计算机视觉系统及其应用
计算机视觉技术及其应用案例解析
计算机视觉技术及其应用案例解析计算机视觉技术是人工智能领域中十分重要的一个分支，其应用领域广泛，包括工业、医疗、安防、交通、金融等各个领域。
本文将介绍计算机视觉技术的定义、原理、分类、应用案例等方面。
一、计算机视觉技术的定义计算机视觉技术是指将数字图像信号转化为实际世界中的物理信息，并对其进行分析、处理以及理解等过程。
计算机视觉技术的目的是实现对图像的理解和处理，使计算机能够像人类一样观察、理解和处理图像信息。
二、计算机视觉技术的原理计算机视觉技术原理主要涉及图像采集、图像处理和图像分析三个方面。
1.图像采集图像采集是计算机视觉技术的最开始过程，主要采用光学成像的方法，将图像信息转化为数字信号，形成数字图像。
目前常用的数字成像设备包括数码相机、CCD/CMOS传感器等。
2.图像处理图像处理是指对数字图像进行预处理、增强、分割和识别等操作，以获得更多的图像信息。
图像处理方法包括噪声滤波、灰度变换、形态学操作等。
3.图像分析图像分析是指对数字图像进行特征提取和目标识别等操作，以实现对图像的自动理解和处理。
图像分析方法包括图像分割、目标检测、目标跟踪等。
三、计算机视觉技术的分类计算机视觉技术按照不同的特点可分为以下几类：1.图像识别与分类图像识别与分类是计算机视觉技术中最为基础的应用领域，其主要任务是将数字图像分类为不同的类别。
图像识别与分类技术主要运用在图像搜索、人脸识别、物体识别等方面。
2.图像检测与跟踪图像检测与跟踪是利用计算机视觉技术对图像中的目标进行识别、定位和跟踪等操作。
其主要应用在视频监控、安防、智能交通等领域。
3.图像重建与三维建模图像重建与三维建模是利用多个二维图像信息进行三维重建和建模等操作，其主要应用在计算机辅助设计、医学影像分析等方面。
四、计算机视觉技术的应用案例1.智能语音与图像识别智能语音和图像识别技术在智能手机、智能音箱、智能手表等各类智能设备中被大量应用。
这些设备可以自动识别声音指令、人脸特征等信息，并自动完成相应的操作。
计算机视觉的算法与应用
计算机视觉的算法与应用计算机视觉是计算机科学领域中的一个重要研究方向，致力于使计算机系统具备感知和理解图像或视频的能力。
通过使用各种算法和技术，计算机视觉可以实现图像识别、目标检测、人脸识别、图像分割等功能，广泛应用于人工智能、机器人技术、安防监控、自动驾驶等领域。
一、图像处理算法图像处理算法是计算机视觉的基础，主要用于图像的预处理和特征提取。
常见的图像处理算法包括边缘检测、滤波、形态学处理等。
1. 边缘检测边缘检测算法用于从图像中检测出物体的边缘。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子。
这些算法可以通过计算图像中像素点的梯度或二阶导数来找到图像的边缘。
2. 滤波滤波算法用于对图像进行平滑或增强处理。
平滑滤波可以降低图像的噪声，常见的平滑滤波算法有均值滤波和高斯滤波。
增强滤波可以增加图像的对比度或细节信息，如直方图均衡化算法和锐化滤波算法。
3. 形态学处理形态学处理算法用于对二值图像进行形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。
这些操作可以改变图像中物体的形态和结构，用于去除噪声、填充空洞或分离连通区域。
二、图像识别与分类算法图像识别与分类算法旨在将图像分为不同的类别或识别出图像中的目标物体。
常见的图像识别与分类算法包括基于特征的分类方法和深度学习方法。
1. 基于特征的分类方法基于特征的分类方法使用手工设计的特征来表示图像，并使用分类器对图像进行分类。
常用的特征包括颜色直方图、纹理特征和形状特征。
常见的分类器有SVM、KNN和决策树等。
