计算机视觉检测技术的发展及应用研究
计算机视觉技术的发展现状与未来趋势分析
计算机视觉技术的发展现状与未来趋势分析随着科技的进步和发展，计算机视觉技术在各个领域中的应用也越来越广泛。
计算机视觉技术是指通过计算机对图像或视频进行理解和处理的一种技术，其应用范围涵盖了人工智能、机器学习等诸多领域。
本文将从技术、应用和发展趋势三个方面来分析计算机视觉技术的现状和未来发展趋势。
一、技术发展现状计算机视觉技术的发展已经取得了很大的突破，目前在人脸识别、图像检索、目标检测等领域已经具备了相当的实用性。
例如，人脸识别技术已经广泛应用于安防领域、金融领域等，通过对人脸特征的提取和匹配，可以实现人脸的自动识别。
图像检索技术可以根据图像的内容进行相似图片的搜索，通过计算机视觉技术，可以在庞大的图像数据库中快速找到相似的图片。
目标检测技术可以实现对图像中目标的自动识别和定位，广泛应用于交通监控、无人驾驶等领域。
计算机视觉技术的核心是图像和视频的处理和理解。
随着硬件设备的升级和图像处理算法的不断优化，计算机视觉技术的实时性和准确性得到了大幅提升。
现如今，计算机可以通过深度学习算法对复杂的图像进行识别和分类，能够超越人眼在细节和准确性方面的表现。
二、应用领域的发展计算机视觉技术的应用领域越来越广泛，不仅仅局限于传统的安防、金融等领域。
如今，计算机视觉技术已经延伸到医疗、农业、智能交通等多个领域。
在医疗领域，计算机视觉技术可以帮助医生对疾病进行诊断和治疗。
通过对医学影像的分析，计算机可以快速准确地识别病灶，并给出相应的诊断建议。
在农业领域，计算机视觉技术可以监测和分析农作物的生长情况，帮助农民实现精准种植和施肥，提高农作物的产量和质量。
在智能交通领域，计算机视觉技术可以实现车辆和行人的自动识别和跟踪，为自动驾驶技术提供基础支持。
三、未来发展趋势随着技术的不断发展，计算机视觉技术的未来发展趋势也逐渐清晰。
首先，计算机视觉技术将进一步突破图像和视频处理的性能和准确度，提高对复杂场景的理解能力。
其次，计算机视觉技术将与其他技术相结合，实现更加智能化的应用。
计算机视觉技术的新发展与应用前景
计算机视觉技术的新发展与应用前景计算机视觉技术是人工智能领域的一个重要分支，它让计算机能够像人类一样理解和解释视觉信息。
随着技术的不断进步，计算机视觉在多个领域展现出广泛的应用前景。
以下是计算机视觉技术的新发展及其应用前景的概述：1.技术发展：–深度学习：卷积神经网络（CNN）等深度学习模型的应用，极大地提高了计算机视觉任务的准确率。
–转移学习：通过预训练模型进行微调，使模型能更好地适应特定任务，减少了数据的需求量。
–生成对抗网络（GANs）：用于图像合成、图像修复和风格转换等，增强了视觉内容的创造能力。
–强化学习：结合计算机视觉，实现智能体在复杂环境中的决策和学习。
2.应用前景：–医疗影像分析：自动识别和分析X光、CT和MRI影像，辅助医生进行诊断。
–自动驾驶：环境感知、车辆控制和导航，是实现自动驾驶的关键技术。
–工业自动化：通过机器视觉检测和识别，提高生产效率和产品质量。
–安全监控：实时监控和人脸识别技术，增强了公共安全和个人隐私保护。
–零售行业：无人商店的自动结账、商品识别和库存管理等。
–农业监测：通过图像分析监控作物生长状况，实现精准农业。
–娱乐与交互：游戏控制、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的应用。
–遥感图像解析：用于地质勘探、环境监测和城市规划。
3.技术挑战：–实时性：在实际应用中，对处理速度有很高要求。
–准确性：提高识别和检测的准确性，减少错误率。
–鲁棒性：使算法能够适应不同的光照、天气和遮挡条件。
–隐私保护：在处理个人图像时，确保数据安全和隐私保护。
4.教育与培训：–课程设置：在中学生信息技术课程中引入计算机视觉的基础知识。
–实践活动：通过编程实践和项目制作，培养学生的实际操作能力。
