visionapplication(视觉应用)
视觉艺术英文范文
“视觉艺术”的准确翻译“视觉·艺术”[Visual Arts]#作为学科或专业术语时，多用“Visual Arts”；◎视觉艺术系--“Visual Arts Department”◎视觉艺术中的BSAD基础理论--“Foundations in the Visual Arts”[VisionArt]#作为欣赏图画、具体形象或命名等的“视觉艺术”说法，几乎都用：“Vision Art”◎如：Vision Art gallery --视觉艺术画廊◎这是一个相关正式论文的标题，供参考：《纺织面料开发中视觉艺术的应用》Application of vision art in developing spinning material。
“视觉艺术”的准确翻译“视觉·艺术”[Visual Arts]#作为学科或专业术语时，多用“Visual Arts”;◎视觉艺术系--“Visual Arts Department”◎视觉艺术中的BSAD基础理论--“Foundations in the Visual Arts”[Vision Art]#作为欣赏图画、具体形象或命名等的“视觉艺术”说法，几乎都用：“Vision Art”◎如：Vision Art gallery --视觉艺术画廊◎这是一个相关正式论文的标题，供参考：《纺织面料开发中视觉艺术的应用》Application of vision art in developing spinning material英语初一上册范文,要题目是一周的课程,50词左右,谢谢！A、必修课：美国高中课程比较广泛，基础的必修课有：英语、自然科学（3门：如生物、化学、物理或地理、环境、辩论）、社会科学（美国历史、世界历史、经济学、心理学）、数学（代数、几何、三角函数等）。
B、选修课：美国高中的选修课特别多，一般美国高中均要求学生选修一定的学分。
常见的选修课有：视觉艺术（画画、雕刻、油画、摄影）；行为艺术（合唱、戏剧、舞蹈、电影、乐队、管弦乐）；职业课程（木工、金属加工、汽车修理）；计算机/商科课程（文字处理、编程、图像设计、计算机俱乐部、网页设计）；体育（美式足球、棒球、篮球、网球、田径、游泳、水球）；新闻/出版（校报、年历、电视制作）；外语（一般是法语、德语、西班牙语）；家庭和消费者科学、健康（家庭经济学、营养学、幼儿发展）。
机器人视觉应用
机器人视觉应用随着科技的发展，机器人正在变得越来越普遍，并且被应用于很多不同的领域。
其中之一就是机器人视觉，也就是让机器人能够通过摄像头等视觉设备来获取环境信息并作出反应。
机器人视觉应用涉及的范围非常广泛，从工业应用到医疗保健，从农业到航空航天，无所不包。
下面我们就来看看机器人视觉的一些常见应用。
工业制造工业制造可能是最广泛使用机器人视觉技术的领域之一。
工业机器人可以利用机器人视觉来完成诸如导航、视觉识别和测量等任务。
例如，在汽车制造过程中，机器人可以使用视觉系统来定位和正确安装部件。
在食品生产中，视觉系统可以检测和分类不同的食品甚至进行外观检查。
这可以提高生产线上的效率和产品质量。
医疗保健机器人视觉在医疗保健领域中的应用也越来越受到重视。
机器人在手术中的实际操作中，需要精准度，视觉技术可以帮助机器人更准确地探索人体，并精确到达目标位置。
机器人视觉技术还被用于智能病床的发展，帮助医生远程检测病人的状况，及时提出诊断。
农业农业也是机器人视觉应用的领域之一。
机器人可以识别植物，判断它们是否健康以及是否需要滋润。
这样就可以减少农作物的病害，并确保最佳生长条件。
此外，机器人还可以收集散落在地上的农作物，并保证它们存储在自己的容器内，并且这样也可以减少损耗。
航空航天在航空航天领域中，机器人视觉的应用范围也非常广泛。
例如，机器人可以被设计用于太空站定位、工具定位和捕捉空间垃圾。
同时，机器人视觉还可以帮助飞行员更好地飞行，就像自主导航和避免障碍一样。
总结机器人视觉是现代科技的重要发展方向之一。
在上述几个行业中，我们可以看到机器人视觉的应用已经取得了非常显著的结果，机器人视觉技术正在被广泛应用并将为各个领域带来更多的效益。