2. 深度学习方法深度学习方法是近年来计算机视觉领域的重要突破，其利用深度神经网络从数据中自动学习特征表示，并通过分类器进行分类。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
这些模型在图像识别和目标检测任务中取得了显著的成果。
三、计算机视觉的应用计算机视觉技术在各个领域都有广泛的应用，为人们的生活和工作带来了诸多便利。
计算机视觉的应用场景
计算机视觉的应用场景计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的学科，通过让计算机具备感知、理解和解释图像和视频的能力，从而实现各种实际应用场景。
计算机视觉广泛应用于许多领域，包括工业、医疗、交通、农业、安防等。
本文将介绍计算机视觉在不同领域的应用场景。
1. 工业领域在工业领域，计算机视觉被广泛用于自动化生产线和质量控制。
通过使用计算机视觉系统，可以实现产品的自动分类、检测和排序，提高生产效率和产品质量。
例如，利用计算机视觉技术，可以对产品的尺寸、形状、颜色等进行检测和测量，以确保产品符合要求。
此外，计算机视觉还可以用于检测生产线上的故障和异常，及时进行处理和修复，提高生产线的稳定性和可靠性。
2. 医疗领域计算机视觉在医疗领域的应用涉及医学图像处理、病理分析、疾病诊断等多个方面。
例如，通过计算机视觉技术，可以对医学影像（如X光片、CT扫描、MRI图像等）进行自动分析和解读，帮助医生准确诊断疾病。
此外，计算机视觉还可以用于医学图像的智能辅助操作，如智能导航、智能定位等，提高手术的精确性和安全性。
3. 交通领域计算机视觉在交通领域的应用主要包括智能交通管理、驾驶辅助系统和交通安全监控。
例如，通过计算机视觉技术，可以对交通流量和交通事故进行实时监测和预警，快速响应交通拥堵和事故，提高交通管理效率和交通安全水平。
此外，计算机视觉还可以用于车辆和行人识别、车牌识别等应用，实现智能交通管理和自动化驾驶。
4. 农业领域在农业领域，计算机视觉被广泛应用于农作物病虫害检测、果实成熟度检测、粮食质量检测等方面。
通过利用计算机视觉技术，可以对农作物的生长情况进行监测和分析，及时发现病虫害，并采取相应的防治措施，提高农作物的产量和质量。
此外，计算机视觉还可以用于果实成熟度的检测和分级，帮助农民提高农产品的市场竞争力。
5. 安防领域计算机视觉在安防领域的应用主要集中在视频监控和人脸识别方面。
通过使用计算机视觉技术，可以对监控视频进行实时分析和处理，实现视频内容的智能识别和异常检测。
计算机视觉技术的应用场景
计算机视觉技术的应用场景
1.自动驾驶：计算机视觉技术可以帮助车辆感知周围环境，识别路标、交通信号灯、行人、车辆等，并进行决策和控制。
2. 工业自动化：计算机视觉技术可以用于检测产品质量、识别物体、辨别缺陷等，提高生产效率，并降低错误率。
3. 安防监控：计算机视觉技术可以帮助监控系统自动识别异常事件，如盗窃、火灾、闯入等，及时报警并提供证据。
4. 医疗诊断：计算机视觉技术可以帮助医生进行影像诊断，如MRI、CT、X光等，提高诊断准确性。
5. 人脸识别：计算机视觉技术可以用于人脸识别，如身份验证、安防监控、考勤等。
6. 游戏娱乐：计算机视觉技术可以用于游戏娱乐，如虚拟现实、增强现实等，提升游戏的沉浸感和体验。
7. 物流配送：计算机视觉技术可以帮助物流企业自动识别包裹、运输工具等，提高配送效率。
8. 农业智能化：计算机视觉技术可以帮助农业企业管理土地、监测植物生长情况、识别病虫害等，提高农业生产效率。
总之，计算机视觉技术已经在许多领域得到了广泛的应用，并将为人们的生活带来更多便利和可能性。
- 1 -。
计算机视觉的应用
