AlphaGO and economy
Recently, news of AlphaGo have continued to make the headlines. AlphaGo is an artificial intelligence machine which can play go with people. It has 5 matches with the world No.1 player. And now it has won 3 matches. Some people have a negative attitude on artificial intelligence. For example, they think the application of artificial intelligence could lead to a lot of unemployment. And even more, they think if we continue to study it, it may control the human being just like the movie Star Wars: The Force Awakens.From my point of views, with the development of the artificial intelligence, human can get more benefits than harm. First, the development of artificial intelligence stands for the growth of technology. It can help people deal with more information in a more efficient way and make our life more convenient. For example, there is a program (software?) called Siri in Iphone. It is a form of artificial intelligence. We can chat with it. What’s more, it can search the information we need and give us the most matching answer. In a word, we can’t give up studying artificial intelligence because it has hidden danger, just as we can’t give up the use of airplane because there is a probability of air crash. We can’t exaggerate the bad influence of the artificial intelligence. The achievement of artificial intelligence also belongs to all mankind.
At present, the international economic environment is complex and changeable. The downtown pressure on Chinese economy is not decreased. All kinds of risks and challenges increase significantly. People have different views about Chinese economy. I think that we should have confidence on Chinese economy. I will state my viewpoints in four aspects.
The housing price.
Recently, Compared with the depression of the stock market, the housing price of most fist-tier cities has continued to rise. There are many opinions about down payment loan. Some people think that there are indeed a connection between the housing price and down payment loan. Yes, there are, but this round of housing price is caused by a variety of reasons.
Firstly, as we all know, house is a basic need. There are still many rigid housing demands, but in first-tier cities, the supply of house is less than the demand.
Secondly, from my point of views, the loose housing policy and the national credit policy are the one of the main causes of rising prices.
So along with the change of the policy, it lead to rising prices. (remove)
On the contrary, the housing price of lower-tier cities doesn’t change much and the price of some cities is even failing.
Unemployment
In economics, the Phillips curve is a historical inverse relationship between rates of unemployment and corresponding rates of inflation that result within an economy. Stated simply, decreased unemployment in an economy will correlate with higher rates of inflation. For a long time, the unemployment rate is regarded as an index reflecting overall economic conditions. But the official statistics perhaps are not correct and comprehensive. First, some people don’t register when they are unemployed. In addition, it doesn’t contain rural people who want to find a work in cities.
Steel production