计算机视觉技术的发展及其应用前景为中学生提供了丰富的学习内容和未来的职业方向。
随着技术的进一步成熟，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用，对社会发展和人民生活产生深远影响。
习题及方法：1.习题：什么是卷积神经网络（CNN）？它在计算机视觉中有什么作用？解题方法：回顾课本中关于CNN的定义和结构，理解它如何通过层次化的特征提取和卷积操作来实现图像分类和识别。
计算机视觉技术进展
计算机视觉技术进展计算机视觉技术近年来取得了长足的进展。
随着人工智能和深度学习的兴起，计算机视觉在图像识别、目标检测、人脸识别等领域取得了突破性的进展。
本文将介绍计算机视觉技术的发展历程、应用领域以及未来的前景。
一、计算机视觉技术的发展历程计算机视觉的研究起源于上世纪60年代，伴随着计算机技术的不断发展，计算机视觉技术逐渐成为一个独立的研究领域。
早期的计算机视觉技术主要集中在图像处理和模式识别方面，但受限于硬件性能和算法的限制，效果并不理想。
随着深度学习算法的出现和计算能力的提升，计算机视觉技术取得了突破性的进展。
深度学习算法在图像识别和目标检测等任务中取得了卓越的成果，使得计算机能够准确地识别和理解图像中的内容。
二、计算机视觉技术的应用领域1. 图像识别图像识别是计算机视觉技术的一个重要应用领域。
通过深度学习算法和大量训练数据，计算机能够准确地识别图像中的物体和场景。
例如，人们可以利用计算机视觉技术将图像中的文字提取出来，实现文字识别的功能。
2. 目标检测目标检测是计算机视觉技术的另一个重要应用领域。
通过计算机视觉技术，计算机可以自动检测图像中的目标，并标记出其所在位置。
这在物体跟踪、智能监控等方面具有重要的应用价值。
3. 人脸识别人脸识别是计算机视觉技术的一个热门应用领域。
借助计算机视觉技术，计算机能够自动识别人脸特征，并将其与数据库中的人脸信息进行比对。
这在人脸解锁、安防监控等方面具有广泛的应用前景。
三、计算机视觉技术的未来前景计算机视觉技术在未来有着广阔的发展前景。
随着硬件技术的发展和计算能力的提升，计算机视觉技术将变得更加强大和智能化。
1. 强化学习在计算机视觉中的应用强化学习是一种重要的机器学习方法，可以使计算机能够通过试错的方式不断提高自身的性能。
将强化学习与计算机视觉相结合，可以使计算机在图像识别、目标检测等任务中获得更好的表现。
2. 三维重建技术的发展三维重建技术是计算机视觉中的一个重要领域。
计算机视觉技术的研究方向与发展趋势
计算机视觉技术的研究方向与发展趋势计算机视觉技术是人工智能领域中的重要分支，其主要研究内容是通过计算机算法对图像和视频进行自动分析和识别。
目前，计算机视觉技术在人脸识别、智能安防、自动驾驶等领域得到了广泛应用。
随着计算机算力的提升和深度学习技术的发展，计算机视觉技术的研究方向和发展趋势也不断涌现。
一、三维视觉与增强现实三维视觉是计算机视觉技术的一个重要方向，它主要研究如何通过计算机算法对三维场景进行相机定位、物体姿态估计、运动跟踪等任务。
三维视觉技术在机器人导航、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛应用。
增强现实是一种利用计算机视觉技术将虚拟物体叠加在真实场景中的技术，它已经应用在游戏、培训和医学等领域，未来还有巨大的发展前景。
二、场景理解与视频分析场景理解是计算机视觉技术的另一个重要方向，它主要研究如何通过计算机算法对场景中的人、车、建筑等物体进行自动识别和分析。
场景理解技术在智能安防、物流管理、城市规划等领域具有广泛应用。
视频分析是场景理解的一个重要分支，它主要研究如何通过计算机算法对视频进行自动分析、整理和标记。
视频分析技术已经应用在视频监控、娱乐等领域，未来还有广阔的应用前景。
三、人工智能与深度学习人工智能是计算机视觉技术的根本，它是指利用计算机算法和模型对复杂问题进行求解和决策的一种方法。