计算机视觉的应用计算机视觉是指计算机通过摄像头或传感器获取图像或视频数据，进而对图像或视频进行处理、分析以及理解的能力。
随着计算机算力的不断提高以及机器学习领域的发展，计算机视觉已经在多个领域得到了广泛应用。
一、智能安防智能安防是计算机视觉应用的一个重要领域。
目前，很多公共场所已经通过摄像头建立了监控系统，但是只有人力巡逻来了解监控画面。
随着计算机视觉的发展，可以通过图像识别算法对监控画面进行自动分析，使监控系统更加智能化。
例如，可以通过算法来检测是否有人越过围墙、是否挂有摄像头、是否有试图进入禁区等异常情况，达到智能巡逻的效果。
二、自动驾驶自动驾驶是计算机视觉应用的另一个重要领域。
通过深度学习等技术，计算机可以对路况、车辆、行人等进行实时识别和辨识，并进行智能决策和控制。
目前，许多汽车生产商已经将计算机视觉技术应用到自动驾驶领域，并取得了很好的效果。
此外，自动驾驶技术还能应用于物流、农业等领域，实现无人驾驶的物流配送和灵活的农场管理，节省人力物力并提高效率。
三、医疗影像识别计算机视觉技术在医疗领域也有广泛的应用。
通过计算机视觉技术可以对CT、MRI、X光等影像进行高速分析和识别，并提取出特征信息。
例如，在疑难病例的诊断中，计算机通过识别图像中的病灶可以提供更多的分析线索，辅助医生做出准确的诊断。
四、智能家居智能家居也是计算机视觉应用的一个领域。
智能家居通过安装各种传感器和摄像头，对家居环境进行智能化管理，使生活更加便捷。
例如，可以通过计算机视觉来识别住户的面孔，自动解锁门锁；还可以通过对宠物状况的识别和监测，实时掌握宠物的健康状况。
总之，计算机视觉技术已经在很多领域得到广泛应用，并将会在未来的各个领域中发挥更大的作用。
计算机视觉技术的介绍和应用领域
计算机视觉技术的介绍和应用领域计算机视觉是指给予计算机感知能力的一种技术，它使用数字图像或视频作为输入，通过图像处理和机器学习算法以及人工智能技术，使计算机能够模拟人类的视觉系统，从而实现对图像或视频中的对象、场景和特征的理解和分析。
计算机视觉技术在各个领域都具有广泛的应用前景，尤其在工业、医疗、交通和安全等领域中发挥着重要的作用。
首先，计算机视觉技术在工业领域具有重要的应用。
通过计算机视觉技术，可以实现工业自动化、质量检测、机器人导航等应用。
例如，在生产线上，计算机视觉技术可以用于检测产品的缺陷、确保产品的质量；在机器人导航中，计算机视觉技术可以帮助机器人识别环境中的障碍物和目标，从而实现智能导航。
其次，计算机视觉技术在医疗领域也得到了广泛的应用。
通过计算机视觉技术，可以实现医学图像的分析和诊断。
例如，在放射学领域，计算机视觉技术可以辅助医生进行肿瘤、疾病的诊断和分析，并提供更准确的结果；在手术过程中，计算机视觉技术可以帮助医生实时监测手术进展，提高手术精度和安全性。
此外，计算机视觉技术在交通领域也有重要的应用。
通过计算机视觉技术，可以实现交通监控、车辆识别和驾驶辅助等功能。
例如，在交通监控中，计算机视觉技术可以通过监测摄像头拍摄到的交通情况，实时识别出交通违章行为，提供给交警进行处理；在驾驶辅助中，计算机视觉技术可以通过识别前方的障碍物和行驶状态，提供给驾驶员更加准确的安全提示。
最后，计算机视觉技术在安全领域也有广泛的应用。
通过计算机视觉技术，可以实现人脸识别、行为监测和安防监控等功能。
例如，在公共场所的安全监控中，计算机视觉技术可以通过分析监控摄像头拍摄到的画面，识别出异常行为或可疑人物，并进行预警；在人脸识别中，计算机视觉技术可以辅助警方进行犯罪嫌疑人的追踪和抓捕。
总之，计算机视觉技术在工业、医疗、交通和安全等领域具有广泛的应用前景。
通过模拟人类的视觉系统，计算机能够对图像或视频中的对象、场景和特征进行理解和分析，从而实现智能化的决策和操作。
计算机视觉技术与应用
