机器视觉概述
机器视觉在工业领域的应用提升生产效率与质量
机器视觉在工业领域的应用提升生产效率与质量工业生产是现代社会的重要组成部分，如何提高生产效率和质量一直是工业界关注的焦点。
随着科技的不断进步，机器视觉技术的应用逐渐成为提升生产效率和质量的重要手段。
本文将介绍机器视觉在工业领域的应用，以及该技术对生产效率和质量的提升。
一、机器视觉技术概述机器视觉是一种基于图像处理和模式识别的技术，通过计算机对图像进行分析和处理，实现对物体的检测、定位、识别等功能。
该技术主要包括图像采集、图像处理、特征提取和模式识别等步骤。
二、机器视觉在生产线检测中的应用1. 产品缺陷检测机器视觉可以通过对产品图像进行分析，实现对产品缺陷的自动检测。
例如，在电子制造业中，机器视觉可以检测电子产品表面的划痕、焊接问题等缺陷，提前将不合格产品剔除，避免流入市场。
2. 尺寸测量机器视觉可以通过对产品图像进行测量，实现对产品尺寸的自动检测。
例如，在汽车零部件制造过程中，机器视觉可以测量零部件的直径、长度等尺寸，确保产品符合设计要求。
3. 位置定位机器视觉可以通过对产品图像进行处理，实现对产品位置的自动定位。
例如，在自动化装配线上，机器视觉可以对零部件进行定位，使机械臂准确抓取并完成装配任务。
三、机器视觉在设备监控中的应用1. 故障检测与预警机器视觉可以通过对设备运行图像的监测，实现对设备故障的自动检测与预警。
例如，在工厂的生产设备上安装摄像头，通过机器视觉技术对设备运行图像进行实时监控，及时发现设备故障并进行维修，避免因故障带来的停工损失。
2. 设备运行状态分析机器视觉可以通过对设备运行图像的分析，实现对设备运行状态的监控与分析。
例如，在工业机车的运行过程中，机器视觉可以对机车的摄像头拍摄的图像进行分析，判断机车是否存在异常情况，及时采取相应措施。
四、机器视觉对生产效率与质量的提升1. 提高生产效率机器视觉可以替代人工进行复杂、繁琐的品质检测工作，提高生产效率和检测准确度。
自动化的机器视觉系统能够以高速和高精度处理图片，比人眼更加准确地识别和判断，大大节省了人力和时间成本。
基于机器视觉的图像识别技术研究与应用
基于机器视觉的图像识别技术研究与应用图像识别技术是现代信息技术领域的一项热门研究方向。
基于机器视觉技术的图像识别系统已广泛应用于数字图像处理、智能交通、医学成像、安防监控、工业检测等众多领域。
本文将从以下几个方面分析机器视觉技术在图像识别领域中的最新研究与应用现状。
一、机器视觉技术概述机器视觉是一种涉及计算机的视觉处理技术，它使用数字图像或视频观察、分析和处理的一种技术。
机器视觉是计算机视觉的一种形式，主要涉及人工智能和计算机图形学技术，可帮助计算机模仿人类视觉，并在不同物体和环境条件下执行自主决策。
图像识别是机器视觉中最受欢迎的任务之一。
在图像识别任务中，机器视觉可以利用许多先进的技术，如图像特征提取、机器学习、深度学习等，来识别和分类图像中的对象、场景、色调、人脸、文本等。
这些技术可以使机器视觉系统实现自主判断，从而为从事医疗、安防、智能交通等领域提供更加优质和高效的服务。
二、图像特征提取技术图像特征提取是指抽取出图像中的特征信息，使其在识别、分类和处理等方面更具可操作性。
图像特征提取技术可以处理多种图像类型，例如灰度图像和彩色图像等。
目前，基于机器学习和深度学习技术的图像特征提取方法被广泛应用。
其中，卷积神经网络是一种常用的深度学习技术，它可以在大规模数据集上进行训练，具有较强的泛化能力和性能优势。
在图像识别任务中，卷积神经网络能够提取图像中的特征信息，例如纹理、形状、颜色、空间位置等，从而实现对图像的分类和识别。
三、机器学习技术在图像识别中的应用机器学习技术是指计算机自动学习并改进算法，以实现数据分析、分类和判断等任务。
在图像处理领域，机器学习技术被广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。
对于图像分类任务，机器学习技术可以利用大量的已标注图片来训练模型，以识别和分类出新的图像。
常用的机器学习算法包括支持向量机、岭回归、决策树等，这些算法具有较高的准确率和精度。
除此之外，机器学习技术还可以应用于目标检测任务中。
机器视觉在制造业质量控制中的应用
