机器视觉
机器人视觉系统介绍
机器人视觉（Robot Vision）简介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1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。
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。
机器视觉技术简介
机器视觉技术简介机器视觉技术是一种模拟人类视觉的技术，利用计算机和摄像机等设备，使计算机能够接收、处理和解释图像或视频数据。
它结合了图像处理、模式识别、计算机视觉和人工智能等多个学科，被广泛应用于制造业、医疗保健、交通监控、军事安全等领域。
一、机器视觉的基本原理机器视觉的基本原理是通过摄像机采集图像，然后利用图像处理算法对图像进行处理和解读。
首先，摄像机将物体拍摄下来，并将其转换为数字图像。
然后，图像处理算法对图像进行滤波、增强、分割等操作，以提取出图像中的有用信息。
最后，模式识别算法对处理后的图像进行分析和识别，以实现对物体的检测、定位、跟踪等任务。
二、机器视觉的应用领域1. 制造业：机器视觉技术在制造业中常用于产品质量检测、零部件定位、装配验证等任务。
例如，在汽车制造过程中，机器视觉可以检测车身表面的瑕疵，以及零部件的尺寸和位置是否符合要求。
2. 医疗保健：机器视觉技术在医疗保健领域有着广泛的应用，例如医学影像分析、病例诊断和手术辅助等。
通过对医学图像的处理和分析，机器视觉可以帮助医生更准确地诊断疾病，并提供更有效的治疗方案。
3. 交通监控：机器视觉技术在城市交通监控中起到了重要作用。
通过安装摄像头和采用机器视觉算法，可以实现车辆违章检测、交通流量统计和事故预警等功能。
这些技术可以提高道路交通的效率和安全性。
4. 军事安全：机器视觉技术在军事领域的应用日益广泛，如目标识别、目标跟踪和情报分析等。
通过机器视觉系统的帮助，可以实现实时监测和分析敌方目标的动态，提供有效的军事情报支持。
三、机器视觉技术的挑战与发展机器视觉技术虽然在许多领域取得了突破性的进展，但仍面临一些挑战。
首先，图像数据的多样性和复杂性给图像处理和模式识别算法带来了挑战。
其次，计算机硬件性能的提升以及深度学习等人工智能算法的兴起，为机器视觉技术的发展提供了更大的空间。
未来，机器视觉技术有望在更多领域得到应用。
随着人工智能领域的不断发展，机器视觉技术可能会与自动驾驶、智能机器人、增强现实等技术相结合，创造更多的商业和科研价值。
机器视觉对我国的意义
机器视觉对我国的意义
机器视觉在我国具有重要的意义，主要体现在以下几个方面：
1. 推动智能制造：机器视觉技术可以实现对生产过程的实时监控和质量检测，提高生产效率和产品质量，降低生产成本，推动制造业向智能化、自动化方向发展。
2. 保障公共安全：机器视觉在公共安全领域的应用越来越广泛，如人脸识别、视频监控等，可以提高对公共场所的监控和管理能力，预防和打击犯罪活动。
3. 促进医疗健康：机器视觉可以辅助医生进行疾病诊断、手术操作等，提高医疗水平和效率，同时也可以应用于医疗器械的制造和质量检测。
4. 支持科学研究：机器视觉技术可以用于实验数据的采集和分析，提高科学研究的效率和准确性，推动科学技术的发展。
5. 改善生活质量：机器视觉在智能家居、教育、娱乐等领域的应用，可以提高人们的生活质量和便利性。
总之，机器视觉技术对我国的经济发展、社会进步和人民生活质量的提高具有重要意义。
随着技术的不断进步和应用领域的拓展，机器视觉在我国的发展前景将更加广阔。
机器视觉工作总结
机器视觉工作总结
机器视觉是一项涉及计算机视觉和人工智能的领域，它通过使用摄像头和图像处理算法来模拟人类视觉系统。
随着技术的不断发展，机器视觉在各个行业中的应用越来越广泛，包括制造业、医疗保健、农业和零售业等。
在制造业中，机器视觉被广泛应用于质量控制和产品检测。
通过使用高分辨率的摄像头和复杂的图像处理算法，机器视觉系统可以检测产品表面的缺陷、尺寸偏差和装配错误，从而提高产品质量和生产效率。
在医疗保健领域，机器视觉可以帮助医生进行疾病诊断和手术辅助。
通过分析医学影像，机器视觉系统可以帮助医生发现潜在的疾病迹象，提高诊断准确性和治疗效果。
