识别获得了最多的关注, 也取得了最多的进展。第一批用于人脸识别的计算机程序出现在 60年代末和 70年代初,但直到 90年代初,计算机运算才足够快,以支持这些实时任务。人脸识别的问题产生了许多基于特征位置、人脸形状、人脸纹理以及它们间组合的计算模型, 包括主成分分析、线性判别式分析、 Gabor 小波网络和 .Active Appearance Model(AAM . 许多公司,例如Identix,Viisage Technology和 Cognitec System,正在为出入、安全和监防等应用开发和出售人脸识别技术。这些系统已经被部署到公共场所, 例如机场、城市广场以及私人的出入受限的环境。要想对人脸识别研究有一个全面的认识,见。基于视觉的接口技术进展尽管在一些个别应用中取得了成功,但纵使在几十年的研究之后,计算机视觉还没有在商业上被广泛使用。几种趋势似乎表明了这种情形即将会发生改变。硬件界的摩尔定律的发展, 相机技术的进步, 数码视频安装的快速增长以及软件工具的可获取性(例如 intel 的 OpenCV libraray使视觉系统能够变得小巧、灵

机器视觉简介

机器视觉概述机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。【应用领域】机器视觉广泛应用于各个方面，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。【基本构造】一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。系统可再分为、主端电脑(Host Computer)、影像获取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分，在本实验室中机器视觉的主要系统组成为：光源、工控机、工业相机、镜头；其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖（实验室的光源性能一般，光照条件良好）。图1 典型的机器视觉系统

图2 本实验室的机器视觉的主要组成尽量以本实验室现有的实验条件为主，其他需要的部分按实际要求也可以添加。【工作原理】机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等，实现自动识别功能。【机器视觉系统的典型结构】一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。

视觉识别系统(VI手册)

. . 视觉识别系统（手册）设计项目明细表一．基础设计系统：标志设计 □标志及标志创意说明 □标志墨稿 □标志反白效果图 □标志标准化制图 □标志方格坐标制图 □标志预留空间与最小比例限定□标志特定色彩效果展示：标准字体 □全称中文字体 □简称中文字体 □全称中文字体方格坐标制图 □简称中文字体方格坐标制图 □全称英文字体 □简称英文字体 □全称英文字体方格坐标制图 □简称英文字体方格坐标制图：标准色（色彩计划） □标准色（印刷色） □辅助色系列 □下属产业色彩识别 □背景色使用规定 □色彩搭配组合专用表 □背景色色度、色相：造型（吉祥物） □吉祥物彩色稿及造型说明 □吉祥物立体效果图 □吉祥物基本动态造型 □吉祥物造型单色印刷规范 □吉祥物展开使用规范：象征图形 □象征图形彩色稿（单图形） □象征图形延展效果稿 □象征图形使用规范 □象征图形组合规范

. ：专用印刷字体 □专用印刷字体：基本要素组合规范 □标志与标准字组合多种模式 □标志与象征图形组合多种模式 □标志吉祥物组合多种模式 □标志与标准字、象征图形、吉祥物组合多种模式 □基本要素禁止组合多种模式二．应用设计系统：办公事物用品设计 □高级主管名片 □中级主管名片 □员工名片 □信封 □国内信封 □国际信封 □大信封 □信纸 □国内信纸 □国际信纸 □特种信纸 □便笺 □传真纸 □票据夹 □合同夹 □合同书规范格式 □档案盒 □薪资袋 □识别卡（工作证） □临时工作证 □出入证 □工作记事簿 □文件夹 □文件袋 □档案袋 □卷宗纸 □公函信纸 □备忘录 □简报 □签呈 .