In mid-december last year, the price of steal has once dropped to very low level but now the situation of the steel market has already changed. The steel price rises sharply. But recently(in the past few days), the price of steel has changed in a large range. I think it is an adjustment about the overly fast increasement of steel price. Considering the recovery of real estate market, what’s more, the imbalance between the demand and supply has somewhat eased these days, I think that the trend of steel price will get better.
On the other hand,。。。。。
完整版机器视觉思考题及其答案
什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取：是将被检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。 该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS采 集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20?30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、 非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为：一维离散傅里叶变换为：二维连续函数的傅里叶变换为：二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图像信息的第二种语言，广泛应用于图像变换，图像编码与压缩，图像分割，图像重建等。作用和目的：图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式？各自的特点和作用是什么？ 答：灰度变换:基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段，它可以使图像动态范围加大，使图像的对比度扩展，
机器视觉认识
机器视觉基本认识 一、机器视觉基本概念 1、机器视觉概念 机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。随着工业自动化技术的飞速发展和各领域消费者对产品品质要求的不断提高。零缺陷、高品质、高附加值的产品成为企业应对竞争的核心，为了赢得竞争，可靠的质量控制不可或缺。由于生产过程中速度加快，产品工艺高度集成，体积缩小且制造精度提高，人眼已无法满足许多企业外形质量控制的检测需要。机器视觉代替人类视觉自动检测产品外形特征，实现100%在线全检，已成为解决各行业制造商大批量、高速、高精度产品检测的主要趋势。简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 2、机器视觉系统 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。 可以将机器视觉系统概括为四部分： 1）、摄取：采用图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像处理系统； 2）、抽取：图像处理系统根据像素分布和亮度、颜色等信息，进行运算来抽取目标的特征，例如面积、长度、数量、位置等； 3）、输出：根据预设的判断来输出结果，如尺寸、角度、偏移量、个数、合格或不合格、有或无等； 4）、控制动作：指挥执行机构进行定位或分选等相应控制动作。 3、机器视觉系统的特点： 1）、在一些不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，常用机器视觉代替人工视觉； 2）、在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。 二、机器视觉与计算机视觉的区别 计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能—对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉主要有两类方法：一类是仿生学的方法，参照人类视觉系统的结构原理，建立相应的处理模块完成类似的功能和工作；另一类是工程的方法，从分析人类视觉过程的功能着手，并不去刻意模拟人类视觉系统内部结构，而仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的可行的手段实现系统功能。 计算机视觉和机器视觉两个术语既有区别又有联系。计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。图像可以由多个或者多个传感器获取，也可以是单个传感器在不同时刻获取的图像序列。分析师对目标物体
2020年机器视觉公司排名
2020年机器视觉公司排名 机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者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。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。 近年来，随着我国智慧城市建设的重新火热，机器视觉技术的市场需求量大增。对于人脸识别、图片搜索引擎、医疗诊断、智能驾驶、娱乐营销等智慧城市建设的多个领域来说，机器视觉技术都是不可或缺的。 随着制造业企业对自动化、智能化需求的不断提升，一大批机器视觉企业涌现了出来。那么，让我们一起来看看都有哪些企业已经涉足这一领域，以及他们的发展情况如何。 机器视觉国外供应商 基恩士 从光电传感器和近接传感器到用于检测的测量仪器和研究院专用的高精度设备，KEYENCE的产品覆盖面极其广泛。KEYENCE的客户遍及各行各业，有超过80,000的客户都在使用KEYENCE的这些产品。用户只要针对特定应用选择合适的KEYENCE产品，就可以安装高产量，高效能的自动化生产线。 基恩士产品的设计理念是给予客户的制造与研发创造附加价值。产品按照通用目的进行工程设计，因此它们可以用在各个行业或广泛的应用场合。基恩士为既存和潜在的应用需要提供更具附加价值的产品。 基恩士为世界范围内约100个国家或地区的20余万家客户提供服务，基恩士这个名称意味着创新与卓越。 xx 创立于1933年的欧姆龙集团是全球知名的自动化控制及电子设备制造厂商，掌握着世界领先的传感与控制核心技术。通过不断创造新的社会需求，欧姆龙集团已在全球拥有近36，000名员工，营业额达7，942亿日元。产品涉及
机器视觉技术发展现状文献综述 (2)
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 一、机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D 转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。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、数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
人工智能机器视觉