在农业领域，机器视觉可以帮助农民进行作物监测和管理。
通过使用无人机和摄像头，农民可以实时监测农田的情况，包括作物生长情况、病虫害情况和灌溉需求，从而提高农作物的产量和质量。
在零售业中，机器视觉可以帮助商家进行商品识别和库存管理。
通过使用摄像头和图像识别算法，商家可以实时监测商品的销售情况和库存情况，从而更好地满足客户需求并提高销售效率。
总的来说，机器视觉在各个行业中的应用都取得了显著的成就。
随着技术的不断进步，我们相信机器视觉将会在未来发挥越来越重要的作用，为人类带来更多的便利和效益。
【机器视觉培训】机器视觉系统概论
机器视觉系统概论一、机器视觉系统构成1.机器视觉的概念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。
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。
1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，常用机器视觉来代替人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用于人工视觉检查产品质量的效率低且精度不高，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。
而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将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。
2024 机器视觉与工程专业介绍
2024 机器视觉与工程专业介绍机器视觉与工程专业是一门涉及计算机科学、图像处理、模式识别和工程技术的新兴学科。
它的目标是通过计算机视觉技术，使计算机能够像人类一样感知和理解视觉信息，从而实现自动化和智能化的视觉任务。
机器视觉与工程专业涉及的主要内容包括图像获取、图像处理和图像分析。
图像获取是指利用各种传感器和设备获取视觉信息的过程，如摄像头、雷达等。
图像处理是指对获取到的图像进行数字化、增强、降噪等操作，以改善图像质量。
图像分析是指将经过处理的图像进行特征提取、模式识别和目标检测等操作，以获取图像中的有用信息。
机器视觉与工程专业的应用非常广泛。
在工业领域，它可以应用于自动化生产线上的质量检测、机器人导航和自动驾驶等任务；在医疗领域，它可以应用于医学图像分析和医疗影像诊断；在安防领域，它可以应用于视频监控和行为识别等任务。
此外，机器视觉与工程专业还可以应用于智能交通、虚拟现实、无人机等领域。
学习机器视觉与工程专业需要具备一定的数学、计算机科学和工程技术基础。
在课程设置上，通常包括数字图像处理、模式识别、计算机视觉、机器学习等专业课程。
学生还需要进行一定的实践项目，如图像处理算法的实现和实验、图像分析系统的设计和开发等。
机器视觉与工程专业毕业生的就业前景广阔。
目前，随着人工智能技术的快速发展，对于具备机器视觉与工程专业知识和技能的人才需求日益增加。
毕业生可以在各类科技企业、制造业、医疗机构、公安部门等单位就业，从事图像处理、模式识别、算法开发、系统设计等工作。
同时，他们还可以选择继续深造，攻读相关领域的硕士或博士学位。
总之，机器视觉与工程专业是一门前景广阔且极富挑战性的学科。
通过学习和研究这门专业，学生将能够掌握先进的图像处理和模式识别技术，为实现自动化和智能化的视觉任务做出贡献。
机器视觉的概念和特点
机器视觉的概念和特点机器视觉是指利用计算机技术和数字图像处理技术对图像进行分析、处理和识别的一种技术。
它可以实现对图像中的物体、形状、颜色、纹理等特征进行自动提取和分析，从而实现自动识别和判断。
以下是机器视觉的概念和特点的详细介绍：一、概念机器视觉是一种利用计算机技术和数字图像处理技术对图像进行分析、处理和识别的一种技术。
它可以实现对图像中的物体、形状、颜色、纹理等特征进行自动提取和分析，从而实现自动识别和判断。
机器视觉技术主要应用于工业自动化、智能交通、安防监控、医疗诊断等领域。
二、特点1. 非接触式：机器视觉技术是一种非接触式的技术，可以不接触被测物体，从而避免了对被测物体的破坏。