随着机器人的智能水平逐渐提高，机器人视觉应用的潜力也会越来越大，我们相信未来机器人视觉技术将会创造更多的令人惊喜的结果。
VisionPro中文教程_完全版
--Terry Ding
在我们正式开始之前的准备工作…
• 介绍
– 您是谁？ – 您工作的公司名称？地点？ – 所在岗位/工作职责？ – 此前您的视觉体验？ – 您的VisionPro应用程序？
• 纪律 • 互联网使用协议 • 课程安排
1
课程预期目标
通过学习以下内容可让您从本课程中受益匪浅：
1
MVS 8500 光电输入/输出选项
• 接线盒（800-5712-3） • 电线（300-0389） • 用于VisionPro的默认输入/输出选项 • 提供8对可编程光电输入线路和输出线
路 • 输入线路4、5、6、7 均为触发线路 • 输出线路4、5、6、7 均为频闪线路
1
MVS 8500 Split 输入/输出选项
• LVDS选项（300-0539） • TTL选项（300-0540） • DualLVDS选项（300-0538）
• Hirose电线在接线盒上提供 5V 和12V电源
• 常用可编程输入/输出接线选项
1
MVS 8600 触发/频闪/编码器
LVDS选项 • VisionPro的默认选项 • 提供多达2个TTL或者光电触发连接 • 提供多达2个TTL或者光电频闪连接 • 提供1个编码器连接 • 提供8条常用光电输入线路和8条常用
Microsoft IEEE 1394总 线驱动程序版
本
DCAM模块版本
DCAM驱动程 序版本
1
FireWire DCAM系统工具
• 拓扑信息包括FireWire的 总线速度
• 总线速度必须是S400或 者S800
• 对于IEEE 1394b 设备的 S100总线速度表明 Windows XP SP2正在运 行 SP2 Windows FireWire总线驱动程序
机器人视觉实操手册
Visionpro教案一、软件基本介绍1.四种开发模式2.应用程序向导界面3.Quikbuild界面基本介绍4.作业编辑器界面介绍二、图像获取1.本地图像图像数据库文件：.idb&.cdb位图：.bmp标记图像文件格式：.tif2.相机采集•手动–软件触发–采集图像并将其复制到输出图像（OutputImage）缓冲区–和AcqFifo.Run一样•自由运行–以相机最大帧率采集图像•硬件自动–当探测到外部触发线上有信号时开始采集–如果取回图像的速率低于触发的速率，可能会发生超运行错误•硬件半自动–当您执行运行时，AcqF工具激活板卡，然后等外部的触发–要采集另一个图像，再执行运行；否则，可能丢失下一个外部触发•超时–以毫秒为单位设置在调用采集（Acquire）或者完整采集（CompleteAcquire）时使用的超时时间–超时时间通常用于处理不发生触发的情况•最后一组参数用于专业化采集设置–频闪采集–使用辅助灯光模块–使用渐进扫描相机采集部分图像–使用查找表单3.CogImageFileTool工具保存图片（.idb.cdb.bmp.tif.jpg.png）从现有文件读取图片三、图像处理工具1.Histgram工具对图像进行统计分析，生成灰度直方图及像素统计结果2.PMALign工具模板匹配工具：先训练模板，在搜索区域内搜索和模板匹配的对象训练参数：三种算法（patmax/patflex/patquick）训练模式（图像、建模）极性、粒度（粗糙粒度、精细粒度）、弹性、信息训练区域与中心原点：中心原点涉及精度问题图像掩膜器：盖住需要忽略的部分运行参数：查找概数、接受阈值角度、缩放、X缩放、Y缩放六种自由度搜索区域：在定义的搜索区域搜索模板图形：显示粗糙，显示精细显示所训练模板的特征结果显示：显示工具运行的结果添加输出终端练习：U盘定位、产品计数LSearch/PatInspect/SearchMaxCNLSearch:定位、存在或缺失、测量、检测PatInspect:将输入图像中某一区域的特征与预先训练的模型进行比较，然后俩者之间的偏差高亮显示，输出图像中的高亮部分即为图像的缺陷。
计算机视觉技术的应用