机器视觉在制造业质量控制中的应用机器视觉技术作为一种先进的检测和识别技术，已经在制造业质量控制中得到广泛的应用。
本文将探讨机器视觉技术在制造业质量控制中的应用，并分析其对提高生产效率和降低成本的积极影响。
一、机器视觉技术概述机器视觉技术是指通过摄像头、图像处理算法和相关的硬件设备，使机器能够像人眼一样“看到”并解释图像的过程。
机器视觉系统能够实现图像采集、图像处理、目标识别与检测、量化分析等功能，具有高效、精确和自动化的特点。
二、机器视觉技术在产品质量检测中的应用1. 外观缺陷检测机器视觉技术能够通过图像处理算法，对产品表面进行检测，准确识别并分类各种外观缺陷，例如划痕、凹陷、色差等。
相比传统的人工检测，机器视觉系统可大幅度提高检测效率和准确性。
2. 尺寸和形状检测通过机器视觉系统，可以对产品的尺寸和形状进行自动化检测。
例如，在零件制造过程中，通过机器视觉系统检测尺寸是否符合要求，准确判断是否存在不合格产品。
这种自动化的尺寸和形状检测大大提高了产品的质量控制效率。
3. 缺陷分类与定位机器视觉系统能够对产品的内部缺陷进行快速检测。
通过图像采集和处理，可以有效分类和定位产品内部的缺陷，例如焊接质量问题、电路板元件的缺失等。
这种自动化的缺陷分类与定位技术极大地提高了生产效率，减少了人工巡检的成本。
三、机器视觉技术在生产过程中的应用1. 产品定位与组装机器视觉技术可以通过图像处理算法，实现对产品位置的快速准确定位，从而提高组装过程的效率和准确性。
通过机器视觉系统的辅助，可以实现复杂产品的自动化组装，减少了人工操作错误的可能性。
2. 刀具磨损检测在机器加工过程中，刀具的磨损会导致产品质量下降和设备故障。
机器视觉技术可以对刀具进行实时监测和磨损检测，及时发现并更换磨损严重的刀具，保证加工质量和设备正常运行。
3. 输送带物体识别在制造业的装配线上，机器视觉系统可以对传送带上的物体进行识别与分类，有效提高物流运作效率。
《2024年机器视觉技术研究进展及展望》范文
《机器视觉技术研究进展及展望》篇一一、引言随着科技的不断进步，机器视觉技术作为人工智能领域的重要分支，正逐渐改变着我们的生产、生活乃至整个社会。
本文将围绕机器视觉技术的最新研究进展进行阐述，并对其未来发展趋势进行展望。
二、机器视觉技术概述机器视觉技术是一种通过模拟人类视觉系统，利用计算机、图像处理算法等技术对图像进行采集、处理、分析、理解的技术。
它广泛应用于工业检测、医疗诊断、安防监控、自动驾驶等领域，为人类带来了极大的便利。
三、机器视觉技术研究进展1. 图像处理算法的优化随着深度学习、神经网络等技术的发展，图像处理算法得到了极大的优化。
通过训练大量的图像数据，机器视觉系统能够更准确地识别、分类、定位图像中的目标，提高了系统的准确性和效率。
2. 三维视觉技术的发展三维视觉技术是机器视觉技术的重要发展方向。
通过立体相机、结构光等技术，可以实现对物体三维形状、尺寸的测量和识别。
这一技术广泛应用于工业检测、医疗诊断等领域。
3. 智能监控系统的普及智能监控系统是机器视觉技术在安防领域的重要应用。
通过安装摄像头等设备，结合图像处理算法和人工智能技术，可以实现对监控区域的实时监控、异常行为检测等功能，提高了社会安全性和防范能力。
4. 无人驾驶技术的突破无人驾驶技术是机器视觉技术在交通领域的重要应用。
通过搭载高精度相机、雷达等设备，结合计算机视觉、深度学习等技术，无人驾驶车辆可以实现自主导航、避障、路况识别等功能，为交通出行带来了极大的便利。
四、机器视觉技术的挑战与展望尽管机器视觉技术取得了显著的进展，但仍面临一些挑战和问题。
首先，图像处理算法的准确性和效率仍有待提高，尤其是在复杂环境和多种干扰因素下。
其次，机器视觉技术的应用还需要解决数据安全、隐私保护等问题。
此外，对于某些特定领域，如医疗诊断等，机器视觉系统的准确性和可信度还需要进一步提高。
展望未来，机器视觉技术将朝着更加智能化、高效化的方向发展。
一方面，随着深度学习、神经网络等技术的不断进步，图像处理算法的准确性和效率将得到进一步提高。
机器视觉在光伏板表面缺陷检测中的应用
机器视觉在光伏板表面缺陷检测中的应用一、机器视觉技术概述机器视觉是一种模拟人类视觉系统，通过图像采集设备获取图像信息，再利用图像处理和模式识别技术对图像进行分析和解释的技术。