深度学习是人工智能的一个重要分支，它通过多层神经网络模拟人脑神经元的工作原理，实现对复杂数据的表示和分类。
深度学习技术已经在计算机视觉领域取得了显著成果，例如在图像分类、目标检测、人脸识别等方面超过了人类的表现。
未来，随着深度学习算法和计算机算力的不断提升，计算机视觉技术将迎来更大的发展空间。
四、计算机视觉技术的应用前景计算机视觉技术在人类生活中已经得到了广泛的应用，并且随着科技的不断发展，其应用前景也变得越来越广阔。
在医疗健康领域，计算机视觉技术可以应用在病理分析、医学影像诊断等方面，为患者提供更加精准的医疗服务。
计算机视觉技术的发展与应用教程
计算机视觉技术的发展与应用教程计算机视觉技术（Computer Vision）是一门涉及计算机科学、数学和工程的多学科交叉领域。
它致力于从图像和视频中获取、处理和理解信息，以使计算机能够模拟人类视觉系统并进行类似的认知和决策。
“计算机视觉的发展与应用”是一个热门的话题，本文将为您介绍计算机视觉技术的发展历程以及其在各个领域的应用。
一、计算机视觉技术的发展历程计算机视觉技术的发展经历了几个重要阶段。
1. 早期发展阶段（上世纪60年代-80年代）：在上世纪60年代，计算机科学家开始研究如何让计算机能够理解和处理图像。
早期的计算机视觉技术主要集中在如何提取图像的特征和进行模式识别。
但由于当时计算机的处理能力和存储技术有限，计算机视觉技术的应用受到了很大的限制。
2. 中期发展阶段（上世纪80年代-2000年代）：随着计算机处理能力和存储技术的不断提升，计算机视觉技术取得了显著的进展。
在这个阶段，研究者们提出了一系列新的算法和方法，如边缘检测、特征匹配和目标跟踪等。
同时，计算机视觉技术也开始应用于工业自动化、医学影像处理、人脸识别等领域。
3. 当代发展阶段（2000年至今）：随着深度学习和神经网络等人工智能技术的迅猛发展，计算机视觉技术取得了前所未有的突破。
深度学习模型能够通过大量的数据和计算，学习出逐渐接近人类水平的图像识别能力。
同时，计算机视觉的应用也日益普及，从自动驾驶、智能家居到医疗诊断等，计算机视觉技术正深刻改变着我们的生活和工作方式。
二、计算机视觉技术的应用领域1. 自动驾驶：自动驾驶技术是计算机视觉技术的一个重要应用领域。
通过利用摄像头、激光雷达等传感器获取道路及周围环境信息，计算机可以实时感知和理解道路情况，做出相应的决策和控制。
自动驾驶技术可以提高驾驶安全性和效率，减少交通事故的发生。
2. 工业自动化：在工业生产中，计算机视觉技术可以用于产品质量检测、机器人视觉引导等方面。
通过采集产品图像，利用计算机视觉算法进行图像处理和分析，可以快速准确地检测产品缺陷、完成产品分拣和分类等任务，提高生产效率和品质。
机器视觉的发展和应用
机器视觉的发展和应用机器视觉是一种利用计算机视觉技术实现的自动检测、测试、分析和处理图像信息的技术，也是一项快速发展的技术。
机器视觉在工业自动化、医疗、安防、智能交通等各个领域都得到了广泛应用。
本文将从机器视觉的发展、应用以及未来展望三个方面展开阐述。
一、机器视觉的发展历程机器视觉源于20世纪50年代的数字图像处理技术，起初主要用于军事方面，后经过技术的不断发展，应用领域逐步扩展。
在上世纪70年代初，计算机视觉技术的进一步发展使得机器视觉技术的应用得到进一步推广。
在20世纪80年代初，机器视觉技术经过了快速发展，出现了一批具有实用价值的系统，如自动检测缺陷、计量、识别和定位系统等，为机器视觉技术的应用奠定了基础。
20世纪90年代初，数字图像处理技术和计算机视觉技术迅速发展，同时计算机技术、通信技术和软件技术的发展也极大地促进了机器视觉技术的发展。
随着计算机技术的进步，图像处理算法也得到了不断的改进，高像素、高速度、高清晰度的数字图像处理技术逐渐成熟，使得机器视觉技术得到了更快的发展。