计算机视觉技术与应用随着计算机技术的迅猛发展，计算机视觉技术也逐渐成为了人们研究和应用的热点。
计算机视觉技术是指计算机利用图像处理和模式识别等技术，模拟人类视觉系统对图像进行处理和分析，从中获取有用的信息。
随着算法的不断进步，计算机视觉技术已经被广泛应用于各个领域。
一、计算机视觉的技术基础计算机视觉技术的主要技术基础包括图像处理、模式识别、计算机图形学和数学等多个学科。
其中，图像处理是计算机视觉技术的核心技术之一，其主要任务是对图像进行预处理，提取图像特征。
模式识别是计算机视觉技术的又一重要技术，主要任务是对处理后的图像进行识别和分类。
计算机图形学则是研究图像的表示和渲染技术，方便图像的显示和交互。
数学则是计算机视觉技术的基础学科，其数学模型为计算机视觉技术提供了理论基础。
二、计算机视觉技术的应用领域1.智能安防领域计算机视觉技术在智能安防领域具有很高的应用价值，可以通过人脸识别、车辆识别等技术来实现对区域的监控和防护，从而保证社会治安和民生安全。
2.医疗领域计算机视觉技术在医疗领域的应用主要涉及到医学影像的处理和分析。
通过图像匹配、分割和分类等技术，可以实现对医学影像的智能分析和诊断，从而提高诊断效率和准确性。
3.工业制造领域计算机视觉技术在工业制造领域也有着广泛的应用，可以通过对物体的测量和检测来实现质量检测和生产监控。
同时还可以通过机器人视觉技术来实现自动化生产和装配。
4.无人驾驶领域计算机视觉技术在无人驾驶领域也具有重要的应用价值，可以通过视觉导航、障碍物识别和交通场景分析等技术来实现车辆的自主导航和智能驾驶。
三、计算机视觉技术发展趋势计算机视觉技术在未来的发展趋势中，主要面临着以下几个方面的挑战和机遇。
1.深度学习技术将进一步应用随着深度学习技术的不断发展和应用，将进一步提高计算机视觉技术的性能和效率。
深度学习技术将成为计算机视觉技术的核心技术之一，提高计算机视觉技术的自学习和自适应能力，从而实现更加准确和智能的图像处理和识别。
计算机视觉原理介绍及应用
计算机视觉原理介绍及应用计算机视觉是一种利用计算机和数字图像处理技术对图像进行分析和理解的技术，它将人类视觉的能力转化为机器识别的能力，对于自动化控制、图像识别、机器人控制等领域具有重要的应用价值。
本文将从计算机视觉的基本原理、常用算法、应用领域等多个方面进行介绍。
一、计算机视觉的基本原理计算机视觉的基本原理是将图像数字化、处理和分析，其中数字化是将图像转换为数字信号，处理是对数字信号进行滤波、增强等操作，分析是从数字信号中提取特征并进行识别。
计算机视觉的主要流程包括：图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别等步骤。
图像采集是计算机视觉的第一步，它通过摄像头、扫描仪等设备采集图像，并将其转换为数字信号。
图像预处理是对数字信号进行滤波、增强等操作，以消除图像噪声、增强图像对比度等。
特征提取是计算机视觉的核心步骤，它通过对数字信号进行分析和处理，从中提取出具有代表性的特征，如边缘、角点、纹理等。
分类识别是计算机视觉的最终目标，它将特征向量与已知的模板进行比较，以确定图像的类别和标识。
二、常用的计算机视觉算法1. 边缘检测算法边缘检测是计算机视觉中最基本的算法之一，它通过对图像进行梯度运算，检测出图像中的边缘。
常用的边缘检测算法包括Sobel算法、Prewitt算法、Canny算法等。
2. 特征提取算法特征提取是计算机视觉中的关键步骤，它通过对图像进行分析和处理，提取出具有代表性的特征。
常用的特征提取算法包括Harris角点检测算法、SIFT算法、SURF算法等。
3. 目标检测算法目标检测是计算机视觉中的一个重要应用领域，它通过对图像进行分析和处理，检测出其中的目标物体。
常用的目标检测算法包括Haar特征分类器、HOG特征分类器、RCNN算法等。