2. 高速度：机器视觉技术可以实现对图像的实时处理和分析，具有高速度的特点，可以大大提高生产效率。
3. 高精度：机器视觉技术可以实现对图像中的物体、形状、颜色、纹理等特征进行自动提取和分析，具有高精度的特点，可以减少人为误差，提高测量精度。
4. 自动化：机器视觉技术可以实现对图像的自动处理和分析，具有自动化的特点，可以减少人工干预，提高生产效率。
5. 灵活性：机器视觉技术可以根据不同的应用领域和需求，进行灵活的配置和调整，具有灵活性的特点。
6. 可靠性：机器视觉技术可以实现对图像的自动处理和分析，具有可靠性的特点，可以减少人为误差，提高测量精度。
7. 应用广泛：机器视觉技术可以应用于工业自动化、智能交通、安防监控、医疗诊断等领域，具有广泛的应用前景。
总之，机器视觉技术具有非接触式、高速度、高精度、自动化、灵活性、可靠性等特点，可以应用于工业自动化、智能交通、安防监控、医疗诊断等领域，具有广泛的应用前景。
机器视觉资料
机器视觉资料机器视觉（Computer Vision）是一门研究如何使计算机“看”和“理解”图像和视频的领域。
它利用计算机和人工智能技术，通过模拟人类视觉系统的方式，对图像和视频进行分析、处理和理解。
机器视觉在许多领域具有广泛的应用，如自动驾驶、安防监控、医学图像分析等。
一、机器视觉的基本原理机器视觉的基本原理包括图像获取、图像预处理、特征提取和目标识别等步骤。
1. 图像获取图像获取是机器视觉的第一步，它通过相机或传感器采集图像或视频。
图像获取的质量对后续处理和分析结果具有重要影响。
2. 图像预处理图像预处理是对采集到的图像进行去噪、增强和校正等操作，以提高图像质量和减少干扰。
3. 特征提取特征提取是机器视觉的核心步骤，它通过对图像进行特征分析和提取，将图像转化为计算机可以理解和处理的数据形式。
4. 目标识别目标识别是机器视觉的关键任务之一，它通过比对特征库或训练模型，将提取到的特征与已知目标进行匹配，实现目标的识别和分类。
二、机器视觉的应用领域机器视觉在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个典型的应用领域。
1. 自动驾驶自动驾驶是机器视觉的一个重要应用领域。
通过利用摄像头和传感器获取道路和交通信息，机器视觉可以实现车道线检测、交通标志识别、行人检测等功能，从而实现自动驾驶和智能辅助驾驶。
2. 安防监控机器视觉在安防监控领域也有广泛的应用。
通过视频监控摄像头采集的图像，机器视觉可以实现人脸识别、行为分析、异常检测等功能，提高安防监控的效果和效率。
3. 医学图像分析机器视觉在医学图像分析领域有着重要的应用。
通过对医学图像（如X光片、CT扫描等）进行分析和处理，机器视觉可以帮助医生进行疾病诊断、手术规划等工作，提高医疗效果和减少医疗误诊。
4. 工业检测机器视觉在工业检测领域也有广泛的应用。
通过对工业产品进行图像分析和检测，机器视觉可以实现产品质量检测、缺陷检测等功能，提高生产效率和产品质量。
三、机器视觉的挑战与发展方向尽管机器视觉在许多领域已经取得了重要的应用成果，但仍面临一些挑战和问题。
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机器视觉系统视觉检测技术是精密测试技术领域内最具有发展潜力的新技术，它综合运用了电子学、光电探测、图象处理和计算机技术，将机器视觉引入到工业检测中，实现对物体（产品或零件）三维尺寸或位置的快速测量，具有非接触、速度快、柔性好等突出优点，在现代制造业中有着重要的应用前景。
图1-1 视觉检测一．机器视觉简介美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）的自动化对机器视觉下的定义为：机器视觉（Machine Vision）是指光学的装置和非接触的传感器自动的接受和处理一个真实物体的图像，通过分析图像获得所需信息或用于控制机器运动的装置。
机器视觉主要由视觉传感器（如工业相机）代替人眼获取客观事物的图像，利用计算机来模拟人或再现与人类视觉有关的某些职能行为，从图像中提取信息，并进行处理与分析，最终用于实际的检测、测量与控制。