二、机器视觉的应用领域（一）工业自动化领域工业自动化是机器视觉技术应用的主要领域之一，机器视觉技术在工业制造、质量检测方面已经得到了广泛的应用。
利用机器视觉技术进行自动化检测可以确保产品的质量和一致性，同时可以提升生产效率和降低人工成本。
在汽车、电子、半导体等领域，机器视觉技术实现了零缺陷生产，使得产品的生产效率和质量得到了更好的保障。
（二）医疗领域机器视觉技术在医疗领域应用也越来越广泛。
医疗领域需要对人体进行各种检测和治疗，精准的诊断和手术的质量是医疗领域最为关键的问题。
机器视觉技术可以用来辅助医生进行判断和诊断，如MRI、CT等医疗设备的影像识别、眼科、口腔等部位的影像检测等，有效地提高了检测效率和诊断准确性。
（三）智能交通领域机器视觉技术在智能交通领域也发挥了重要作用。
智能交通系统包括智能识别和智能控制两个方面，而机器视觉技术则在智能识别方面发挥了主要作用。
人工智能领域中的计算机视觉技术
人工智能领域中的计算机视觉技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的快速发展引起了广泛的关注和研究。
计算机视觉技术是人工智能领域中的一个重要分支，涉及如何让计算机能够理解和解释图像和视频。
本文将介绍人工智能领域中的计算机视觉技术的发展、应用及未来前景。
一、计算机视觉技术的发展计算机视觉技术的发展可以追溯到上世纪50年代，但真正取得重大突破的是在近年来随着深度学习算法的发展。
深度学习算法的出现使得计算机能够通过学习大量的图像和视频数据来提取高层次的特征，从而实现更准确、更快速的图像识别和分析。
二、计算机视觉技术的应用计算机视觉技术在各个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用领域：1. 人脸识别：人脸识别技术已广泛应用于安全领域，如门禁系统、刷脸支付等。
通过计算机视觉技术，可以准确地识别一个人的身份。
2. 目标检测与跟踪：目标检测与跟踪技术可以在图像或视频中找到指定的目标，并实时跟踪其位置和运动轨迹。
这种技术在自动驾驶、监控系统等领域都有重要的应用。
3. 图像分类与标注：计算机视觉技术能够对图像进行分类，将其归类到相应的类别中。
这一技术可以应用于图像搜索、商品推荐等方面。
4. 医学影像分析：计算机视觉技术可以辅助医生对医学影像进行分析，实现疾病早期诊断和治疗方案的制定。
三、计算机视觉技术的未来前景计算机视觉技术的发展前景非常广阔。
随着AI技术的不断进步，计算机在识别和理解图像方面的能力将进一步提高，应用场景也会更加多样化。
1. 智能交互：计算机视觉技术可以用于人机交互，通过识别和解释人的动作和表情，实现更自然、更智能的人机交互方式。
2. 智能监控：计算机视觉技术可以应用于智能监控系统中，通过识别异常行为和物体，实现对安全事件的及时预警和响应。
3. 增强现实：计算机视觉技术可以与增强现实技术相结合，提供更丰富、更真实的虚拟体验，如虚拟试衣、虚拟导游等。
4. 自动驾驶：计算机视觉技术是实现自动驾驶的核心技术之一。
《2024年计算机视觉技术应用研究综述》范文
《计算机视觉技术应用研究综述》篇一一、引言计算机视觉技术是人工智能领域的重要组成部分，其通过模拟人类视觉系统，实现对图像、视频等视觉信息的处理、分析和理解。
近年来，随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术在各个领域得到了广泛应用，包括但不限于安防监控、医疗诊断、自动驾驶、智能机器人等。
本文旨在综述计算机视觉技术的研究现状、应用领域以及未来发展趋势。
二、计算机视觉技术概述计算机视觉技术是一种利用图像处理技术、模式识别技术和人工智能技术等手段，对图像和视频信息进行获取、传输、存储、分析和理解的技术。
其核心技术包括图像处理、特征提取、目标检测、图像识别等。
计算机视觉技术的应用，能够提高人们的生产效率和生活质量，具有重要的应用价值。