三、计算机视觉的应用领域计算机视觉在工业、医疗、安防、交通等领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：1. 工业自动化计算机视觉在工业自动化中的应用非常广泛，可以用于工件检测、质量控制、机器人控制等方面。
- 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)。
课程设计课程名称工业自动化专题题目名称_计算机视觉系统及其应用学生学院____ _ 自动化 ________ 专业班级___ ___学号学生姓名___ _指导教师______ _____2013 年 6月 25日机器视觉系统及其应用摘要：主要介绍机器视觉系统的概要，简要分析机器视觉的特点、优越性和应用，具体介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的实际应用，并且分别举例说明。
机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。
关键词：机器视觉；标签检测；药物检测；水果品质检测；硬币检测。
1. 机器视觉系统1.1 机器视觉系统简介机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。
机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科。
机器视觉系统通过图像摄取装置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。
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。
机器视觉系统的优点有：1.非接触测量，对于被检测对象不会产生任何损伤，而且提高了系统能够的可靠性；2.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，而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。
现在，机器视觉系统在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。
1.2 基本原理图 1 是机器视觉系统的基本结构，在一定的光照（包括可见光，红外线甚至超声波等各种成象手段)条件下，成象设备（摄象机，图像采集板等）把三维场景的图像采集到计算机内部，形成强度的二维阵列——原始图象；然后，运用图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理以得到质量改善了的图像；其次，运用机器视觉技术从图像中提取感兴趣的特征分类整理；，构成对图像的进一步，运用模式识别技术对抽取到的特征进行描述；最后，运用人工智能得到更高层次的抽象描述。
完成视觉系统的任务。
图1机器视觉的基本结构1.3 其理论框架人类视觉器官通过亿万年的生物进化已经达到非常完美的地步，而我们对它的认识却非常肤浅。
自 70年代末，80年代初，MIT的马尔（D.Marr）教授创立了视觉计算理论，使视觉的研究前进了一大步。
马尔首先解决了研究视觉理论的策略问题，他认为视觉是一个复杂的信息处理问题，要完整地理解视觉，必须从一个不同的层次上对它进行解释：图2 Marr 视觉理论的分层模型第 1 个层次是信息处理问题的计算机理论，在这个层次上所研究的是对什么信息进行计算和为什么要进行这些计算；第2个层次是算法；第3个层次是执行，它研究完成某一特定算法的具体机构。
从计算理论这个层次来看，马尔教授提出视觉信息处理必须用三级内部表像加以描述。