计算机视觉综述 摘要：自从1956 年Dartmouth学会上提出“人工智能”后，世界各国的研究者发展了众多理论和原理。人工智能是一门极富挑战性的学科，研究他的工作人员必须懂得多门学科的知识，比如计算机、心理学、哲学、生物学、仿生学等等，它涉及的范围相当的广泛。并且在这些广泛的学科又由不通的领域组成，如计算机学习、计算机视觉等。研究人工智能的目的是使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以计算机视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 关键词:人工智能计算机; 视觉; 图像; 1、计算机视觉的应用 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。而计算机视觉技术正广泛的应用于各个方面，充医学图像到遥感图像，充各有检查到文件处理。在需要人类视觉的场合几乎都需要用感到计算机视觉，许多人类视觉无法感知的场合，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，计算机视觉更突出他的优越性。现在计算机视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像
人工智能的模式识别与机器视觉
人工智能的模式识别与机器视觉 模式识别 “模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。 模式识别是一个不断发展的学科分支，它的理论基础和研究范围也在不断发展。在二维的文字、图形和图像的识别方而，已取得许多成果。三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。语音的识别和合成技术也有很大的发展。基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础 机器视觉 实验表明，人类接受外界信息的80％以上来自视觉，10％左右来自听觉，其余来自嗅觉、味觉及触觉。在机器视觉方面，只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。但是，视觉是一种感知，机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程，例如，一个可见的景物由传感器编码输入，表示成一个灰度数值矩阵；图像的灰度数值由图像检测器进行处理，检测器检测出图像的主要成分，如组成景物的线段、简单曲线和角度等；这些成分又校处理，以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息；最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。 视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息，把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。 机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次，低层视觉主要是对视觉团像执行预处理，例如，边缘检测、运动目标检测、纹理分析等，另外还有立体造型、曲面色彩等，其目的是使对象凸现出来，这时还谈不上对它的理解。高层视觉主要是理解对象，显然，实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。 机器视觉的前沿研究课题包括：实时图像的并行处理，实时图像的压缩、传输与复原，三绍景物的建模识别，动态和时变视觉等。 人娄的钉能活动过程主要是一个获得知识并运用知识的过程，知识是智能的基础。为了使计算机具有钉能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。把人类拥有的知识采用适当的模式表示出来以便存储到计算机中，这就是知识表示要解决的问题。知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构，对知识进行表木就是把知识表示咸便于计算机存储和利用的菜种数据结构。知识表示方法给出的知识表示形式称为知识表示程式，知识表示模式分为外部表示模式和内部表示模式两个层次。知识外部表示模式是与软件开发的工具、运行的软件平台无关的知识表示的形式化描述。知
(完整版)机器视觉思考题及其答案
什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。 答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。 机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。 机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。 答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。 图像获取：是将被检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。该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。 试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20～30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。 一维连续函数的傅里叶变换为： 一维离散傅里叶变换为： 二维连续函数的傅里叶变换为： 二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图
机器视觉的发展史
机器视觉的发展史 机器视觉技术是计算机学科的一个重要分支，自起步发展至今，机器视觉已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。 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”的课程。 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。 初级阶段为1990～1998年，期间真正的机器视觉系统市场销售额微乎其微。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。1990年以前，仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和模式识别的实验室。在20世纪90年代初，一些来自这些研究机构的工程师成立了他们自己的视觉公司，开发了第一代图像处理产品，人们能够做一些基本的图像处理和分析工作。尽管这些公司用视觉技术成功地解决了一些实际问题，例如多媒体处理，印刷品表面检测，车牌识别等，但由于产品本身软硬件方面的功能和可靠性还不够好，限制了他们在工业应用中的发展潜力。另外，一个重要的因素是市场需求不大，工业界的很多工程师对机器视觉没有概念，另外很多企业也没有认识到质量控制的重要性。 第二阶段1998～2002年定义为机器视觉概念引入期。自从1998年，越来越多的电子和半导体工厂，包括香港和台湾投资的工厂，落户广东和上海。带有机器视觉的整套的生产线和高级设备被引入中国。随着这股潮流，一些厂商和制造商开始希望发展自己的视觉检测设备，这是真正的机器视觉市场需求的开始。设备制造商或OEM厂商需要更多来自外部的技术开发支持和产品选型指导，一些自动化公司抓住了这个机遇，走了不同于上面提到的图像公司的发展道路——做国际机器视觉供应商的代理商和系统集成商。他们从美国和日本引入最先进的成熟产品，给终端用户提供专业培训咨询服务，有时也和他们的商业伙伴一起开发整套的视觉检测设备。