在工业自动化领域，机器视觉技术被广泛应用于质量检测、产品分类、定位和测量等方面。
机器视觉系统的核心在于其能够快速、准确地处理大量图像数据，并从中提取有用的信息，以实现对目标物体的识别和分析。
1.1 机器视觉系统的组成一个典型的机器视觉系统由以下几部分组成：图像采集设备（如相机）、图像处理单元（包括硬件和软件）、执行机构（如机械臂）以及控制单元。
图像采集设备负责捕捉目标物体的图像，图像处理单元则对图像进行处理和分析，执行机构根据分析结果执行相应的操作，而控制单元则负责整个系统的协调和控制。
1.2 机器视觉技术的关键特性机器视觉技术的关键特性包括高速度、高精度、高可靠性和适应性。
高速度意味着机器视觉系统能够在极短的时间内完成图像的采集和处理；高精度则保证了检测结果的准确性；高可靠性确保了系统在长时间运行中的稳定性；适应性则指系统能够适应不同的工作环境和目标物体。
二、光伏板表面缺陷检测的重要性光伏板是太阳能光伏系统中的核心组件，其性能直接影响到整个系统的发电效率。
光伏板在生产过程中可能会产生各种表面缺陷，如裂纹、异物、划痕等，这些缺陷会降低光伏板的光电转换效率，甚至影响其使用寿命。
因此，对光伏板表面缺陷进行有效检测，是保证光伏板质量的关键环节。
2.1 光伏板表面缺陷的类型光伏板表面缺陷主要包括物理缺陷和光学缺陷两大类。
物理缺陷如裂纹、异物、划痕等，通常是由于生产过程中的物理损伤造成的；光学缺陷如颜色不均、反光不均等，可能是由于材料不均匀或生产工艺控制不当导致的。
2.2 光伏板表面缺陷检测的挑战传统的光伏板表面缺陷检测方法主要依赖人工目检，这种方法效率低、成本高，且容易受到人为因素的干扰。
随着光伏产业的发展，对光伏板表面缺陷检测的效率和准确性要求越来越高，传统的检测方法已经难以满足现代生产的需求。
机器视觉在工业检测中的应用
机器视觉在工业检测中的应用随着工业化、自动化的进程，工业检测变得越来越重要。
其中，机器视觉技术的出现和发展，在工业检测中发挥了越来越大的作用。
一、机器视觉技术的概述机器视觉又称计算机视觉，是利用摄像机等设备采集被测对象的图像，通过数字图像处理技术进行图像特征抽取、分析与识别，从而获得对被测对象的了解和判断。
机器视觉技术的应用领域广泛，包括工业生产、医疗、安防、军事等。
其中，工业生产是机器视觉技术重要的应用领域之一。
在工业生产中，机器视觉技术主要用于产品质量检测、自动化生产、机器人控制等方面。
二、机器视觉技术在工业检测中的应用1.产品质量检测在传统的工业生产中，产品质量检测主要依赖人工质检。
这种方法耗时费力，而且存在着人为因素的干扰，不能保证检测结果的准确性。
而采用机器视觉技术进行产品质量检测，可以极大地提高质检效率和检测准确性。
在使用机器视觉系统进行质量检测时，一般需要先对被测物体进行数码化处理，然后采用图像处理算法，进行检测。
目前，许多工业企业都在不断尝试运用机器视觉技术进行自动化检测，从而减少了人为干扰，降低了工作强度，提高了检测的准确性。
2.自动化生产机器视觉技术可以用于各种自动化生产，如装配线、流水线等。
通过识别和测量被处理物体的形状、大小、颜色、纹理等特征，可以自动控制生产过程，实现无人化生产。
3.机器人控制机器视觉技术可以与机器人技术结合使用，实现工业机器人的控制。
通过对生产过程中要处理的物体进行识别和分析，控制机器人的动作，从而实现自动化生产。
在以上三个方面，机器视觉技术的应用，都可以极大地提高工业生产的效率和质量。
但是，在使用机器视觉技术进行工业检测时，还需要注意一些问题。
三、机器视觉技术在工业检测中存在的问题和挑战1.光照和环境干扰在实际工业生产中，光照和环境干扰时常发生。
例如，在光线不充足的环境中，图像的质量可能会受到影响，导致检测结果不准确。
而在高温和尘土飞扬的环境中，摄像机镜头会容易受到污染，需要对摄像机和仪器进行清洗或更换。
简述机器视觉技术的定义
机器视觉技术是一种涉及计算机科学、图像处理、模式识别和人工智能等多个领域的交叉学科，它利用光学成像和图像分析技术，通过计算机模拟和分析，实现对现实世界中物体或环境的识别、检测、定位、测量等任务。
具体来说，机器视觉技术利用摄像设备获取目标对象的图像信息，通过一系列算法和软件对图像进行处理、分析和理解，实现对目标对象的识别、分类、定位、测量等任务。