图1-2 机器视觉机构图机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面:⒈检测:又可分为高精度定量检测(例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量)和不用量器的定性或半定量检测(例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测)。
⒉机器人视觉:用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上(即料斗拣取问题)。
至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。
二．机器视觉系统典型的机器视觉系统：光源，镜头，相机，图像处理单元（图像捕获卡），图像处理软件，监视器，通信/输入输出单元等。
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。
图2-1 机器视觉检测流程图2.1光源光源是影响机器视觉系统图像质量的重要因素，照明对输入数据的影响至少占到30%。
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。
通过适当的光源照明设计，使图像中的目标信息与背景信息得到最佳分离，可以大大降低图像处理算法分割、识别的难度，同时提高系统的定位、测量精度，使系统的可靠性和综合性能得到提高。
反之，如果光源设计不当，会导致在图像处理算法设计和成像系统设计中事倍功半。
因此，光源及光学系统设计的成败是决定系统成败的首要因素。
常用的有LED光源、卤素灯(光纤光源)、高频荧光灯。
目前LED光源最常用，选择机器视觉光源时应该考虑的主要特征：1)亮度（当两种光源可以选择是，最佳选择是选择更亮的）2)光源均匀性（不均匀的光会造成不均匀的反射）3)光谱特征（光源的颜色及测量物体表面的颜色决定反射到摄像头的光能的大小及波长）4)寿命特性（光源一般要持续使用）5)对比度（对比度对机器视觉来说非常重要，保证需要检测的特征）2.2 相机机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和(或者)显示的机器设备上。
可以用一个简单的终端显示图像，例如利用计算机系统显示、存储以及分析图像。
按照芯片类型可以分为CCD相机、CMOS相机;按照传感器的结构特性可以分为线阵相机、面阵相机;按照扫描方式可以分为隔行扫描相机、逐行扫描相机;按照分辨率大小可以分为普通分辨率相机、高分辨率相机;按照输出信号方式可以分为模拟相机、数字相机;按照输出色彩可以分为单色(黑白)相机、彩色相机;按照输出信号速度可以分为普通速度相机、高速相机;按照响应频率范围可以分为可见光(普通)相机、红外相机、紫外相机等。
相机的选取是设计机器视觉系统极关键的一步，首先明确需求:第一、要先确定检测产品的精度要求。
第二、要确定相机要看的视野大小。
第三、要确定检测物体的速度。
第四、要确定是动态检测还是静态检测。
然后确定硬件类型表2-1 相机-按芯片类型分类表2-2 相机-按信号输出方式2.3 镜头虽然照相机、剖析软件和照明关于机器视觉系统都是非常重要的，可能最关键的元件还是成像镜头。
系统若想完整发挥其功用，工业镜头必需要可以满足请求才行。
当为控制系统选择工业镜头的时分，机器视觉集成商应该思索四个主要要素：1)能够检测物体类别和特性;2)景深或者焦距;3)加载和检测间隔;4)运转环境。
剖析工业镜头的这四个要素，能够针对详细应用肯定适宜的镜头选择。
在实际的工程项目中镜头的选择主要需要考虑：（1）波长、变焦与否（2）特殊要求优先考虑（3）工作距离（4）像面大小和像质（5）光圈和接口（6）成本和技术成熟度镜头与光源、相机一起构成一个完整的图像采集系统。
在机器视觉的采集过程需要三者的良好配合才能得到最好的图像。
2.4 图像采集卡图像采集卡，其功能是将图像信号采集到电脑中，以数据文件的形式保存在硬盘上。
它是我们进行图像处理必不可少的硬件设备，通过它，我们就可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中，利用相关的视频编辑软件，对数字化的视频信号进行后期编辑处理、比如剪切画面、添加滤镱、字幕和音效、设置转场效果以及加入各种视频特效等等，最后将编辑完成的视频信号转换成标准的VCD、DVD以及网上流行媒体等格式，方便传播。