经过长期市场开拓和培育，不仅仅是半导体和电子行业，而且在汽车、食品、饮料、包装等行业中，一些顶级厂商开始认识到机器视觉对提升产品品质的重要作用。在此阶段，许多著名视觉设备供应商，如：Cognex, Basler , Data Translation, TEO,SONY开始接触中国市场寻求本地合作伙伴，但符合要求的本地合作伙伴寥若晨星。 第三阶段从2002年至今，我们称之为机器视觉发展期，从下面几点我们可以看到中国机器视觉的快速增长趋势： 1.在各个行业，越来越多的客户开始寻求视觉检测方案，机器视觉可以解决精确的测量问题和更好地提高他们的产品质量，一些客户甚至建立了自己的视觉部门。 2.越来越多的本地公司开始在他们的业务中引入机器视觉，一些是普通工控产品代理商，一些是自动化系统集成商，一些是新的视觉公司。虽然他们绝大多数尚没有充分的回报，但都一致认为机器视觉市场潜力很大。资深视觉工程师和实际项目经验的缺乏是他们面临的最主要的问题。 3.一些有几年实际经验的公司逐渐给自己定位，以便更好的发展机器视觉业务。他们或者继续提高采集卡、图像软件开发能力，或者试图成为提供工业现场方案或视觉检查设备的领袖厂商。单纯的代理仍然是他们业务的一部分，但他们已经
机器视觉与人工智能的特点说明
一、机器视觉的定义 机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 互联网的高速发展，使得物流业走势迅猛，不仅是每年一度的京东购物节和淘宝节让物流人员高压负重，喘不过气，就连现在的日常外卖派送，超市派送也使得快递人员人手不断速增，美团外卖布局无人物流，京东机器人物流拣货已开始应用，机器人工作，为人们的生活带来了巨大的便利性。机器人逐渐成为市场的宠儿。 如今，我们的身边已然充斥着各种类型的机器人，在制造、运输、生活等各领域起着非常重要的作用。比如机器人代步车，扫地机器人等。而让这些机器人拥有一双“智慧”双眼的正是机器视觉技术，得益于机器人产业的规划发展，机器视觉技术的应用就有非常广阔的空间。 机器视觉的定义机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉基于仿生的角度发展而来，比如模拟眼睛是通过视觉传感器进行图像采集，并在获取之后由图像处理系统进行图像处理和识别。 二、机器视觉的分类 机器视觉主要分为三类： 单目视觉技术，即安装单个摄像机进行图像采集，一般只能获取到二维图像。单目视觉广泛应用于智能机器人领域。然而，由于该技术受限于较低图像精度以及数据稳定性的问题，因此需要和超声、红外等其它类型传感器共同工作。 双目视觉技术，是一种模拟人类双眼处理环境信息的方式，通过两个摄像机从外界采集一副或者多幅不同视角的图像，从而建立被测物体的三维坐标。双目视觉技术大致分为机械臂视觉控制、移动机器人视觉控制、无人机无人船视觉控制等方向。 多目视觉技术，是指采用了多个摄像机以减少盲区，降低错误检测的机率。该技术主要用于物体的运动测量工作。在机械臂手眼协调方面，多目视觉技术能够克服物体捕捉的盲区，使机械臂进行抓取更加有效。在工业机器人进行装配领域，多目视觉也能够精确识别和定位被测物体，进而提高装配机器人的智能程度和定位精度。 三、机器视觉的应用 机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：
机器视觉系统概念是什么
机器视觉系统概念是什么？ 机器视觉技术是计算机科学的一个重要分支，它涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光学、机械等多个领域。自起步发展至现在，已经有三十多年的历史。其功能及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。其中特别是CCD工业摄像机、智能相机、ARMFPGA、图像处理和模式识别等技术的快速发展，极大地推动了机器视觉系统的发展。 简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来作各种测量和判断。在生产线上，人来作这类测量和判断会因疲劳，个人之间的差异等等产生误差和错误；但机器却会不知疲倦地，稳定地进行下去。 使用机器视觉的优点为： （1）非接触测量，对观测与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高了系统的可靠性； （2）具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围； （3）长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。 （4）可以在恶劣环境下工作。 一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下： （1）工件定位检测器探测到物体已运动至接近摄像机视野的中心，向图像采集卡发送触发脉冲；
（2）图像采集卡按事先设定的程序和时延，分别向摄像机和照明设备发出起动脉冲； （3）工业摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描；或者摄像机在起动脉冲来到之前处于等待状态，起动脉冲来到后起动一帧扫描； （4）工业摄像机开始新的一帧扫描之前，打开曝光机构，曝光时间可以事先设定； （5）另一个起动脉冲打开灯光照明，灯光开启时间应与摄像机曝光时间匹配； （6）工业摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出； （7）图像采集卡接收模拟视频信号并通过A/D将其数字化，或者直接接收工业摄像机数字化之后的数字视频，近几年来由于科技的迅猛发展，图像采集卡这种模拟信号转数字信号的形式已渐渐被工业数字摄像机所代替，工业数字摄像机自带I/O,可直接外触发，拥有完整的SDK开发包，功能强大，笔者使用过MV-EM系列千兆网工业数字相机，如果大家有兴趣可以关注了解一下工业数字相机的基本构成及用途； （8）图像采集卡将数字图像放到处理器或者计算机的内存中； （9）处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果，或逻辑控制值； （10）处理结果控制流水线的动作；或进行定位，纠正运动的误差等。 从上述的工作流程可以看出，机器视觉系统是一种比较复杂的系统，因为大多数系统的监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，这些给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在一些应用领
机器视觉的应用与发展
机器视觉的应用及发展 一台机器为什么能看到你？因为它有了自己的视觉。机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制，技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统，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。 全球应用情况 在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。 而在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌像德国的basler、SONY、美国TEO等随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。 在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。 主要问题和发展瓶颈 机器视觉可以看作是与人工智能和模式识别密切相关的一个子学科或子领域。限制机器视觉发展的瓶颈是多方面的，其中最重要的可以归结为三个方面：计算能力不足、认知理论未明以及精确识别与模糊特征之间的自相矛盾。 1.机器视觉面向的研究对象主要是图像和视频，其特点是数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高，同时考虑到真正的机器视觉面对的对象和问题的多样性，单一的简单特征提取算法（如颜色、空间朝向与频率、边界形状等等）难以满足算法对普适性的要求，因此在设计普适性的特征提取算法时对计算能力和存储速度的要求是十分巨大的，这就造成了开发成本的大幅度提高。 2. 如何让机器认知这个世界？这一问题目前没有成熟的答案，早期的人工智能理论发展经历了符号主义学派、行为主义学派、连接主义学派等一系列的发展但都没有找到令人满意的答案，目前较新的思想认为应该从分析、了解和模拟人类