计算机视觉技术的应用随着互联网和智能设备的普及，计算机视觉技术越来越受到人们的关注。
计算机视觉技术利用计算机对图像和视频进行处理和解析，让计算机能够理解和识别图像和视频中的信息。
这项技术已经成为现代科技发展的重要方向之一，其应用范围也正在日益扩大。
一、人脸识别人脸识别是计算机视觉技术最常见的应用之一。
人脸识别技术可以用于安全管理系统、刑侦破案等领域。
例如银行的 ATM 机，现在已经加装了人脸识别系统，只有用户的脸被识别出来才能完成交易。
另外，很多政府机构也开始使用人脸识别系统来进行人员的身份验证和管理。
二、智能家居智能家居也是计算机视觉技术的应用之一。
现在越来越多的家庭开始使用智能家居系统，人们可以通过手机或其他设备远程控制家里的灯光、电器等设备。
而计算机视觉技术可以实现人体检测、语音控制等更加智能化的互动，让智能家居系统更加便捷和舒适。
三、自动驾驶自动驾驶也是计算机视觉技术的重要应用之一。
自动驾驶是指利用计算机处理感知信息、控制方向、速度等实现自动驾驶的一种技术。
通过计算机视觉技术，车辆可以自动感知周围的环境，如道路标记、障碍物等，实现自主导航、避障、安全驾驶等功能。
目前，自动驾驶技术已经成为汽车制造业的热门领域之一。
四、医疗影像诊断医疗影像诊断也是计算机视觉技术重要的应用之一。
通过计算机视觉技术，医生可以更加精确地诊断和治疗病情。
例如 CT、MRI 等医疗影像技术，通过计算机视觉技术可以更加精准地诊断肿瘤、骨折等疾病。
此外，新冠肺炎疫情期间，计算机视觉技术也被广泛应用于诊断和统计病情数据等方面，为医疗行业提供了有力的支持。
总而言之，计算机视觉技术已经成为现代科技领域中不可或缺的一部分。
从人脸识别到智能家居，从自动驾驶到医疗影像诊断，计算机视觉技术正广泛应用于各个领域。
这项技术的应用前景非常广阔，相信未来的计算机视觉技术发展将会更加成熟，其应用范围也将会更加广泛。
使用Vision框架实现iOS应用中的人脸识别(一)
Vision是苹果提供的一个强大的框架，可以在iOS应用中实现一系列图像处理和计算机视觉的功能。
其中，人脸识别是Vision框架的一个重要应用之一。
本文将探讨如何使用Vision框架实现iOS应用中的人脸识别功能，并探讨其应用场景和发展前景。
一、Vision框架简介Vision框架是苹果在iOS 11及更新版本中引入的一个图像处理和计算机视觉框架。
该框架提供了一系列强大的功能，包括人脸识别、目标检测、图像分割等。
其中，人脸识别是Vision框架的一个重要组成部分，可以使用其提供的API轻松实现人脸检测、人脸特征分析等功能。
二、使用Vision框架实现人脸检测Vision框架提供了`VNFaceObservation`类，可以用于检测图像中的人脸。
首先，需要创建一个`VNImageRequestHandler`对象，并将待处理的图像传入其中。
然后，使用`VNDetectFaceRectanglesRequest`类创建一个人脸检测的请求。
最后，通过调用`perform`方法执行请求并获取返回的结果。
这样，就可以得到一个`VNFaceObservation`对象数组，其中包含了检测到的人脸的位置和大小信息。
三、使用Vision框架进行人脸特征分析除了人脸检测外，Vision框架还可以进行人脸特征分析。
通过分析人脸的特征点，可以获取人脸的轮廓、眼睛、嘴巴等特征信息。
首先，需要创建一个`VNFaceLandmarksRequest`对象，然后通过调用`perform`方法执行请求并获取返回的结果。
返回的结果是一个`VNFaceObservation`对象，其中包含了人脸特征点的位置信息。
四、人脸识别在iOS应用中的应用场景人脸识别是一项非常有潜力的技术，在iOS应用中有广泛的应用场景。
一方面，可以用于提高安全性，例如，可以用于代替传统的密码和手势解锁方式，只有在识别到用户的真实面部后才能解锁设备或登录应用。
计算机视觉技术的研究和应用
计算机视觉技术的研究和应用计算机视觉技术（Computer Vision）是人工智能领域的一个重要分支，它试图使计算机系统能够以类似于人类视觉的方式识别、理解和处理图像和视频。