这种技术可以应用于各种领域，如工业生产、产品质量检测、安全监控、医疗诊断、农业自动化等。
机器视觉技术具有以下几个主要特点：
1. 高效性：机器视觉技术可以快速获取大量目标对象的图像信息，并通过计算机算法进行快速处理和分析，大大提高了工作效率。
2. 准确性：机器视觉技术可以通过图像处理和模式识别等技术，实现对目标对象的精确识别和测量，大大提高了准确性。
3. 广泛适用性：机器视觉技术可以应用于各种领域，不受物体形状、大小、颜色、质地等因素的限制，具有广泛的适用性。
4. 可视化：机器视觉技术可以获取到肉眼无法直接观察到的信息，如物体的内部结构、表面纹理等，并通过可视化界面进行展示，方便用户理解和使用。
总的来说，机器视觉技术是一种集成了计算机科学、图像处理、模式识别和人工智能等多个领域的交叉学科，具有高效性、准确性、广泛适用性和可视化等特点，被广泛应用于各种领域。
未来，随着机器视觉技术的不断发展，其应用领域还将不断扩大，为各行各业带来更多的便利和效益。
机器视觉概述教案模板范文
课时安排：2课时教学目标：1. 了解机器视觉的基本概念、发展历程和应用领域。
2. 掌握机器视觉系统的基本组成和工作原理。
3. 理解数字图像处理在机器视觉中的应用。
4. 培养学生的创新思维和实际操作能力。
教学重点：1. 机器视觉的基本概念和发展历程。
2. 机器视觉系统的组成和工作原理。
3. 数字图像处理在机器视觉中的应用。
教学难点：1. 机器视觉系统的组成和工作原理。
2. 数字图像处理在机器视觉中的应用。
教学过程：第一课时：一、导入1. 引入机器视觉的概念，提出问题：“什么是机器视觉？”2. 通过展示一些机器视觉的应用实例，激发学生的学习兴趣。
二、讲授新课1. 机器视觉的基本概念：用机器代替人眼来做测量和判断。
2. 机器视觉的发展历程：从模拟视觉到数字视觉，再到智能视觉。
3. 机器视觉的应用领域：工业生产、医疗保健、安防监控、环境监测等。
三、课堂讨论1. 学生分组讨论，分析机器视觉在各个领域的应用案例。
2. 各组代表发言，分享讨论成果。
四、总结1. 回顾本节课所学内容，强调机器视觉的基本概念和发展历程。
2. 引导学生思考：机器视觉的未来发展趋势。
第二课时：一、导入1. 复习上节课所学内容，提出问题：“机器视觉系统由哪些部分组成？”2. 引导学生思考：各个部分在系统中的作用。
二、讲授新课1. 机器视觉系统的组成：光源、镜头、相机、图像采集模块、图像处理模块、交互界面等。
2. 各部分的工作原理：- 光源：提供合适的照明条件。
- 镜头：采集目标图像。
- 相机：将图像转换为数字信号。
- 图像采集模块：将模拟信号转换为数字信号。
- 图像处理模块：对图像进行预处理、滤波、分割、特征提取等。
- 交互界面：显示处理结果，实现人机交互。
三、课堂实验1. 学生分组，进行简单的机器视觉实验，如人脸识别、物体检测等。
2. 各组分享实验过程和结果，讨论实验中的问题。
四、总结1. 回顾本节课所学内容，强调机器视觉系统的组成和工作原理。
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场景坐标：也称作绝对坐标(或世界坐标)，用于 表示场景点的绝对坐标。
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1. 1机器视觉
1.1.4 研究面临的困难
（1）图像多义性
（2）环境因素影响
（3）知识导引
（4）大量数据
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1. 1机器视觉
主要期刊和会议
• IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-Image Processing, Pattern Recognition, Computer Vision and Image Understanding, Image and Vision Computing, PR Letters, …… • ICCV, CVPR, ICPR, ICIP, ECCV, ACCV, BMVC, MVA, ……
机器视觉VS计算机图形学
• 计算机图形学：从三维描述到二维图像显示
• 机器视觉：从二维图像数据到三维描述
