机器视觉培训教程第一讲
机器视觉系统培训教材
劣 1.Blooming
1.一致性较差
2.不能直接访问每个像素 2.光灵敏度差
3.没有片上处理功能
3.噪声大
CCD 串行处理
线性度好 低噪声 功耗一般 集成度较低
CMOS 并行处理，可直接访问单 像素 高动态范围
存在固定模式噪声
功耗较低
高集成度，芯片上集成了 很多功能
Interlaced Scan
添加微镜头可以增加填充因子
Horizontal shift registers
Output (Amplifier)
Overflow Drain主要用来消除 CCD Sensor的Blooming现象 它也被用来实现电子快门
通过Micro Lenses可以将传感器 的填充因子提高。 CCD可以从80%提高到约100% CMOS可以从30%提高到约80%
结果 孔 半径
1 3.147 mm ✓ 2 3.052 mm ✓ 3 2.785 mm
被测物体 CCD/CMOS图像传感器
数字图像
应用
光源 镜头
智能摄像机
机器视觉软件
FG
图像
I/O
内存中
模拟图像数据 数字图像
结果 孔 半径
1 3.147 mm ✓ 2 3.052 mm ✓ 3 2.785 mm
Serial readout register
Output (Amplifier)
Light sensitive CCD-sensor
Shielded memory area
...............................
Readout register
解决了Full Frame Array Sensor发生 Smear现象的问题 从感光部分转移到屏蔽存储区域的时 间约为500us
机器视觉培训系列教程之基础入门培训
机器视觉培训系列教程之基础入门培训第一节：机器视觉的概念和应用机器视觉是一种用于模拟人眼视觉系统的技术，它可以让机器像人一样“看”和“理解”周围的环境。
机器视觉的应用非常广泛，包括工业自动化、智能制造、无人驾驶、智能医疗等领域。
它可以帮助我们实现自动化生产，提高生产效率和产品质量；可以帮助机器人在复杂环境中实现导航和操作；可以帮助交通管理部门进行智能监控和交通管制。
通过机器视觉技术，我们可以让机器更好地适应人类生活和工作的需求，实现智能化、便捷化和高效化。
第二节：机器视觉技术的原理机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理和图像识别三个方面。
图像采集是指通过摄像头等设备获取环境的图像信息；图像处理是指对采集到的图像进行处理和分析，包括去噪、滤波、边缘检测等操作；图像识别是指通过图像处理技术对图像中的目标进行识别和分类。
这三个方面相互配合，共同构成了机器视觉技术的基本原理和方法。
第三节：机器视觉的技术方法机器视觉的技术方法主要包括特征提取、对象识别、目标跟踪等。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征信息，如颜色、纹理、形状等；对象识别是指通过对特征点进行匹配和分类，识别出图像中的对象；目标跟踪是指通过对图像序列的处理和分析，实现对目标的实时监测和跟踪。
这些方法在机器视觉技术中起着非常重要的作用，对于实现各种应用场景具有至关重要的意义。
第四节：机器视觉的发展趋势机器视觉技术正以前所未有的速度和规模发展，未来的发展趋势主要包括深度学习、云端计算、多传感器融合等方面。
深度学习是指通过建立多层神经网络模型对图像进行识别和分类，实现更加精准和智能的图像处理；云端计算是指通过云平台实现图像数据的存储和计算，实现更加灵活和便捷的信息处理；多传感器融合是指通过多种传感器对环境进行多维度、多层次的感知，实现更加全面和深入的信息获取。
这些发展趋势将进一步推动机器视觉技术的发展，为各种应用场景提供更加全面、智能和便捷的解决方案。
机器视觉培训
04
机器视觉的通信与集成
• 基于特征点的识别算法：特征点检测、特征点匹配、三维重建等 • 特征点检测：在图像中检测出物体的特征点，如角点、边缘点等 • 特征点匹配：将检测到的特征点与参考特征点进行匹配，计算匹配度，实现物体的识别和定位 • 三维重建：通过匹配的特征点，计算物体的三维坐标，实现三维场景的重建
• 基于深度学习的方法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等 • 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别、分类等任务，具有高准确率、高效率等优点 • 循环神经网络（RNN）：适用于时序数据处理，如语音识别、视频处理等任务
DOCS SMART CREATE
机器视觉培训教程
CREATE TOGETHER
DOCS
01
机器视觉的基本概念及应用领域
机器视觉的定义与原理
机器视觉是一种模拟人类视觉系统的 技术
机器视觉的基本原理包 括图像采集、图像处理
和图像分析
• 通过计算机分析和处理图像数据 • 实现对物体、场景的识别与理解
机器学习与深度学习在机器视觉中的应用
• 机器学习在机器视觉中的应用：特征选择、模型优化、决策输出等 • 特征选择：通过机器学习算法，从原始特征中筛选出对识别结果影响较大的特征 • 模型优化：通过机器学习算法，优化识别模型，提高识别准确率 • 决策输出：通过机器学习算法，根据识别结果进行决策，实现智能化应用