近年来，计算机视觉技术得到了快速发展，广泛应用于图像处理、视觉导航、智能监控、无人驾驶、增强现实等领域。
一、计算机视觉技术的基本原理计算机视觉技术主要包括图像获取、图像处理和图像识别三个基本环节。
图像获取是指通过摄像头等设备获取图像或视频信号，图像处理是指对这些图像信号进行滤波、降噪、增强等操作，以便提取有用的信息，图像识别则是针对已处理的图像信号进行分类和识别的工作。
计算机视觉技术的实现靠的是大量的算法和模型，其中最重要的是人工神经网络模型。
这些模型可以自动从样本中学习，通过训练不断优化自身的识别能力。
常见的神经网络模型包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。
二、计算机视觉技术的应用领域1. 图像处理计算机视觉技术在图像处理领域中得到了广泛应用。
例如，人们利用计算机视觉技术对图像进行滤波、降噪、增强等处理，以便清晰地显示出图片中包含的信息。
此外，计算机视觉技术还可以应用于图像复原、图像分割、图像配准等诸多方面。
2. 视觉导航视觉导航是机器人等智能设备实现自主定位和路径规划的核心技术之一。
目前，大量的无人机、机器人、AGV（自动引导车）等自主导航系统已经应用了计算机视觉技术。
通过计算机视觉技术，它们可以获得周围环境的信息，从而判断自身位置以及运动的方向和速度。
3. 智能监控和安防计算机视觉技术在智能监控和安防领域中也有广泛的应用。
利用计算机视觉技术可以提取图像中的人脸、车辆、行人等目标的各种特征，进而实现各种智能监控和安防功能。
例如，可以通过人脸识别技术实现门禁系统的高效、准确的识别；通过车辆识别技术实现智能交通管理等。
4. 无人驾驶无人驾驶是计算机视觉技术应用的一个重要领域。
人们利用计算机视觉技术对车辆周围的环境信息进行处理，从而实现车辆的自主导航和避免碰撞。
vision master 案例
Vision Master案例一、介绍Vision Master是一种视觉技术应用案例，通过使用人工智能和计算机视觉技术，可以实时检测、分析和处理图像或视频数据。
它可以应用于各种不同的领域，包括安全监控、交通管理、医疗影像分析等。
本文将针对Vision Master案例展开探讨，深入分析其技术原理、应用场景以及未来发展趋势。
二、技术原理Vision Master的核心技术是计算机视觉技术，它主要包括图像处理、目标检测、目标识别和目标跟踪等关键模块。
具体的技术原理如下：1. 图像处理图像处理是Vision Master的基础模块，它包括图像的预处理、增强和滤波等操作。
通过优化图像质量和增强图像特征，可以提高后续目标检测和识别的准确性。
2. 目标检测目标检测是Vision Master的核心功能，它通过分析图像或视频中的像素信息，识别出感兴趣的目标。
常用的目标检测算法包括卷积神经网络（CNN），它通过多层卷积和池化操作，能够有效地提取图像特征，从而实现目标检测。
3. 目标识别目标识别是Vision Master的关键任务，它通过对目标进行分类和标记，实现对不同目标的识别和区分。
常用的目标识别算法包括支持向量机（SVM）和深度学习算法（如卷积神经网络），它们能够根据图像的特征进行分类和识别，进一步提高系统的准确性。
4. 目标跟踪目标跟踪是Vision Master的扩展功能，它通过在连续帧中追踪目标的位置和状态，实现对目标的实时监测和跟踪。
常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器和粒子滤波器等，它们能够根据目标的运动模型和观测信息，预测目标的位置和轨迹。
三、应用场景Vision Master可以应用于多个领域，并在各个领域中发挥重要作用。
以下是几个典型的应用场景：1. 安全监控Vision Master可以用于安全监控领域，例如在公共场所设置监控摄像头，通过实时检测和识别行人、车辆等目标，从而保障公共安全。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
机械制造 !" 卷பைடு நூலகம்第 !#$ 期
!""# $ %%
!"