. . □文件题头 □直式、横式表格规范 □电话记录 □办公文具 □聘书 □岗位聘用书 □奖状 □公告 □维修网点名址封面及内页版式 □产品说明书封面及内页版式 □考勤卡 □请假单 □名片盒 □名片台 □办公桌标识牌 □及时贴标签 □意见箱 □稿件箱 □企业徽章 □纸杯 □茶杯、杯垫 □办公用笔、笔架 □笔记本 □记事本 □公文包 □通讯录 □财产编号牌 □培训证书 □国旗、企业旗、吉祥物旗旗座造型□挂旗 □吊旗 □竖旗 □桌旗：公共关系赠品设计□贺卡 □专用请柬 □邀请函及信封 □手提袋 □包装纸 □钥匙牌 □鼠标垫 □挂历版式规范 □台历版式规范 □日历卡版式规范 □明信片版式规范

视觉识别系统说明

视觉识别系统应用说明安全设施类 1安全围栏（一）此类安全围栏一般用于临时的、非正式的或短时间隔离。比如临时需要封路或封闭通道，刚形成的孔洞、邻边硬性安全围护暂时未完成或孔洞、邻边的硬性安全围护因施工需要暂时拆除等情况下短时间的临时代替品，或者作为现场短时间内材料存放区域的临时隔离等。该类围栏一般与警示标识相结合使用，起到提醒职工注意的作用，每次作业结束即标志现场恢复原状，则可以回收安全围栏。特点：使用、回收及保管方便。该安全围栏可用细钢管制作，尺寸如图，并如图漆成红白相间。另外，该安全围栏的两端底部垂直页面方向有支撑系统。 2安全围栏（二）此类安全围栏由立杆和三角旗警戒带两部分组成，功能和特点与上面安全围栏基本一样，但可用于大范围的警戒区域的隔离，例如吊装作业、脚手架搭设及拆除作业等隔离。作为警戒区域的隔离时需有专人监护，禁止无关人员进入警戒区域。该围栏的立杆部分可用脚手架钢管制作，如图将脚手架钢管漆成红白相间色，并

切割成1m/根，上端焊两个小弯钩，下端焊一块铁板或两根十字交叉状钢筋，用于支撑。三角旗警戒带由无数红黄颜色的三角小彩旗交叉组成，小彩旗上印有公司名称和司徽，可外委制作。 3安全围栏（三）该安全围栏由脚手架钢管搭设而成，施工现场孔洞、邻边防护或其它正式护栏的代替品必须使用这样的硬性维护。该安全围栏上面的横杆高1.2m，中间的踢脚杆高30cm，踢脚板高18cm。注：该安全围栏搭设不得离孔洞、邻边太近，一般要求距离为50cm.。如上图，用作安全围栏的脚手架钢管和踢脚板都漆成红白相间色。 4安全隔板安全隔板可用于施工现场和材料堆场的防护围篱，可用脚手架钢管作为立杆，彩钢板作为板面。如上图，彩钢板漆成红色，每隔一块彩钢板上印公司名称和司徽。具体制作尺寸参照上图。

机器人视觉系统(Robot Vision)简介

机器人视觉系统(Robot Vision)简介【字体：大中小】时间：2014-08-28 11:00:06 点击次数：23次机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3 目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD 相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式

2.6 照明系统设计第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法第五章立体视觉 5.1 立体成像 2 5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从 x 恢复形状的方法 5.6 测距成像

第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais 万能摄像机标定法 6.3 Weng ’ s 标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件 (多媒体介绍第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

3 第一章绪论 1.1 概述人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉眼耳鼻舌身所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等数字化设备 2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定

VI视觉识别系统_开题报告[1]