机器视觉及其应用(系列讲座)第一讲机器视觉发展概述
编者 语 ： 机器 视觉 （ ｃｉｅＶｓ ｎ作 为 光 电技 术 应 用 的一 个 特 定 领 域 ， Ｍａｈｎ ｉｏ） ｉ 目前 已经 发 展成 为一 个 前 景 光 明 、 活力无 限 的行 业 ， 年平 均增 长 速度 超 过 ２ ％ 。机器 视 觉 广 泛 应用 于 微 电子 、 ０ 电子 产 品 、 车 、 汽 医疗 、 刷 、 印 包装 、 研 、 事 等众 多行 业 。涉 及技 术一 致 ， 科 军 应用 差异 明显 ， 各种 机器 视 觉应 用 系统 的共 同特点 。 是 为 了推 动我 国机 器视 觉 的发 展 ， 帮助读 者 全 面了解 机器 视觉 所 涉及 的技 术 、 用 和行业 发 展 ，应 用光 应 《
ｎ ｌｇｅ ａ ｏ ｆｅ ． Ｉ ａ ｅ ｎ ｗｉ ｅｙ ｕｅ ｎ ｍｉｍｅｅ ｔｏ ｉｓ Ｐ ｏｏ ｉｓ ｃ ｎ ｎ ｔｏｆｒ ｔｈ ｂ ｅ ｄ ｌ ｓｄ ｉ ｅ ｌ ｃｒｎｃ ， ＣＢ ｎ ｆｃｕ ｎ ｓ ｍａ ｕ ａ ｔｒ ｇ， ａ ｔｍｏ ｉｅ，ｐ ｎｉ ｇ，ｓ ｉｎｉ ｃ ｒ ｓａ ｃ ｄ ｌ— ｉ ｕｏ ｂｌ ｉ ｒ ｔｎ ｃｅ ｔｆ ｅｅ ｈ ａ ｍｉｉ ｉ ｒ ｎ
ｄ ｆｎ ｔ ｎ ｏ ｃ ｉｅ ｖｓｏ ｅ ｉｉ ｆｍａ ｈｎ ｉｉｎ，ｔ ｅ ａ ｔｒ ｏ ｔ ｂ ｔ ｇ ｔ ｔ ｅ ｅｏ ｉ ｏ ｈｅｋ ｙｆ ｃｏ ｓｃ ｎ ｒ ｕｉ ｏ ｉｓｄ ｖ ｌｐｍｅ ｔｉ ｕ ｈ ｌｚｎｇｓ ｅ ｉ ｎ ｎ ｎ ｓ ｃ ａｂａ ｉ ｐ ｄ，ｔ ｅｈｉｔｒ ｄ ｆ ｔｒ ｎ ｆｍａ ｈｎ ｅ ｈ ｓｏ ａ ｕｕ ｅ ｖｅ ｄ ｏ ｃ ｉｅ ｙ ｎ ｖｓｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙ，ｔｅ ｗ ｄｅ ａ ｐｌ ａｉｎ ｆｍａ ｈｎ ｉｉｎ ｔｃ ｎ ｌｇ ｉｉｎ ｔｃ ｎ ｌｇ ｈ ｉ ｐ ｉ ｔ ｓｏ ｃ ｉｅ ｖｓｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙ，ａ ｄ ｗｈ ｔｔｅ ｋ ｙ ｔｃ ｎ ｌ ｇｅ ｆｍａ ｈｎ ｉｉｎ ｃ ｎ ｉｔ ｆ ｃ ｏ ｎ ａ ｈ ｅ ｅ ｈ ｏｏ ｉｓ ｏ ｃ ｉｅ ｖｓｏ ｏ ｓｓｓｏ ．
机器视觉应用技初级教程6B
第一课机器视觉技术概述1.1 什么是机器视觉技术机器视觉是指采用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉技术包括了与机器视觉系统相关的光源、镜头、摄像头、图像采集卡、图像处理和运动控制等技术。
机器视觉技术是一门涉及计算机科学、图像处理、模式识别、人工智能等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能——从客观事物图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。
机器视觉技术最大的特点是处理速度快、测量准确可靠、信息量大、功能强和自动化程度高。
利用机器视觉进行检测不仅可以排除人的主观因素的干扰，而且还能够对相关技术指标进行定量描述,避免了因人而异的检测结果，减小了检测分级误差，提高了生产效率和产品质量。
人类在生产实践的过程中，面临自身能力的局限性，因而发明和创造了许多智能机器来辅助或代替人类完成任务。
而在现代化工业大生产中，传统的人工检测方法已经不能适应生产自动化和高外观质量的要求，因而人们开始着手把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类智能化和抽象能力相结合，由此产生了一种新的检测技术——机器视觉技术。
1.2 机器视觉系统的组成和工作原理如图1-1所示，基于PC的典型工业机器视觉系统一般包括：光源、镜头，摄像头、图像采集卡、应用（含图像分析处理）软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。
因此，工业机器应用技术通常集成了光源照明技术、光学成像技术、数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。
图1-1 机器视觉应用系统的组成机器视觉系统通过镜头、图像传感器（一般是CCD 和CMOS 类型）采集图像，然后将该图像传送至处理单元（基于PC 的系统，处理单元通常就是PC 的CPU,而智能摄像头的处理单元一般是DSP ），通过数字化处理，运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素，根据像素分布、亮度、颜色等信息进行尺寸、形状、颜色等的测量和判别，进而根据判别的结果来控制现场设备的动作。
机器视觉培训教程课件
总结词
多模态信息融合技术是机器视觉领域的一个重要发展方向。该技术能够将不同类型的信息进行融合，从而提供更加丰富、准确的视觉感知信息。
详细描述