• 在一定意义上讲，计算机视觉是计算机图形 学的逆问题 • 两者从最初相互独立的平行发展到最近的融 合是一大趋势
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1.4 机器视觉与其它学科关系
机器视觉VS模式识别
• 模式识别：研究各类模式的分类，其中模 式可以有不同的物理意义和表现形式 • 图像模式的分类是计算机视觉中的一个重 要问题 • 模式识别中的许多方法可以应用于计算机 视觉中
机器视觉
Machine Vision
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参考书目： 1、《图像处理、分析与机器视觉》（第二版） M.Sonka,V.Hlavac,R.Boyle著，艾海舟等译， 人民邮电出版社，2003 2、《机器视觉教程》W.E.Snyder,H.Qi著 林学訚等译，机械工业出版社，2005
•自动化学报、计算机学报、软件学报、电子学报、
中国图像图形学报、模式识别与人工智能、……
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1.2 Marr视觉计算理论
• MIT的David Marr在70年代末提出了第一个较为 完善的视觉系统框架； • 该框架立足于计算机科学，系统地概括了心理生 理学、神经生理学等方面取得的所有重要成果； • 该框架尽管存在很多缺陷，但过去20多年一直处 于主导地位。
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1.2.2 视觉表示框架
第一阶段(也称为早期阶段)：将输入的原始图像进行处 理，抽取图像中诸如角点、边缘、纹理、线条、边界等基 本特征，这些特征的集合称为基元图(primitive sketch)； 第二阶段(中期阶段)：指在以观测者为中心的坐标系中， 由输入图像和基元图恢复场景可见部分的深度、法线方向、 轮廓等，这些信息的包含了深度信息，但不是真正的物体 三维表示，因此，称为二维半图(2．5 dimensional sketch)； 第三阶段(后期阶段)：在以物体为中心的坐标系中，由 输入图像、基元图、二维半图来恢复、表示和识别三维物 体。
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1. 1机器视觉
1.1.2 研究内容
一、输入设备(input device)－包括成像设备和 数字化设备．成象设备是指通过光学摄像机或红外、激光、 超声、X射线对周围场景或物体进行探测成象，得到关于 场景或物体的二维或三维数字化图像。 二、低层视觉(low level)－主要是对输入的原始 图像进行处理．这一过程借用了大量的图像处理技术和算 法，如图像滤波、图像增强、边缘检测等，以便从图像中 抽取诸如角点、边缘、线条、边界以及色彩等关于场景的 基本特征；这一过程还包含了各种图像变换（如校正）、 图像纹理检测、图像运动检测等。
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1.2.2 视觉表示框架
表1-2 由图像恢复形状信息的表示框架
名 称 图像 光强表示 目 的 基 元 图像中每一点的强度值
基元图
表示二维图像中的重要信息， 零交叉，斑点，端点和不连续 主要是图像中的强度变化位置 点，边缘片断，有效线段，组 及其几何分布和组织结构 合群，曲线组织，边界
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1. 1机器视觉
1.1.1 基本概念
机器视觉：用计算机来模拟生物视觉功能的科学和技术。 机器视觉系统的首要目标是利用图像创建或恢复现实世界 模型，然后认知现实世界。 • 从二维图象恢复三维信息； • 从原始图像数值描述产生语义描述。 机器视觉是信息科学领域的一个重大挑战性问题： • Jim Gray列出的12大信息科学问题之一: See as well as a person. • Bill Gates：The future of computing is to make computers see, hear, speak and learn.