现状・趋势・战略
! 知识引导 " 大量数据 同样的图像在不同的知识导引下， 灰度图像和彩色图像的信息量都十 ： 测系统中应用 9 > ; 8 微计算机信息， #==" ， "’ （ "" ） #" A ## 王箐8 机器视觉检测刀具磨损状态初探 9 > ; 8 武汉测 "# 梅安华， 绘科技大学学报， "??B< "( ) " 3 ： (% A ?B 张裕8 机器视觉检测滚子表面缺陷 9 > ; 8 轴承， "B 先武， "??"， （ ： %） B? A B@ 冯心海8 基于布尔神经网络的瓷砖表面缺陷检测 9 > ; 8 "@ 赵海洋， 计算机应用与软件， ： #==" ， "( （ #） #! A #? 华建兴， 黄秀宝8 基于匹配 \*]16 滤波器的规则纹 "! 贡玉南， ： 理缺陷检测方法 9 > ; 8 中国图象图形学报， #=="， !（ ’） %#@ A %#( "% 潘洪平 < 董申8 钢球表面质量评价系统用展开轮的理论研究 （ 9 > ; 8 轴承， ： #==" ， "# ） #( A B" "’ C8 Y8 F11,/0< \8 >8 J*T/< F8 V8 >*+4012< F8 >8 C*PM168 I,*,-0,O+*M T6/P M/./M E17/M0 Q16 1]R/+, M1+*,-12 *27 -7/2,-Q-+*,-128 [E*T/ ) "@ 3 U !BB A !@= *27 K-7/1 F1ENL,-2T< "??% ， "( &8 D8 &-E< H8 ^8 &-E< I8 ^8 ILG8 WL,1E*,-+ .-0L*M -20N/+,-12 0P0,/E ,1 7/,/+, Z612TMP *,,*+G/7 +1EN12/2,08 [2,/62*,-12*M F12 Q/6/2+/ 12 I-T2*M J61+/00-2T WNNM-+*,-120 *27 C/+G21M1TP ) [FIJWC_?( 3 < "??( "? [8 &G*271T-2< W8 &LEE/6,< X8 :*-Z*M78 XIJ *MT16-,GE0 Q16 ,G/ *L,1E*,-+ -20N/+,-12 1Q Q-‘-2T 7/.-+/0 1Q 6*-M61*7 M-2/0< [2,/6O 2*,-12*M F12Q/6/2+/ 12 I-T2*M J61+/00-2T WNNM-+*,-120 *27 C/+GO 21M1TP ) [FIJWC_?( 3 < "??( 黄心汉， 王敏8 基于视觉引导和超声测距的运动目标 #= 彭刚， 跟踪和抓取 9 > ; 8 高技术通讯， #==#< "# ) % 3 ： ’@ A ’(< (# #" 孟 丑武胜8 基于手眼视觉的测量与定位方法的 < 王田苗， 研究与实现 9 > ; 8 中国空间科学技术， #==#< "# ) % 3 ： "( A #! 廖学成， 乐静等译8 数字图像处理 9 : ; 8 ## 谷口庆治编8 朱虹， 北京： 科学出版社 < #==# 郑梅生， 颜景平8 视觉引导下的机器人跟踪复杂焊 #B 席文明， 缝的研究 9 > ; 8 东南大学学报， #===< B= ) # 3 ： ’? A (B ) 编辑 第一 A 三作者单位： 广东工业大学 邮政编码： 广州・!"==?= 第四作者单位： 深圳市视觉龙科技有限公司 收稿日期： #==@年@月 文 # 圻3 将会产生不同的识别结果。 分的巨大， 比如分辨率为 !"# $ !"# 的灰度图像的数据 同样分辨率的彩色图像的数据量是 ’%(&。 量为 #!%&， 巨大的数据量需要巨大的存贮空间， 同时不易实现快 速处理。 为了解决视觉所面临的问题， 研究人员不断寻求 新的途径和手段。 比如， 主动视觉 ) *+,-./ .-0-12 3 ， 面向 任务 的视觉 ) ,*04 5 16-/2,/7 .-0-12 3 ， 基 于知识、 基 于模 型的视觉， 以及多传感器信息融合和集成视觉等方法。 合理地使用这些方法不仅可以有效地提高系统的适应 性和鲁棒性， 而且可以求解机器视觉中较难的问题。