随着传感器技术的进步，多种类型的传感器数据被广泛应用于机器视觉领域。多模态信息融合技术能够将这些不同类型的数据进行有机整合，充分发挥各自的优势，提高视觉感知的准确性和稳定性。该技术的发展将有助于推动机器视觉技术在更多领域的应用。
详细描述
PART
05
机器视觉发展趋势与展望
REPORTING
随着机器视觉技术的不断进步，高精度、高效率的算法成为了研究热点。这些算法能够提高图像处理的速度和准确性，从而提升机器视觉系统的性能。
总结词
近年来，深度学习等先进算法的快速发展为机器视觉带来了革命性的变革。高精度算法能够更好地提取图像中的细节信息，而高效率算法则能加快图像处理的速度，减少计算资源消耗。这些算法的不断优化将进一步提升机器视觉技术的实际应用效果。
通过消除噪声、降低图像的模糊度，提高图像的清晰度。
直方图均衡化
通过拉伸图像的灰度直方图，增强图像的对比度，使得图像更加清晰。
锐化技术
通过增强图像的边缘和细节，提高图像的视觉效果。
提取尺度不变的特征点，用于图像匹配和识别。
SIFT算法
基于特征描述符的方法，用于快速、稳定地提取特征点。
SURF算法
结合了FAST特征检测器和BRIEF描述符，具有旋转不变性和尺度不变性。
农业科技
机器视觉具有高效、准确、可靠和可重复性等优点，能够实现快速、实时的图像处理和分析，提高生产效率和产品质量。
机器视觉技术仍面临着一些挑战，如复杂背景下的目标识别、动态场景下的跟踪与处理、高精度测量与定位等，需要不断的技术创新和突破。
机器视觉基础知识培训课件
机器视觉的应用领域
01
02
03
04
工业自动化
检测产品质量、定位与装配、 包装与码垛等。
智能安防
人脸识别、车牌识别、行为分 析等。
医疗诊断
医学影像分析、病灶检测与识 别等。
其他领域
自动驾驶案例
总结词
机器视觉是自动驾驶技术的关键组成部分，为车辆提供实时路况感知和目标识别能力。
详细描述
自动驾驶汽车通过安装多个高分辨率摄像头和传感器，获取周围环境的三维信息。机器 视觉技术对这些信息进行处理和分析，识别出道路标志、车辆、行人以及其他障碍物， 为自动驾驶系统提供决策依据。这使得车辆能够在复杂的道路环境中实现自主导航和驾
相机
相机的作用
捕捉目标物体的图像。
相机类型
面阵相机、线阵相机、立体相机等。
相机选择要点
根据应用场景选择合适的相机类型和分辨率。
图像采集卡
图像采集卡的作用
将相机捕捉的图像转换为数字信号，便于计算机处理。
图像采集卡性能参数
分辨率、传输速率、接口类型等。
图像采集卡选择要点
根据计算机性能和图像处理要求选择合适的图像采Байду номын сангаас卡。
驶，提高道路安全性和通行效率。
人脸识别案例
总结词
人脸识别技术利用机器视觉实现身份验 证和安全监控，广泛应用于金融、安防 等领域。
VS
详细描述
人脸识别系统通过高分辨率摄像头捕捉人 的面部特征，利用机器视觉算法对图像进 行分析和处理，提取出面部的各种特征点 。这些特征点与数据库中的数据进行比对 ，以实现身份的快速验证。人脸识别技术 广泛应用于金融交易、门禁系统、公共安 全监控等领域，提高安全性和便利性。
机器视觉培训教程
机器视觉培训教程第一点：机器视觉基础理论机器视觉是人工智能的一个重要分支，它涉及到计算机科学、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
在本部分，我们将介绍机器视觉的基础理论，包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等核心概念。
1.1 图像处理：图像处理是机器视觉的基本环节，主要包括图像增强、图像滤波、图像边缘检测等操作。
这些操作可以帮助机器更好地理解图像中的信息，提取出有用的特征。
1.2 特征提取：特征提取是机器视觉中的关键步骤，它的目的是从图像中提取出具有区分性的特征信息。
常用的特征提取方法有关联矩阵、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
1.3 目标检测：目标检测是机器视觉中的一个重要任务，它的目的是在图像中找到并识别出特定目标。
常用的目标检测方法有基于滑动窗口的方法、基于区域的方法、基于深度学习的方法等。
1.4 图像分类：图像分类是机器视觉中的应用之一，它的目的是将给定的图像划分到预定义的类别中。
常用的图像分类方法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
第二点：机器视觉应用案例机器视觉在现实生活中的应用非常广泛，涵盖了工业检测、自动驾驶、安防监控、医疗诊断等多个领域。
在本部分，我们将介绍几个典型的机器视觉应用案例，以帮助大家更好地理解机器视觉的实际应用。
2.1 工业检测：机器视觉在工业检测领域的应用非常广泛，它可以用于检测产品的质量、尺寸、形状等参数，提高生产效率，降低人工成本。
2.2 自动驾驶：机器视觉在自动驾驶领域的应用主要包括环境感知、车辆定位、目标识别等。
通过识别道路标志、行人、车辆等障碍物，自动驾驶系统可以做出相应的决策，保证行驶的安全性。
2.3 安防监控：机器视觉在安防监控领域的应用主要包括人脸识别、行为识别、车辆识别等。
通过实时监控和分析监控画面，机器视觉系统可以有效地发现异常情况，提高安防效果。
2.4 医疗诊断：机器视觉在医疗诊断领域的应用主要包括病变识别、组织分割、影像分析等。