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1.4 机器视觉与其它学科关系
机器视觉VS图像处理
• 图像处理(Image Processing)：实现从输入 图像到另一种图像的转换 • 图像处理：人是最终的解释者 • 机器视觉：计算机是图像的解释者 • 机器视觉系统需要图像处理模块
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1.4 机器视觉与其它学科关系
2．5维图
3维模型表示
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1.2 Marr视觉计算理论
Marr理论的不足
视觉处理框架基本上是自下而上，没有反馈；
没有足够地重视知识的应用。
基于感知特征群的物体识别理论框架，主动视觉 理论框架，视觉集成理论框架等等。
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1.3 机器视觉的应用
在以观测者为中心的坐标系中 局部表面朝向(“针”基元) ，表示可见表面的方向、深度 离观测者的距离 值和不连续的轮廓 深度上的不连续点 表面朝向的不连续点 在以物体为中心的坐标系中， 用由体积基元和面积基元构成 的模块化多层次表示，描述形 状及其空间组织形式． 分层次组成若干三维模型，每 个三维模型都是在几个轴线空 间的基础上构成的，所有体积 基元或面积形状基元都附着在 轴线上．
1.3 机器视觉的应用
Sojourner视觉系统获取的立体图象对
障碍物探测示意图
Sojourner视觉系统对场景的深度恢复
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1.3 机器视觉的应用
人脸跟踪演示
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1.3 机器视觉的应用
MIT Media Lab ，与虚拟生物交互演示
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1.4 机器视觉与其它学科关系
机器视觉VS人工智能
• 人工智能：主要研究智能系统的设计和有关 智能的计算理论与方法 • AI may be considered as having three stages: perception, cognition and action • 计算机视觉经常被视为AI的一个分支
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1.5 成像几何基础
1.5.1 透视投影
图1.6 透视投影倒立成像几何示意图
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1.5.1 透视投影
图1.7 透视投影几何示意图
x y f x y z
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f x x z
f y y z
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1.5.2 正交投影
D.Marr, Vision, 1982. 中译本：视觉计算理论，姚国正、刘磊、 汪云九译，科学出版社，1988。
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1.2.1 三个层次
视觉信息处理系统分为三个层次：
表 1-1 计算理论
表示和算法
硬件实现
计算的目的是什么？ 如何实现这个计算理论？ 在物理上如何实现 为什么这一计算是合适的？ 输入、输出的表示是什么？ 这些表示和算法？ 执行计算的策略是什么？ 表示与表示之间的变换是什么？
四、高层视觉（high level）－主要任务是在以
物体为中心的坐标系中，在原始输入图像、图像基本特征、 2．5维图的基础上，恢复物体的完整三维图，建立物体三 维描述，识别三维物体并确定物体的位置和方向．
五、体系结构（system architecture）
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1. 1机器视觉
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1. 1机器视觉
三、中层视觉（middle level ）－主要任务是
恢复场景的深度、表面法线方向、轮廓等有关场景的2． 5 维信息，实现的途径有立体视觉（ stereo vision ）、测 距成像（ rangefinder ）运动估计（ motion estimation ） 、明暗特征、纹理特征等. 系统标定、系统成像模型等研 究内容一般也是在这个层次上进行的．
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863计划信息技术领域2006年度专题课题申请指南
目标导向类课题 ： 2．复杂应用环境下的生物特征识别系统 研究目标：突破安全便捷的、高可靠性的多生物特征获取及识 别算法，建立面向典型应用的生物特征识别与认证原 型系统。 研究内容：脸相、虹膜、掌纹等多生物特征获取技术，大规模 生物特征库的分类和检索，具有鲁棒性的生物特征识 别关键技术，面向实际应用需求的多种生物特征的融 合技术等。
1.1.3 发展概况
• 20世纪50年代归入模式识别----主要集中在二维图像分析和 识别上，如光学字符识别，工件表面、显微图片和航空图片的 分析和解释等。
• 60年代，Roberts积木世界理论----开创了以理解三维场景 为目的的三维计算机视觉的研究。
•70年代，Marr计算视觉理论----第一个较为完善的视觉系统 框架，分三个层次进行处理。 • 80年代以后，蓬勃发展----新概念、新方法、新理论不断涌 现，如基于感知特征群的物体识别理论框架，主动视觉理论框 架，视觉集成理论框架等。