三、计算机视觉技术研究现状目前，计算机视觉技术的研究主要集中在以下几个方面：图像处理技术、深度学习算法、三维重建技术等。
其中，深度学习算法在计算机视觉领域的应用最为广泛，如卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、人脸识别等领域取得了显著的成果。
此外，随着硬件设备的不断发展，计算机视觉技术的处理速度和精度得到了显著提升。
四、计算机视觉技术应用领域1. 安防监控：计算机视觉技术在安防监控领域的应用主要体现在智能视频监控和人脸识别等方面。
通过智能视频监控系统，可以实现实时监控和预警功能，提高安防系统的效率和准确性。
2. 医疗诊断：计算机视觉技术可以帮助医生实现图像分析、病变检测等功能，提高医疗诊断的准确性和效率。
如计算机辅助诊断系统在肺癌、乳腺癌等疾病的诊断中得到了广泛应用。
3. 自动驾驶：计算机视觉技术是实现自动驾驶的关键技术之一。
通过图像处理和识别技术，可以实现车辆对周围环境的感知和判断，从而实现在复杂道路环境下的自动驾驶。
4. 智能机器人：计算机视觉技术可以帮助机器人实现目标识别、姿态估计等功能，提高机器人的智能化程度和应用范围。
如服务机器人在餐饮、医疗等领域得到了广泛应用。
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收稿日期：２０１６－０７－０４作者简介：薛 峰（１９７７－），男，江苏扬州人，本科，电子信息工程师，研究方向：新一代信息技术。
文章编号：１００９－３６６４（２０１６）０６－０１３３－０２ 中图分类号：ＴＰ２７３．５ 文献标识码：Ａ通信技术计算机视觉检测技术的发展及应用研究薛 峰１，郭 萍２（１．经济和信息化委员会，江苏扬州２２５００９；２．扬州市田家炳实验中学，江苏扬州２２５００９） 摘要：企业在自动化以及柔性化发展之下对计算机质量辅助系统提出了较高的要求，而计算机视觉检测（ＣＶＩ）技术则成为了企业优化质量辅助系统的关键要素。
因此，ＣＶＩ技术被广泛应用，众多的学者将目光聚焦于ＣＶＩ技术的应用与发展上。
文中分析了ＣＶＩ技术的优越性，论述了ＣＶＩ技术的工作原理，探讨了ＣＶＩ技术的具体应用，阐述了ＣＶＩ技术的发展。
关键词：计算机；视觉检测技术；发展；应用Ｔｈｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＸＵＥ Ｆｅｎｇ１，ＧＵＯ Ｐｉｎｇ２（１．Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ，Ｙａｎｇｚｈｏｕ ２２５００９，Ｃｈｉｎａ；２．Ｙａｎｇｚｈｏｕ Ｔｉａｎｊｉａｂｉｎｇ Ｍｉｄｄｌｅ Ｓｃｈｏｏｌ，Ｙａｎｇｚｈｏｕ ２２５００９，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ，ｔｈｅ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ ｐｕｔｓ ｆｏｒｗａｒｄ ｈｉｇｈｅｒ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｏｎ ｔｈｅｃｏｍｐｕｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ ａｉｄｅｄ ｓｙｓｔｅｍ．