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机器视觉的主要技术趋势和市场趋势 机器视觉在中国的发展概述 中国市场的竞争者及其价值链分析 本土厂商的现状以及生存策略 本土厂商面临的机会和威胁 用户获得的价值
路漫漫其悠远
机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
一、机器视觉的引入：
路漫漫其悠远
机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
塑料/薄膜 食品 & 饮品 汽车 日用品 光纤产品
半导体 纸张 冶金 航空 航天
通用生产 电子 医学设备 纺织 药品
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机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
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机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 测量（长度测量）
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机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
九、中国市场的竞争者及其产业链分析：
国际厂商 高端视觉厂商 中低端视觉厂商 光学元件厂商 照明以及附件厂商 国际厂商的市场策略 本地化举措
• 本土厂商 – 板卡、智能相机开发 – 软件开发 – 系统开发 – 应用集成 – 代理分销 – 生存战略
路漫漫其悠远
机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 测量（圆弧及半径测量）：
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机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 检测（有无检测）
路漫漫其悠远
机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
二、机器视觉的概念和相关技术的关系：
机器视觉的通俗定义
权威机构怎么说？
机器视觉的本质、特征 本质 特征
机器视觉关联技术 图像处理 模式识别和辨识 其他
路漫漫其悠远
机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
机器视觉培训教程第一 讲
路漫漫其悠远
2020/11/18
机器视觉培训教程第一讲
第一讲
科学与艺术结合的典范
-----机器视觉概述及国外发展现状
路漫漫其悠远
机器视觉培训教程第一讲
讲师自我介绍：
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机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
第一讲 大纲
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机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
八、机器视觉在中国的发展概述：
机器视觉在中国的几个阶段 概念导入 培育从业者 树立样板、教育市场 视觉从业者快速膨胀 行业应用开始加速
机器视觉在中国未来几年的展望 开始形成商业模式 本土厂商的成长 市场较快形成一定规模 中国特色应用
路漫漫其悠远
机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
六、机器视觉的产业链和从业者格局：
机器视觉产业链
厂家
代理商
系统集成商
OEM客户
路漫漫其悠远
最终用户
机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
六、机器视觉的产业链和从业者格局：
(上)
机器视觉（Machine Vision）的引入 机器视觉的概念和相关技术的关系 机器视觉的主要应用（行业、技术分类） 机器视觉在国际上的发展（美日欧） 机器视觉的技术范围（技术层次、软、硬件分类，相 关技术） 机器视觉的价值链和从业者格局
路漫漫其悠远
机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
机器视觉应用分类 检测（数字统计）：
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机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 检测（瑕疵检测）：
路漫漫其悠远
机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
3rew
演讲完毕，谢谢听讲!