机器视觉与计算机视觉的区别
简单区分： ?学科： 机器视觉作为一门系统工程"学科"，有别于计算机视觉，是计算机科学基础的一种形式; 计算机视觉属于计算机"科学"，涉及到从图像中提取信息的人工系统背后的理论,她跨学科。 ?领域： 机器视觉是计算机视觉在工厂自动化中的应用，传统的机器视觉主要应用于工业领域，计算机视觉不限于工业领域。 从狭义的视觉系统角度出发，计算机视觉属于机器视觉系统的一部分。 ?信息处理程度： 机器视觉主要是提取信息，计算机视觉提取并理解信息（定义区分） ?软硬件 机器视觉系统中一定包含硬件。计算机视觉系统中不一定包含硬件，偏算法。 详细： 一. 定义 A.机器视觉：Machine vision(MV) 维基百科：“机器视觉一词的定义各不相同，但都包括用于自动从图像中提取信息的技术和方法。”它与图像处理相反，图像处理的输出是另一幅图像。提取的信息可以是简单的好部分/坏部分信号，也可以是一组复杂的数据，比如图像中每个对象的id、位置和方向。该信息可用于工业上的自动检测、机器人和过程制导、安全监控和车辆制导等应用。这一领域包括大量的技术、软件和硬件产品、综合系统、行动、方法和专门知识。在工业自动化应用中，机器视觉实际上是这些功能的唯一术语; B.计算机视觉：Computer vision(CV) 维基百科：”计算机视觉是指从一张图像或一系列图像中自动提取、分析和理解有用信息。它涉及到理论和算法基础的发展，以实现自动视觉理解。“它是一个跨学科的科学领域，研究如何使计算机从数字图像或视频中获得高层次的理解。从工程学的角度来看，它试图自动化人类视觉系统能够完成的任务。 二.应用 机器视觉 1. 半导体 机器视觉系统在半导体器件制造中有着广泛的应用;事实上，如果没有机器视觉，计算机芯片的产量将会显著降低。机器视觉系统检查硅片、处理器芯片以及电阻和电容等子组件。 2. 汽车工业 机器视觉系统用于引导工业机器人，测量冲压金属部件的配合程度，并检查涂漆车辆的表面是否有缺陷。 3. 军事 虽然机器视觉技术是针对可见光谱开发的，但同样的处理技术也可应用于使用对其他形式的光(如红外线)敏感的成像仪拍摄的图像。
机器视觉思考题及其答案综述
1.什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。 答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。 机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。 2.机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。 答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。 图像获取：是将被检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。该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出
设备。 3.试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状： 机器视觉是近20～30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 4.机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。 答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查跟踪，提高生产效率和准确度。 5.什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信 (){}()()2j ux F f x F u f x e dx π+∞--∞==?号或余弦函数叠加之和。
机器视觉感受应用
基于机器视觉的图像处理及路径识别控制系统设计 【摘要】基于机器视觉的路径识别是汽车智能化发展的关键。利用灰度平均值法和九宫格除噪法对智能车视觉图像存在的噪点繁杂、色彩模糊、失真严重问题进行了改善；根据以机器视觉图像为基准的路径特点，设计了基于机器视觉的路径识别控制策略和明确的路径识别控制系统。实践结果表明，该算法具有很强的鲁棒性，并且快速有效。 【关键词】路径识别；九宫格除噪法；灰度平均值法；控制策略；鲁棒性 中图分类号：U461 文献标识码： A 文章编号：2095-2457（2017）35-0013-002 Design of image processing and path recognition control system based on machine vision LIU Xin-lei LIU Sheng-ran LIU Xin-de MA Rui-ke （School of Vehicle Engineering ，Shandong Jiaotong University，Jinan 250300，China） 【Abstract】The path recognition based on machine’soperation of the conveyor belt often causes the conveyor belt to tear longitudinally. intelligence. Using gray-scale average method and squares denoising method to take improvement on
图象处理-机器视觉-基础知识
1.什么是机器视觉技术试论述其基本概念和目的。 答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。 机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。 2.机器视觉系统一般由哪几部分组成试详细论述之。 答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取：是将被检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。该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示和控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。 3.试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20～30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 4.机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述