福州大学工程技术学院计算机多媒体专业毕业设计开题报告专业名称09 图形图像制作设计方向VI视觉识别系统指导教师黄少波学生姓名蔡维瑾开题报告日期 2012.3.25 设计课题猫人国际企业的VI视觉识别系统开题报告内容一、总述：选题的准备、背景、目的和设想视觉识别系统属于CIS中的VI，也就是Visual Indentity.视觉识别（VI)是以企业标志、标准字体、标准色彩为核心展开的完整、体系的视觉传达体系，是将企业理念、文化特质、服务内容、企业规范等抽象语意转换为具体符号的概念，塑造出独特的企业形象。视觉识别系统分为基本要素系统应用要素系统两方面。基本要素系统主要包括：企业名称、企业标志、标准字、标准色、象征图案、宣传口语、市场行销报告书等。应用系统主要包括：办公事务用品、生产设备、建筑环境、产品包装、广告媒体、交通工具、衣着制服、旗帜、招牌、标识牌、橱窗、陈列展示等。视觉识别（VI）在CI系统中最具有传播力和感染力，最容易被社会大众所接受，据有主导的地位。此次，我的设计课题是：猫人国际企业的VI视觉识别系统。这次毕业设计是一次检验自我、展现自我的机会，希望通过毕业设计，综合性地运用所学知识去独立创作、制作一部动画短片，在此过程中，使所学知识得到梳理和运用。它既是一次检阅，又是一次锻炼，我希望通过这次设计能达到以下几点： 1.能综合应用大学3年所学的理论知识和专业技能，配合我所在的团队制作一本精美的VI视觉识别手册，并使我熟悉VI的制作流程，锻炼自己在各个环节中的控制能力及解决实际问题的能力； 2.我了解制作VI视觉识别系统所必需具有的全局观念、生产观念和经济观念，树立专业的设计思维方式和严肃认真的工作态度； 3.训练自己掌握文献检索、资料查询的基本方法以及获取新知识的学习能力； 4.熟练运用基本技能（如绘图、计算机应用、翻译、查阅文献等）的能力；实验研究的能力；撰写论文和报告，正确运用国家标准和技术语言阐述理论和技术问题的能力； 5.培养创新意识和严肃认真的工作态度。二、选题意义（理论意义和现实意义）

概述机器视觉工业五大典型应用.

概述机器视觉工业五大典型应用如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。图像识别应用图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。图像检测应用检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000 年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。

概述机器视觉工业五大典型应用.

概述机器视觉工业五大典型应用如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。图像识别应用。图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。图像检测应用检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。视觉定位应用

机器视觉简介

机器视觉机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。发展折叠如今，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。经历过长期的蛰伏，2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年，中国机器视觉市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的最高水平。 2011年，中国机器视觉市场步入后增长调整期。相较2010年的高速增长，虽然增长率有所下降，但仍保持很高的水平。2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元，同比增长30.1%，增速同比2010年下降18.1个百分点，其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速，光源也达到了28.6%的增长幅度，增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2011年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为5.0亿人民币，增长35.1%。市份额达到了46.3%。电子制造、汽车、制药和包装机械占据了近70%的机器视觉市场份额。概述折叠编辑本段机器视觉(Machine vision) 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不视觉系统工作原理简图适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;

机器视觉技术及其应用概述

机器视觉技术及其应用概述姓名: 班级：机械0904班学号：摘要：近年来，机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展，使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建；接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况；最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。关键词：器视觉；技术；应用机器视觉系统组成及其工作原理机器视觉即用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统的工作流程大致为：被摄取目标——经图像摄取装臵——图像信号——经图像处理系统——数字信号——经抽取目标特征——判断结果并控制设备。该流程的实现需相应的硬件作为基础，典型的工业机器视觉系统构成有照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器等。下面将对机器视觉系统组成和工作原理进一步具体说明。机器视觉系统组成从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。从中我们可以看出机器视觉是一项综合技术。其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。只有这些技术的相互协调应用才能构成一个完整的机器视觉应用系统。机器视觉应用系统的关键技术主要体现在光源照明、光学镜头、摄像机(CCD)、图像采集卡、图像信号处理以及执行机构等。以下分别就各方面展开论述。