图2-2 图像采集卡基本组成模块2.5 图像处理2.5.1 图像预处理图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。
图2-3 图像预处理图像预处理的主要方法有：空间滤波，均值滤波，中值滤波。
2.5.2 边缘检测边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。
图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
通俗来讲，边缘检测模拟人眼视觉系统认识目标，首先是把图像边缘与背景分离出来，其次感知图像细节，并辨认出图像的轮廓。
图2-4 数字图像的边缘检测边缘检测的算法主要有：1)滤波(滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失)2)增强（边缘增强一般通过计算梯度幅值来完成）3)检测（确定那些点是梯度幅值—梯度幅值阈值判据）4)定位（边缘位置可在子像素分辨率上估计）2.5.3 阈值分割阈值是在分割时作为区分物体与背景像素的门限，大于或等于阈值的像素属于物体，而其他属于物体。
图像分割是用数字、文字、符号、几何图形或其组合表示图像的内容和特征，对图像景物的详尽描述和解释。
阈值分割基本原理：通过设定不同的特征（灰度和彩色）阈值，将图像像素点分为若干类图2-4 阈值分割2.5.4图像特征提取与匹配图像匹配是通过对图像内容、特征、结构、关系、纹理以及灰度等的对应关系，相似性和一致性分析，寻求相同目标的方法。
图像特征的提取与匹配过程中选取不同的算法以及模型之间的运算时间存在很大的差距，下面简单的介绍几种不同的图像特征提取与匹配的方法。
（1）模板匹配算法（2）高斯金字塔模型图2-5 基于灰度的特征提取与匹配图2-5为两种基于灰度的特征提取与匹配的不同的算法模型。
其中图（1）位模板匹配算法，即将图像与现有的模板进行匹配从而得到一样的特征，实现对图像特征的提取，需要匹配整个图像的所有像素点，耗时较长。
图（2）位高斯金字塔模型，即通过投射的方式将图像划分为不同的区域按层进行匹配，层数越多耗时越短，可大大缩短计算时间。
图2-6 基于不变矩阵的匹配算法流程图图2-6为基于不变矩阵的匹配算法流程图，在图像处理中，不同阶次的矩是常用的描述图像信息的统计特征，且具有一定的平移、旋转和尺度不变性。
常用的三阶Hu不变矩阵具有较好的匹配适应能力，基于Hu不变矩阵对图像良好的描述特性，采用不变矩阵来描述图像之间的相似度，并且不受几何失真影响。
图2-7 基于形状的特征提取与匹配图2-7为形状特征提取方法分类，形状特征可以直接由分割得到的形状边界或区域中的像素产生的原始数据获得更标准的做法是将数据压缩为一种表达方案，在表达方案的基础上获得形状特征的描述。
2.6 摄像机标定机器视觉获取的图像不仅要包含图像的外形，同样需要知道图像所处的位置，即需要知道获取物体在世界坐标系中的位置，摄像机的标定直接影响获取物体位置的精度。
图2-7 摄像机成像模型图2-8 摄像机标定模型摄像机定标的目的是从图像点中求出物体的待识别参数，摄像机的标定方法主要有：表2-3 摄像机标定分类三．机器视觉发展与展望随着技术的革新，视觉的发展趋势主要有:1)价格持续下降2)功能逐渐增多：计算机能力增强、更高分辨率的传感器、更快的扫描率、软件功能提高3)产品小型化：工业配件上LED成为主导光源4)集成产品增多：智能化发展在智能化兴起的21世纪，智能相机已逐渐成为机器视觉的发展方向，智能相机是在一个单独的盒内集成处理器、镜头、光源、输入/输出装置以及以太网，即实现芯片上的视觉系统。
康耐视的In-Sight® 7000 系列视觉系统集成的智能摄像头具有自动聚焦、快速图像捕获、集成光源和镜头，以及用于检测、色彩、字符识别应用等等的强大视觉工具图2-8 康耐视智能相机机器视觉技术经过20年的发展,已成为一门新兴的综合技术,在社会诸多领域得到广泛应用.大大提高了装备的智能化、自动化水平,提高了装备的使用效率、可靠性等性能.随着新技术、新理论在机器视觉系统中的应用,机器视觉将在国民经济的各个领域发挥更大的作用.。