Ａｎｄ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｖｉｓｉｏｎ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ（ＣＶＩ）ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｈａｓ ｂｅｃｏｍｅ ｔｈｅ ｋｅｙ ｅｌｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｅｎ－ｔｅｒｐｒｉｓｅ ｔｏ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ ａｕｘｉｌｉａｒｙ ｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ＣＶＩ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｓ ｗｉｄｅｌｙ ｕｓｅｄ，ｍａｎｙ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓ ｆｏｃｕｓ ｏｎ ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ＣＶＩ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｔｈｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ＣＶＩ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄ ｔｈｅｗｏｒｋｉｎｇ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ＣＶＩ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｓ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ａｎｄ ｔｈｅ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ＣＶＩ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｓ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐ－ｍｅｎｔ ｏｆ ＣＶＩ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｓ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｐｕｔｅｒ；ｖｉｓｕａｌ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ；ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ 随着计算机的普及以及传感器和逻辑数字器件的良好发展，社会大众开始依托传感器、逻辑数字器件和相应计算机来实现视觉信息的有效处理和获取，在很大程度上推动了ＣＶＩ技术实现快速发展。
此外ＣＶＩ技术具备的信息集成、信息加工和相应大量信息获取等功能也促使越来越多的企业以及技术研究人员对其予以重视。
１ ＣＶＩ技术的内在优越性以及工作原理１．１ ＣＶＩ技术的优越性ＣＶＩ技术能够对大量信息予以快速有效获取，同时还能够对获取信息进行自动处理，并和相应的控制信息以及设计信息良好集成。
因此ＣＶＩ技术被广泛应用于各领域自动化工作中，而ＣＶＩ技术内在优越性主要体现在能够促使各行业生产实现自动化以及柔性化发展。
尤其是对于一些高危工作而言实际操作现场难以用人工视觉予以开展作业，这时候就需要利用依托于机器视觉的ＣＶＩ技术来有效解决。
１．２ ＣＶＩ技术的工作原理ＣＶＩ技术的工作原理：利用视觉实际传感器对信息予以良好搜集，之后通过复杂计算处理获得特定面（线结构光）以及特定线（点结构光）检测点位置。
具体例举线结构光来讲，光投射器于空间实际投射产生光束面，依据摄像机和光束面两者间位置关系获取像平面以及光束面区域中的具体点坐标［１］。
检测环节中投射器实际投射形成的光平面和所需要检查的物体表面实际重合相交，在空间产生较为明亮的一条直线，该直线能够依据投影透视关系有效成像，之后计算机可以利用该检测直线获取投影坐标，最终据此计算出物体表面与光平面具体位置关系。