浅谈计算机视觉技术

浅谈计算机视觉随着数字多媒体技术的快速发展，人机交互成为人类生活中不可或缺的一部分。作为计算机技术的一个重要分支，计算机视觉技术近些年来得到了广泛重视，它为人机交互提供了更广阔的发展空间。计算机视觉就是用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的机器视觉，在电脑中做进一步的图像处理后成为适合人眼或者检测仪器检测的图像。计算机视觉与图像处理、图像分析、机器人视觉和计算机视觉是彼此密不可分的学科，但相比之下又有不同：计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维场景，例如三维场景的重建。计算机视觉的研究很大程度上针对图像的内容。对于一个计算机视觉系统来说，它主要包括以下部分：程序控制、事件检测、信息组织、物体与环境建模、交感互动。计算机视觉系统的结构很大程度上依赖于其具体应用方向，同时也可由其功能决定：是预先固定的抑或是在运行过程中自动学习调整。但在所有的计算机视觉系统中，图像处理、预处理、特征提取、检测/分割、高级处理几乎是必不可少的。识别、运动、场景重建、图像恢复是计算机视觉中较为经典的问题。其中，识别就是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体，图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决，但是到目前为止，还没有某个单一的方法能够广泛的对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物体。对于运动问题，基于序列图像的对物体运动的监测包含多种类型，例如自体运动和图像跟踪。在场景重建方面，给定一个场景的二或多幅图像或者一段录像，场景重建寻求为该场景建立一个计算机模/三维模型。最简单的情况便是生成一组三维空间中的点。更复杂的情况下会建立起完整的三维表面模型。而在图像恢复中，计算机视觉主要用来移除图像中的噪声。在进行计算机视觉方面的系统开发时，有一个很有用的工具库，即OpenCv,它是Intel资助的开源计算机视觉库，是一套关于计算机视觉的开放源代码的API 函数库，由一系列C函数及C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。一个典型的计算机视觉算法应包括：数据获取(视频和图像)、预处理（降低噪声，光照、亮度归一化，模糊化，锐化，腐蚀，膨胀等）、特征提取、特征选择、分类器涉及与训练、分类判别。OpenCv对于这六个部分，分别提供了API。但在进行相关部分的研究时，仅有OpenCv是满足不了开发人员的需要的，这就需要去查阅计算机视觉、模式识别、机器学习领域顶级会议、期刊、杂志上面发表的文章，然后再根据这些文章中阐述的原理和方法，来编程实现需要的东西。随着计算机硬件性能的不断提高，计算机视觉技术的应用从传统的工业自动化、移动机器人视觉导航、医学图像分析、遥感图像等领域逐渐扩展到基于生物特征的识别和验证、基于视觉的人机接口和人机交互、视频监控等领域。在这些以人为中心的计算机视觉应用中，人体是主要对象，涉及对人体的静态和动态特征检测、识别及理解。在现实生活中，我们需要计算机对自然、连续的动作和行为进行分析。基于这种事实，一些技术难题由此而生：分布式视觉信息处理方法和系统、自然连续动作和行为的分割及多层次模型、基于上下境行为的理解。通过计算机视觉课程讲座的学习，我对该课程有了初步了解，而文中所提的相关概念和理解是我通过查阅相关文献和网络资源所总结的。如果所述的一些技术难题得到解决，将给社会带来极大的经济效益。

VI企业视觉识别系统教学内容

VI企业视觉识别系统--定义一．基础部分 1.企业标志设计企业标志及标志创意说明企业标志是造形单纯、意义明确的标准的视觉符号。企业标志具有象征功能、识别功能，是企业形象、特征、信誉和文化的浓缩。标志承载着企业的无形资产，是企业日常经营活动、广告宣传、文化建设、对外交流必不可少的元素。标志反白效果图标志反白效果图即将标志图转为灰度图后做黑白部分的颠倒。在无法使用彩色印刷或彩色打印的情况下，反白效果图就作为某些特殊环境下使用的规范。标志方格坐标制图标志方格坐标制图主要运用于制作招牌、户外看板、指示牌、建筑外观等无法使用负片放大的大型制作项目的情况下，为确保快速绘制出准确的标志，将标志图形整体比例关系及定位线、基线的相互关系等，通过数字定位在坐标方格中作出明确的规定，在制作的过程中须严格遵循并以此作为监督标准，从而确保标志要素在任何场合的正确表现。标志墨稿标识的黑白稿即是标志的墨稿。标志标准化制图标志标准制作图是将圆形整体比例关系及定位线的相互关系通过格子等数字化定作出明确规定，在制作过程中严格遵守，以便求取准确的标志图形。方格制图是制作对外应用系统等无法使用负片放大的大型制作项目的精确绘制标志预留空间与最小比例限定标志预留空间与中文标准表字最小比例限定规范，是为了确保企业标志及其文字等元素组合在应用中的识别性与独立性，而专门设定的，在应用设计项目时，应不小于最小预留空间和最小比例。标志特定色彩效果展示 2.企业标准字体企业全称中文字体？？企业完整名称的文字表现格式和字体