这三级表像是：要素图（图象的表像），2.5 维图（可见表面的表像）和三维模型表像（用于识别的三维物体表像）。
因此，机器视觉可以看作从三维环境的图象中抽取、描述和解释信息的过程，它可以划分为以下6个主要部分：感觉、预处理、分割、描述、识别、解释。
再根据实现上述各过程所涉及的方法和技术的复杂性将它们归类，可分为3个处理层次：低层视觉处理；中层视觉处理和高层视觉处理。
这种划分对于将机器视觉系统的固有处理过程加以分类提供了一种有用的结构。
Marr理论是计算机视觉研究领域的划时代的成就，虽然它还不十分完善，但它给了我们许多研究计算机视觉的珍贵的哲学思想和研究方法，同时也给计算机视觉研究领域创造了许多新的研究起点。
2.机器视觉技术的应用实例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、模式识别等多个领域的交叉学科。
它不仅是人眼的延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能。
机器视觉不会有人眼的疲劳，有着比人眼更高的分辨精度和速度，借助红外线、紫外线、X 射线、超声波等高新探测技术，它在探测不可视物体和高危险场景时，更具有其突出优点。
下面介绍几个机器视觉典型应用实例。
2.1 在印刷行业中的应用．目前，机器视觉已成功地应用于印刷行业检测领域，大幅度地提高了产品的质量和可靠性，保证了生产的速度。
检测内容：1)检出条形码标签打印整体模糊的，数字、字母、条形码都不清楚的；2)检出标签上的字母、条形码、数字 1 项或者 2 项不清楚的，例如字母打印不清楚、条形码印刷断裂；在一段时间内所印刷的图案是相同的；3)检出标签尺寸不附合要求的，标准尺寸为 9 mmX 42 mm;4)材质表面有点反光，主体是白底黑字图案；5)速度：3～4 张／s；标签打印机打出的连续标签，标签间隔长度 3 mm；6)检出并剔除次品；7)进行在线或者离线检测。
该标签印刷质量检测系统是西安市春秋视讯技术有限责任公司为某公司研究开发的，现已成功投入使用。
2.2 在工业中的应用目前，机器视觉已成功地应用于工业检测领域，大幅度地提高了产品的质量和可靠性，保证了生产的速度。
例如产品包装、印刷质量的检测，饮料行业的容器质量检测，饮料填充检测，饮料瓶封口检测，木材厂木料检测，半导体集成块封装质量检测，卷钢质量检测，关键机械零件的工业CT等。
在海关，应用X射线和机器视觉技术的不开箱货物通关检验，大大提高了通关速度，节约了大量的人力和物力。
南京造币厂生产的印钞机是机器视觉在印刷行业的典型应用。
南京造币厂是中国唯一的印钞造币机械定点制造厂，属国家专控的重要企业。
其开发生产的 YBW2150 造币机工艺要求极为严格。
为保证每一道生产工序的可靠性，必须对生产中的产品进行 100％检测。
2000 年10月新发行的第 5 套人民币中，壹圆硬币的侧边加工采用高速滚边机，增强了防伪功能。
鉴于生产过程的严格控制要求，南京造币厂的工程师们，选定在造币的最后一道工序上安装视觉检测系统。
最后一道工序即压印工艺，完全是在线检测。
对图像检测系统提出了更高要求。
首先是高速性，既要求CCD相机是高速的，同时图像识别系统也要求计算速度和存储能力很强。
当硬币下落时，速度类似自由落体。
平均速度10件／s，那么每件测量的时间必须小于100 ms，同时考虑物体运动速度均匀，应尽量采用高速系统。
松下电工的新视觉产品 A210 通过试验监测，其触发、图像采集和计算的时间之和在40 ms之内，完全满足要求。
另外就是确定相机拍摄位置。
由于硬币在高速运行中，要准确地拍摄，必须有同步触发信号。
为此，采用了高速反射式光纤传感器检测。
在照明方面，为了削弱硬币弧形边缘的高反光效应，得到较好的图像质量，采用的是两组 LED 环形灯加频闪控制器配合图像采集。