’
机器视觉技术存在的问题
对于人类视觉来说， 识别和理解周围场景是一件
非常容易的事， 但对于机器来说， 却是一件很困难的 事。 主要困难体现在如下几方面 ! / # 。 $ 图像多义性 三维场景被投影为二维图像， 深 度和不可见部分的信息被丢失， 因而会出现不同形状 的三维物体投影在图像平面上产生相同图像的问题。 另外， 在不同视角获取同一物体的图像也会有很大的 差异。 ! 环境因素影响 场景中的诸多因素， 包括照 明、 物体形状、 表面颜色、 摄像机以及空间关系变化都 会对生成的图像有影响。
技术， 机器视觉系统的首要目标是用图像创建或恢复 机器视觉是一个 现实世界模型， 然后认识现实世界 H & I 。 相当新且发展十分迅速的研究领域， 并已成为计算机 科学的重要研究领域之一。 机器视觉是在 -( 世纪 J( 年 代从统计模式开始的， 当时的工作主要集中在二维图 像分析和识别上。 通 -( 世纪 K( 年代 ， L4@0A8=（ &%KJ 年 ） 过计算机程序从数字图像中提取诸如立方体、 菱柱体 等各方面的三维结构， 并对物体形状及物体的空间关 系进行描述。 到了-(世纪M( 年代， 已经出现了一些视觉 以 N:2<1 O:AA 教授为代表， 提出了 应用系统。 &%MM 年， 不同于 “ 积木世界 ” 分析方法的计算视觉理论， 该理论 在-(世纪+( 年代成为机器视觉研究领域中的一个十分 重要的理论框架。 可以说， 对机器视觉的全球性研究热潮是从 -( 世 到+( 年代中期， 机器视觉获得蓬勃的 纪+(年代开始的， 发展。 随着光电自动化和计算机技术的 -(世纪%( 年代， 高速发展， 利用机器视觉的快速性、 可重复性、 智能化 和可现场性的特点， 机器视觉在汽车零配件批量加工 的尺寸检查和自动装配的完整性检查、 电子装配线的 元件定位、 印刷电路板的检验等应 PQ 上的字符识别、 用场合得到了具体的应用。
$
机器视觉在制造业中的应用
近几十年来， 在制造业中利用视觉系统的非接触、
速度快、 精度合适、 现场抗干扰能力强等突出的优点， 使机器视觉技术得到了广泛的应用， 取得了巨大的经 济与社会效益。 笔者在大量查阅有关资料的基础上， 对 国内外机器视觉技术应用于制造业的发展作一概述。 , & . 基于产品特征的检查 机器视觉在大批量生 产中， 能快速、 准确、 高效地检测产品的品质， 可大大地 提高生产效率。 通过对被检产品特征的深入研究， 归纳 了以下$ 种基于产品不同特征的检查。 ! 基于产品空间特征的检查 机器视觉在制造业 中通常是检查产品的尺寸是否在容许的范围内或产品
-
机器视觉原理及其视觉系统的组成部分
" 校青年基金资助项目 , 编号： (--(-* . 广东省自然科学基金资助项目 , 编号： ($-*+- .
!"
!""# $ %%
机械制造 9: 卷 第 9;< 期
现状・趋势・战略
是否有正确形状。 这类检查方法主要涉及到被检产品 二维或三维的几何特性， 如形状、 位置、 方向、 圆度等特 征， 也就是空间特征的检查。 在文献 ! " # 中提到印制电 路板（ 上焊点的实时在线检查和分类， 处理的 $%& ） 首先是对获得的图像 $%& 图像包括两个主要的步骤， 进行预处理以减少图像的噪声， 易于后续的焊点跟踪。 然后根据 $%& 上焊点典型的几何特征进行分类， 得出 文献 ! ’ # 采用启发式算法对 $%& 焊点的质量是否合格。 线段进行测量并评估视觉系统检测线段的精度。 文献 ! ( # 用机器视觉技术和自动控制技术对电子网板 （ 彩电 显像管的重要部件 ） 实现高精度和全自动的二维几何 尺寸检测。 文献 ! ) # 利用视觉技术检测电子插件的尺 测量范 寸。 文献 ! * # 介绍利用视觉检测技术的非接触、 围大等特点， 测量无缝钢管的直线度及截面尺寸。 同时 还介绍了一种将坐标测量机 （ 和视觉传感器结 %++） 合在一起的检测系统， 实现了较大范围的扫描测量。 