企业全称中文字体方格坐标制图企业全称中文字体方格坐标制作图是指在精确的坐标图中，将全称中文字体按整体比例关系及定位线、基线的相互关系通过方格子等数字化定位作出明确规定，须在制作过程中严格遵守，以便求取准确字体。坐标方格制图是制作招牌、看板、建筑外观、路牌等无法使用负片放大的大型制作项目的精确绘制。企业全称英文字体？？企业英文完整名称书写格式和字体企业全称英文字体方格坐标制图企业全称英文字体方格坐标制作图是指在精确的坐标图中，将全称英文字体按整体比例关系及定位线、基线的相互关系通过方格子等数字化定位作出明确规定，须在制作过程中严格遵守，以便求取准确字体。坐标方格制图是制作招牌、看板、建筑外观、路牌等无法使用负片放大的大型制作项目的精确绘制。企业简称中文字体？？企业简称的中文书写格式和字体企业简称中文字体方格坐标制图企业简称中文字体方格坐标制作图是指在精确的坐标图中，将简称中文字体按整体比例关系及定位线、基线的相互关系通过方格子等数字化定位作出明确规定，须在制作过程中严格遵守，以便求取准确字体。坐标方格制图是制作招牌、看板、建筑外观、路牌等无法使用负片放大的大型制作项目的精确绘制。企业简称英文字体？？企业英文简称的书写格式和字体企业简称英文字体方格坐标制图企业简称英文字体方格坐标制作图是指在精确的坐标图中，将简称英文字体按整体比例关系及定位线、基线的相互关系通过方格子等数字化定位作出明确规定，须在制作过程中严格遵守，以便求取准确字体。坐标方格制图是制作招牌、看板、建筑外观、路牌等无法使用负片放大的大型制作项目的精确绘制。 3.企业标准色（色彩计划）企业标准色（印刷色）企业标准色，是为了增加企业可识别性而特定的专用色彩。运用在所有视觉传达设计媒体上，通过色彩具有的知觉刺激与心理反应，以突出企业经营理念、产品特质、公司精

2018年计算机视觉技术研究报告

２０１８年计算机视觉技术研究报告摘　要：一计算机视觉技术始于２０世纪６０年代，主要研究如何让机器对图像进行高层次理解和自动化处理三随着机器学习技术的引入，特别是近几年来深度学习技术的发展，计算机视觉研究取得了重大进展三数据二算法二算力和应用场景是计算机视觉的四大核心要素三移动互联网和存储技术的发展，为计算机视觉技术的研究和应用提供了海量数据三同时监督学习二非监督学习二强化学习和对抗学习等各种算法形态也在近年来取得了巨大突破三计算平台更是从ＣＰＵ发展到现在的ＧＰＵ和ＴＰＵ，算力大幅度提升三这三方面的发展，使得计算机视觉技术被广泛应用于安防监控二金融二医学影像分析二自动驾驶二智慧城市等各个应用场景中三一　计算机视觉发展历程计算机视觉主要研究的是如何让机器对图像或视频进行高层次的理解三