在多方调研、实验、安装调试后，经过长达半年的生产验证，达到了 100％的不良品检出率。
2000年12月底国家造币印钞总公司对该产品进行了鉴定，并建议在全行业内推广。
2.3 在农业中的应用随着工厂化农业的快速发展，利用机器视觉技术对作物生长状况进行监测，实现科学浇灌和施肥，也是一种重要应用。
国外已将机器视觉技术成功地运用到农产品的质量检测上，尤其是水果的检测，应用最为广泛。
无损检测按原理可分为2种，一种是在水果外部发出一种能量，从水果对能量的输入与输出变化中得到水果相关的品质特性；另一种是通过对水果本身的化学发光或红外线放射的能量等来测定水果的品质。
水果品质无损伤检测的主要方法有：紫外线检测、可见光检测、近红外线检测、红外线检测、X光及CT检测等。
人工检测不仅费时、效率低下，而且与检验员自身的技术水平、经验有很大的关系，而传统的机械式分级技术只是根据水果的大小和重量进行分级，利用输送带或输送滚子上的空洞或间隙将水果分成有限的几个档次。
这类分级方法通常结构简单，但分级时可能由于碰撞而损伤水果，成为制约加工效率的一个瓶颈因素。
利用机器视觉技术检验水果具有实时、客观、无损害等优点，因而受到人们的青睐。
2.4 在医学中的应用在医学领域，机器视觉用于辅助医生进行医学影像的分析，主要利用数字图像处理技术、信息融合技术对X射线透视图、核磁共振图像和CT图像进行适当叠加，然后进行综合分析；还有对其它医学影像数据进行统计和分析如利用数字图像的边缘提取与图像分割技术，自动完成细胞个数的计数或统计。
在制药生产线上，机器视觉技术可以对药品包装进行检测，以确定是否装入正确数量的药粒。
这样不仅节省了人力，而且大大提高了准确率和效率。
目前大多数制药厂在药片包装生产线上，一般采用人工目测的方法分拣次品，手工劳动的介入严重影响了药片包装生产线的工作效率，不但浪费了大量的劳动力资源，而且包装质量不能从根本上得到保证。
有些厂家采用长时间录像机录像方式来弥补由于人工检测所带来的失误，但这失去了实时检测的意义，同时也存在检测成本高的问题。
利用机器视觉系统代替人进行药片包装缺损检测，可以提高生产效率，降低生产成本。
基于机器视觉技术的药片包装缺损检测系统是一个集机器视觉、光传感器和机电等技术于一体的机电一体化产品，具有计算精度高、速度快的特点，能迅速而准确地检测出药片包装的缺损，并对其进行综合分析，从而对成品和废品进行可靠分离。
机器视觉技术的药片包装缺损检测系统总体上由硬件和软件2个部分组成，其工作原理是：包装好的药片在传送装置中传输，传送装置在机器中分为2个区域：检测区和分离区。
在检测区，通过高速CCD摄像机将传送中的连续的药片图像传输到计算机中。
计算机对记录下的图像进行分析，分辨出未填置药片的废板。
当药板完成切割进入分离区时，横向安置的喷枪射出高压气体把废板快速吹出，落入废品箱，而成品药板正常落入成品区，从而实现成品和废品的分离。
基于机器视觉技术的药片包装缺损检测系统总体结构如图3所示。
为了充分利用原生产线，并有效地进行药片包装缺损检测，可在检测区安装两台CCD摄像机进行可靠检测，并加装适当的照明设备增强检测效果。
这种能代替人工检测、分类工作的机器视觉系统，能够大幅度降低检验成本，提高产品质量和劳动生产率，并为劳动者创造舒适的工作环境。
利用机器视觉识别系统代替人工进行药片包装检测具有实用价值，特别在自动化生产线上代替人工从事快速、单调的产品检验工作，可以达到快速和准确的效果。
3. 结束语机器视觉的诞生和应用，极大地解放了人类劳动力，提高了生产自动化水平，改善了人类生活状况，具有很好的应用前景。
该项技术目前在我国正处于起步阶段，急需广大科技工作者的共同努力，来迅速提高我国机器视觉的发展与应用水平，为现代化建设做出更大的贡献。