２ ＣＶＩ技术具体应用ＣＶＩ技术具备较大信息量获取以及远距离作用和相应非接触性等特点，尤其是在图像技术快速发展背景之下ＣＶＩ技术更是被有效应用于各个行业领域。
（１）应用于工业检测。
ＣＶＩ技术能够较好地替代基于人眼作业的计算机方面相关系统，在自动化以及大批量和高速化的工业流水生产线中利用ＣＶＩ技术对生产零件尺寸予以测量，并对不同加工零件予以辨识，尤其是对于零件质量进行检查。
事实上ＣＶＩ技术早在２０００年就被发达国家应用在了多种产品日常生产环节中，如人工钻石的生产以及半导体的生产等［２］。
总的来讲利用ＣＶＩ技术能够实现工业中精密性非接触测量以及产品表面实际质量的监控和检测。
（２）应用于医疗检测。
现今ＣＶＩ技术也被引入到了内窥镜检查以及ＥＣＴ检查和相应的Ｘ光、Ｂ超等医学检查环节中，此外还被应用于细胞图像以及病理分析和相应的血管造影、医学影像等大量分析系统中。
如将ＣＶＩ技术应用于医学图像相应研究系统中能够对患者血液中的细胞进行有效计数并实现自动化良好分类，最重要的是能够主动对癌症细胞予以良好识别。
（３）应用于公安检测。
ＣＶＩ技术可应用于安全监控以及自动图像跟踪和相应的痕迹辨认系统中，还可以应用于电子警察以及识别疑犯指纹工作中。
如ＣＶＩ技术能够自动对疑犯相应指纹予以检测，对比指纹库中预留指纹信息，从而帮助公安机关快速实现案件侦·３３１·破［３］。
（４）应用于石油检测。
ＣＶＩ技术常被应用在岩石图像以及含油数量等分析系统中。
如ＣＶＩ技术能够在具体的石油开采中对岩石图像进行科学数据分析，进而判断石油具体所在区域等。
（５）应用于金融检测。
ＣＶＩ技术应用于对运钞车的自动检测以及金库监控和相应的票证处理、自动柜员机检测以及支票印章判别真伪等工作中。
如将ＣＶＩ技术引入到印刷纸币方面的质量检测中，能够对流水线中的纸币予以图案以及盲文和相应号码、颜色等多方面的分析比较，这对于以往人眼辨别纸币质量方式予以了突破［４］。
（６）应用于交通检测。
ＣＶＩ技术可应用于高速公路自动化收费系统中，还可以应用于日常道路车辆闯红灯违章自动检测系统中，应用于交通管制以及车牌识别等系统中。
例如应用ＣＶＩ技术于车辆违章自动检测工作中时，可以将车辆牌照及时拍摄并快速传递给管理中心，之后对车辆牌照图片进行信息提取并检索具体违章人员［５］。
３ ＣＶＩ技术的发展ＣＶＩ技术作为新型化的高科技检测技术，更加具备了敏捷性、非接触性、直观性、高精度性等特点，应用于多个领域中的产品检测以及质量检测等系统工作中。
相较于传统检测而言，ＣＶＩ技术具备较高检测效率，检测更加准确可靠。
ＣＶＩ技术当前面临的发展困境，具体来讲，ＣＶＩ技术本质上涉及多种学科知识，属于交叉技术，不仅包含了热学以及光学知识，而且还包含了机械以及电子等知识，而研究ＣＶＩ技术最初目的是为了将人类视觉予以良好延伸以及有效模拟。
对于社会大众来讲视觉是与生俱来能够轻易被获取的一种生理功能，对于机器而言视觉则是需要依托于标定方法以及计算机方面定量模型等发展而来［６］。
传感器研发以及计算理论的止步不前对于ＣＶＩ技术进一步发展起到了较大的阻碍作用，因此当前要想真正的发展ＣＶＩ技术，就需要众多的技术人员关注到对ＣＶＩ技术起着关键影响作用的传感器研发以及计算理论的探讨。
４ 结 论综上分析可知，ＣＶＩ技术的应用无疑对各个行业发展起到了积极的作用，从而间接作用于国家经济的增长，最重要的是能够对当前居民日益增长的生活需求予以良好满足。
由此可见，对ＣＶＩ技术深入研究较为重要。
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（２）当有同塔双回或者多回高压交流输电线路穿越城镇居民区时，应尽量采用逆相序排列，以便达到有效减小线路下方工频电场的目的，减小输电线路电场对人们日常生活的干扰。
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