具体来说，计算机视觉致力于从单个图像或图像序列中自动提取二分析和理解有用的信息，实现自动化的视觉理解三（一）经典视觉体系的建立计算机视觉始于２０世纪６０年代后期，与当时流行的数字图像处理领域不同的是，计算机视觉希望从图像中提取三维结构，以实现全面的场景理解三２０世纪７０年代，计算机视觉体系慢慢地建立起来，主流研究包括如何进行图像中边缘的提取二线条的标注二非多面体和多面体的建模二光流的研究以及对运动的估计三在之后的十年里，更严格的数学分析被引入视觉建模，比如尺度空间的概念二利用阴影二纹理及焦点进行的形状推断以及一些轮廓模型三到２０世纪９０年代，投影三维重建的研究渐渐活跃起来，它让我们对于相机校准有了更好的理解三９０年代末，基于计算机图形学和计算机视觉领域的交叉作用，一些新的研究慢慢涌现，包括图形渲染二图像变形二视图差值二全景图像拼接以及早期的光场渲染三经典的计算机视觉系统主要可以分为五个步骤：图像获取二预处理二特征提取二检测分割和语义分析三图像获取由照相机或摄像机来获取图像或视频；预处理则是对图像和视频进行噪声去除和数据整合等处理；特征提取是从图像中提取线二边缘二颜色二方向二纹理等各种复杂度的特征；检测分割则是对有价值的部分进行分割提取；语义分析包括对图像进行识别或分类等过程三（二）机器学习的引入和应用机器学习主要研究计算机怎样模拟和实现人类的学习行为，通常来说，机器学习重新组织已有的知识结构来获得新的知识和技能，通过一系列的训练过程来不断提升自身的预测性能三机器学习的出现源于这样一个想法：一个算法的效果应该随着时间的推进越来越好三２０世纪９０年代，随着计算机硬件和软件的进步，机器学习的实际应用变得越来越广泛三此时，计算机视觉和机器学习的结合变为必然，机器学习技术很大程度上优化了视觉算法，

基于计算机视觉的检测技术

基于计算机视觉的检测技术化工与环境学院董守龙学号：10805001 摘要：计算机视觉检测技术是一个发展迅速、应用广泛的新的技术领域。本文就基于计算机视觉的检测技术进行了概述，介绍了几种典型的应用，包括汽车牌照自动识别技术、特定目标识别技术、生物特征鉴别技术、机器人视觉系统等，并分别就其涉及的主要问题进行了分析。关键词：图像技术；图像处理；计算机视觉；机器人视觉近年来，图像技术受到人们广泛的关注。在人类接收的信息中有80%来自视觉即图像( Image)信息，这是人类最有效和最重要的信息获取、交流方式。随着计算机的普及，人们越来越多地利用计算机帮助人类获取与处理视觉（图像）信息。图像技术就是对视觉图像获取与加工处理技术的总称。根据抽象程度和处理方法的不同，图像技术可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。这三个层次的有机结合也称为图像工程。图像处理是较低层的操作，主要在图像象素级上进行处理。比较狭义的图像处理主要包括对图像分割以改善视觉效果，或对图像压缩编码以减少传输时间或存储容量。图像分析则是进入中层的操作，分割和特征提取是把原来以象素描述的图像转变成简洁的非图形形式的符号描述。即图像分析是一个图像进而数据出的处理，数据可以是对某一特征测量所得的结果，或是基于测量的符号表示。图像理解也经常被称为计算机视觉，主要是高层操作。图像理解进一步研究图像中的目标和它们之间的联系，其处理过程和方法与人类的思维推理有不少类似之处。随着计算机的普及和大规模集成电路技术的发展，计算机视觉检测技术（AVI）实现成本已大大降低，并得到广泛应用。计算机视觉的应用领域主要包括对照片、视频资料如航空照片、卫星照片、视频片段等的解释、精确制导、移动机器人视觉导航、医学辅助诊断、工业机器人的手眼系统、地图绘制、物体三维形状分析与识别及智能人机接口等。下面将就一些主要的重点应用展开介绍。 1 汽车牌照自动识别技术近年来交通问题引发的关注越来越多，智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）的研究也越发广泛而深入。汽车牌照识别（License Plate Recognition，LPR）技术作为智能交通系统的关键技术，在交通流量监测、交通诱导控制、路桥收费、违章车辆监控等方面有着广泛的应用前景，对实现交通事业现代化有着重大意义。汽车牌照自动识别系统以车牌号码自动识别为基础，可以对车辆进行自动验证、监视和报警。车牌识别系统集中了先进的光电、计算机控制、图像处理、模式识别、远程数据访问等技术，可以实现对监控路面过往的每一辆机动车的特征图像和车辆全景图像的全天候实时记录，计算机可以根据所拍摄的图像进行牌照自动识别。