参考文献：[1].段峰，王耀南，雷晓峰，机器视觉技术及其应用综述．自动化博览， 2002，19(3)： 59 —62．[2].SINGHN，DELWICHEM．Machine vision methodsfor defect sorting stone fruit[J]．Transof ASAE，1994，37(6)：1989—1 997．[3].吴雪．计算机视觉技术在农产品和食品检测中的应用[J]．粮油加工与食品机械， 2002，23(2)：38—39．[4].赵静．果实形状的计算机识别方法研究[J3．农业工程学报，2001， 17(2)：165—167．[5].蔡健荣．利用计算机视觉的烟叶质量分选系统研究[J]．农业工程学报，2000，16(3)： 118—122．[6].张建平．计算机视觉在烟草行业中的研究及应用展望[J]．烟草科技，1998，18(2)： 22—23[7].喻擎苍.严红滨一种基于图像轮廓线的稻种模糊模式识别方法[期刊论文]-农业工程学报 2002(1)[8].杨仁全.王浚峰.张栋.周增产.张晓文机器视觉技术在自动移栽机上的应用[期刊论文]-长江蔬菜 2009(4)[9].基于机器视觉的嫁接用苗识别研究[期刊论文]-农机化研究 2009(11)[10].王斌.刘兴龙.刘永福.张立国机器视觉技术在农业应用中的研究[期刊论文]-农机化研究 2008(9)[11].柏流芳基于DSP的苹果大小和形状动态分级系统的研究[学位论文] 2006[12].安爱琴;余泽通;王宏强基于机器视觉的苹果大小自动分级方法[期刊论文]-农机化研究 2008(04)[13].刘燕德;彭彦颖;高荣杰基于LED组合光源的水晶梨可溶性固形物和大小在线检测[期刊论文]-农业工程学报2010(11)[14].GB/T 10651-2008.鲜苹果 2008[15].赵茂程;侯文军我国基于机器视觉的水果自动分级技术及研究进展[期刊论文]-包装与食品机械 2007(05)[16].曹乐平基于计算机视觉技术的水果分级研究进展[期刊论文]-农机化研究2007(11)[17].张俊雄;荀一;李伟基于计算机视觉的柑橘自动化分级[期刊论文]-江苏大学学报（自然科学版） 2007(02)[18].郑冠楠;谭豫之;张俊雄基于计算机视觉的马铃薯自动检测分级[期刊论文]-农业机械学报 2009(04)[19].张俊雄柑橘机器视觉分级中运动模糊图像恢复研究[学位论文] 2007[20].周钦红.张东兴苹果分选机输送定位机构的设计[期刊论文]-中国农业大学学报 2005(5)[21].成芳.应义斌机器视觉技术在农作物种子质量检验中的应用研究进展[期刊论文]-农业工程学报 2001(6)[22].杜东亮.毛鹏军.王俊.张丽丽.符丽君基于计算机视觉的烟叶自动分级系统硬件设计[期刊论文]-传感器与微系统 2008(4)[23].刘雅举.张莉.李东明.李娜.郭艳霞计算机视觉在农作物管理方面的应用研究[期刊论文]-科技情报开发与经济 2007(21)[24].梁改梅.杨锦忠.陈稳良.苗瑞玲计算机图像处理与分析技术在作物领域的应用[期刊论文]-科技情报开发与济 2006(12)[25].孙志丹基于机器视觉技术的苹果分级系统研究[学位论文]硕士 2005[26].刘军烟草在线异物实时识别与自动剔除系统研究[学位论文]硕士 2003[27].郭峰.曹其新.谢国俊.周金良基于OHTA颜色空间的瓜果轮廓提取方法[期刊论文]-农业机械学报 2005(11)[28].孙志丹基于机器视觉技术的苹果分级系统研究[学位论文]硕士 2005[29].陈杰烟草异物在线检测与实时剔除系统的研究与应用[学位论文]硕士2003[30].李少昆.王崇桃图象及机器视觉技术在作物科学中的应用进展[期刊论文]-石河子大学学报(自然科学版)2002(1)。