文 献 ! , # 提出并实现了用机器视觉系统对汽车仪表质量 智能检测方法。 试验结果表明， 其绝对检测精度为 相对测量重复精度为12 。 -. -/00， ! 基于产品表面品质特征的检查 通过机器视觉 对产品表面凹陷、 划痕、 裂纹以及磨损的检查或对表面 精度、 粗糙度和纹理的检测， 从而对产品进行有效的评 估或分级。 文献 ! 3 # 介绍运用机器视觉技术对钢板表面 缺陷进行无损检测， 文中提到了美国 %45678 公司开发 的 9: ; 1--- 冷轧带钢表面自动检测系统， 该系统综合 效果可将缺陷检测阈值严格控制在带钢正常表面象素 达到高于其它检测系统中1. ( < 值偏差的 /. - < /. )倍， 文献 ! /- # 介绍一种测量和评估加工工件 ". -倍的水平。 表面粗糙度的方法。 文献 ! // # 介绍基于机器视觉的铜 箔基板疵点在线检测系统， 达到了在线检测的要求。 文 分析刀具磨损状态， 并对 献 ! /1 # 探讨用机器视觉检测、 刀具磨损情况作出预报， 通过实验验证并得到预期的 效果。 文献 ! /" # 介绍轴承滚子表面缺陷的机器视觉检 测系统对 !/- < !1-00 的圆柱滚子进行表面缺陷检 测， 可检出的最小裂纹宽度为 1- < "-"0， 并能在被测 表面有少量油污的情况下对大部分表面缺陷进行有效 的分选。 文献 ! /’ # 提出基于平面 %%= 的瓷砖产品的表 面质量检测的准则和方法。 文献 ! /( # 在对图像进行功 率谱分析的基础上， 根据人眼的视觉原理， 设计了两类 匹 配 >?@4A 滤 波 器 ， 对表面纹理缺陷进行检测。 文献 ! /) # 在计算机图像处理理论与模式识别理论的基础 上， 提出了钢球表面缺陷评价方法， 给出二窗法确定阈 值、 噪声去除和轮廓跟踪方法， 再从处理后的图像中提 取能表征缺陷性质的几何特征和纹理特征， 以实现计 算机对缺陷图像的理解和自动识别。 # 基于产品结构特征的检查 在生产线上， 通过 机器视觉能准确地检查产品是否丢失零部件 （ 如螺钉、 铆钉等 ） 或检查产品是否混有外物、 杂质。 文献 ! /* # 提 首先用一个合格的产品建立 到 $%& 元件构件的检测， 一个模板， 再用标准模板与被检查产品的图像相减， 得 到相减的图就可以判断电子元件的装配是否可接受。 文献 ! /, # 采用模板匹配方法实时在线检测汽车装配过 程中的异物出现情况。 通过专业操作人员选择一辆汽 车的四幅图像作为相应的模板， 然后由检测系统自动 分析， 这只是整个汽车装配线自动检测的一部分， 另外 一部分是检测汽车的门是否开还是关的状态。 文献 ! /3 # 应用滤波技术检测铁轨上的夹具和用神经网络算 法（ 检测螺丝。 BB:） C 1 D 机器视觉用于机器人的研究 在制造业， 机器 视觉也已应用于机器人， 为机器人建立视觉系统， 使得 机器人能更灵活、 更自主地适应所处的环境， 以满足在 柔性生产方式中对自动定位、 装配、 搬运和自动焊接的 需要。 文献 ! 1- # 提出一种基于视觉引导和超声测距的 文 手 ; 眼机器人系统对运动目标的跟踪和抓取方法。 献 ! 1/ # 提出一种基于手 ; 眼视觉的测量与定位方法， 可以判断未知目标物体是否可抓持以及为进行抓持规 划提供有效依据。 在重复定位任务中， 该方法可以利用 目标物体的先验信息快速定位从而避免频繁移动手 首先 臂。 文献 ! 11 # 介绍一种自动搬运冲压零件机器人。 用线状光投影方法， 除去金属表面的镜面反射所产生 同 时 计 算物 体 上 "= 位 置 向 量 、 法线向 的 伪 "= 信 息， 量， 最后检测出物体的某个面信息。 从检测出的面信息 中再检测出可保持稳定的位置， 利用真空吸盘吸起物 体进行搬运， 实现机器人高速且稳定地搬运工件。 文献 ! 1" # 介绍一种通过视觉引导的机器人跟踪复杂焊接的 应用。 利用双摄像机拍摄的图像求得焊缝上的空间点， 然后根据焊接要求的速度对空间点进行直线插补。 实 验表明， 由于使用视觉系统使得焊缝精度提高， 跟踪过 程简单迅速。