再见，see you again
路漫漫其悠远
2020/11/18
机器视觉培训教程第一讲
系统流程 取像 =》 分析 =》 结果输出
部件与系统软、硬件 照明、光学元件、镜头、相机、图像采集卡 工具软件 智能相机
相关技术：运动控制、机器人、通讯
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机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
六、机器视觉的产业链和从业者格局：
机器视觉的产业链 基础原创技术提供者； 软、硬件部件或子系统开发者； 系统集成商或方案提供者； 代理商、零售商； OEM设备、整机开发者； 外围技术合作伙伴； 协会、媒体和政府机构； 最终用户； 培训、咨询、安装维护等服务提供者。
自动化和电脑技术飞速发展是机器视觉进入工业生产领域的关键要素 自动化技术的发展史是机器逐步取代人工的历史
传感与控制是自动化的主要分支； 人类大脑、四肢、感官和神经分别可以对应CPU、运动控制、传感器 和网络。 人类视觉是最后几个被取代的器官之一 在很多情况下人类视觉越发不能满足要求 高速、高精、超视、微距， 客观、无疲劳、环境限制等。
机器视觉应用分类 定位：
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机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 定位：
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机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
传统机器视觉系统基本构成
CCD相机
镜头
相机控制信号及电源 模拟图象信号
电脑系统 图象采集卡
灯源
灯源控制信号
数字图象信号
PCI地址总线
待测目标
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第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 测量 检测 定位 识别
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第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
十一、用户期望获得价值：
更有行业针对性的解决方案 更加行业专业化的经验积累 更好的性价比 更广泛的产品配置方案 更紧密的合作伙伴关系 更有效地提高客户自身产品的竞争力
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机器视觉培训教程第一讲
中国机器视觉产业链的缺失
厂家
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系统集成商 最终用户
OEM客户 机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
七、机器视觉的主要技术趋势和市场趋势：
机器视觉的技术趋势 高速化、高分辨率、彩色 低功耗、智能化、模块化、傻瓜化 先进数字网络 特殊应用
机器视觉的市场趋势 价格下降、使用方便，向中低端应用扩展 性能提高、可靠性提高，解决复杂高端问题 行业应用增加 分工细化，利润在价值链中的重新分配 与相关技术结合更加紧密
机器视觉应用分类 识别（如读码）：
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机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 识别（OCR/OCV）：
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第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 识别（如颜色识别）：
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机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉适用的生产环节分类 原料、加工、组装、测试、包装、使用、监控
机器视觉适用的行业领域 电子、半导体、计算机外设 包装、印刷、纺织、制药、食品饮料 汽车、机器人、交通、金属加工 军事、其他
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(邮包)
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第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 检测（残次品检测）：
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机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
四、机器视觉的国际发展现状（美日欧）
机器视觉在国际上的发展阶段，总的规模 各国的主要市场、规模和发展趋势 各国主要的厂商 相关组织和机构 国际机器视觉公司的中国策略和做法
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机器视觉培训教程第一讲
第一讲:科学与艺术结合的典范-----机器视觉概述及国外发展现状
五、机器视觉的技术范围：
技术层次 底层基础元件和材料 图像和视觉核心算法 视觉硬件和系统（含照明） 软件开发环境
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