机器视觉涉及的技术三分钟了解机器视觉
机器视觉技术的原理及应用
机器视觉技术的原理及应用随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术也逐渐成为了人们关注的焦点之一。
机器视觉技术是一种通过计算机模拟人眼进行图像识别和分析的技术，其主要应用于工业自动化、安防监控、医疗健康、智能家居等领域。
本文将详细介绍机器视觉技术的原理及应用。
一、机器视觉技术的原理机器视觉技术是基于数字图像的处理，通过对传感器采集的视觉信息进行图像处理和分析，从而实现对图像的识别和理解。
机器视觉技术的核心技术是图像处理技术和模式识别技术。
1. 图像处理技术图像处理技术是机器视觉技术的基础。
它包括图像获取、预处理、特征提取、分割、增强、变形、压缩和重构等过程。
其中，预处理是将采集到的图像进行去噪、滤波和几何校正等处理，使图像更加清晰、准确。
特征提取是从预处理后的图像中提取出被识别物体的特征，如颜色、纹理、形状、大小等。
分割是将图像中的前景和背景进行分离，以便进一步处理。
增强是通过图像处理技术提高图像质量，如增强对比度、锐度等。
2. 模式识别技术模式识别技术是机器视觉技术的核心部分，其主要任务是对预处理后的图像进行解析、分类和识别。
机器视觉技术主要采用的模式识别技术包括统计学、人工神经网络、支持向量机和决策树等。
其中，人工神经网络是最常用的模式识别技术之一，其模拟人类大脑的神经元构建识别模型，通过学习训练数据来实现对图像的分类和识别。
二、机器视觉技术的应用机器视觉技术在工业自动化、安防监控、医疗健康、智能家居等领域有广泛的应用。
1. 工业自动化机器视觉技术在工业制造中的应用主要是利用计算机视觉系统对制造过程进行监控和控制。
例如，机器人在生产过程中通过图像检测技术实现自我定位和精确定位，从而提高了生产效率和制品质量。
在生产线上，机器视觉技术实现了产品的缺陷检测和质量控制，从而提高了产品的一致性和可靠性。
2. 安防监控机器视觉技术在安防监控领域是一种非常有效的技术。
通过数字摄像机、视频处理和传输技术，将监控的图像信号传输给计算机进行处理和分析。
机器视觉技术简介
机器视觉技术简介机器视觉技术是一种模拟人类视觉的技术，利用计算机和摄像机等设备，使计算机能够接收、处理和解释图像或视频数据。
它结合了图像处理、模式识别、计算机视觉和人工智能等多个学科，被广泛应用于制造业、医疗保健、交通监控、军事安全等领域。
一、机器视觉的基本原理机器视觉的基本原理是通过摄像机采集图像，然后利用图像处理算法对图像进行处理和解读。
首先，摄像机将物体拍摄下来，并将其转换为数字图像。
然后，图像处理算法对图像进行滤波、增强、分割等操作，以提取出图像中的有用信息。
最后，模式识别算法对处理后的图像进行分析和识别，以实现对物体的检测、定位、跟踪等任务。
二、机器视觉的应用领域1. 制造业：机器视觉技术在制造业中常用于产品质量检测、零部件定位、装配验证等任务。
例如，在汽车制造过程中，机器视觉可以检测车身表面的瑕疵，以及零部件的尺寸和位置是否符合要求。
2. 医疗保健：机器视觉技术在医疗保健领域有着广泛的应用，例如医学影像分析、病例诊断和手术辅助等。
通过对医学图像的处理和分析，机器视觉可以帮助医生更准确地诊断疾病，并提供更有效的治疗方案。
3. 交通监控：机器视觉技术在城市交通监控中起到了重要作用。
通过安装摄像头和采用机器视觉算法，可以实现车辆违章检测、交通流量统计和事故预警等功能。
这些技术可以提高道路交通的效率和安全性。
4. 军事安全：机器视觉技术在军事领域的应用日益广泛，如目标识别、目标跟踪和情报分析等。
通过机器视觉系统的帮助，可以实现实时监测和分析敌方目标的动态，提供有效的军事情报支持。
三、机器视觉技术的挑战与发展机器视觉技术虽然在许多领域取得了突破性的进展，但仍面临一些挑战。
首先，图像数据的多样性和复杂性给图像处理和模式识别算法带来了挑战。
其次，计算机硬件性能的提升以及深度学习等人工智能算法的兴起，为机器视觉技术的发展提供了更大的空间。
未来，机器视觉技术有望在更多领域得到应用。
随着人工智能领域的不断发展，机器视觉技术可能会与自动驾驶、智能机器人、增强现实等技术相结合，创造更多的商业和科研价值。
机器视觉的技术和应用
机器视觉的技术和应用机器视觉，又称视觉智能，是指模拟和实现人类视觉的能力，通过使用电子传感器和计算机算法来解析和理解视觉信息，从而实现对图像和视频的分析、处理和理解。
随着计算机和图像处理技术的不断发展，机器视觉技术成为了一个快速发展和广泛应用的新兴领域，在工业、医疗、交通、安防等多个行业都得到了广泛应用和推广。
一、机器视觉技术1、图像采集图像采集是机器视觉技术的基础，它通过相机、摄像机等设备将目标物体采集成数字信号，然后通过特定的图像处理算法将其转化为可供计算机处理的数字图像。
目前图像采集的设备种类繁多，从普通的数码相机、摄像机到高端的医疗影像设备和工业相机，应用领域也非常广泛。
2、图像预处理图像预处理是指将数字图像预处理成为更好的质量和格式，以方便机器视觉算法的使用。
图像预处理包括灰度变换、色彩空间转换、噪声过滤、边缘检测、图像增强等多个方面。
3、特征提取特征提取是指根据目标应用的需要从数字图像中提取出具有代表性的特征，并以数学形式进行表达。
常见的特征包括边缘、颜色、纹理等，通常需要根据具体应用进行设计和选择。
4、图像分割图像分割是将数字图像分割成不同的区域，并且将不同区域分配给不同的对象和结构。
常见的图像分割算法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
5、目标识别目标识别是指根据图像特征检测和图像分割的结果，将某个特定目标从图像中提取出来，并进行进一步的分析和处理。
目标识别常用的算法包括支持向量机、决策树、深度学习等。
二、机器视觉的应用1、工业应用机器视觉在工业领域的应用广泛，包括自动化生产、质量控制、安全监测等多个方面。
在自动化生产中，机器视觉可以实现对物品的识别、判别和分类，从而实现自动化生产；在质量控制中，机器视觉可以自动检测并判断产品是否符合质量标准，从而提高质量检测的效率和准确性；在安全监测中，机器视觉可以实现对工厂的监控和安全防护，从而保障工业安全。
2、医疗应用机器视觉在医疗领域的应用也十分广泛，包括医学影像分析、疾病诊断、手术辅助等多个方面。
机器视觉入门介绍
机器视觉入门介绍在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一项重要的技术，正逐渐走进我们的生活和工作的各个领域。
那么，什么是机器视觉呢？简单来说，机器视觉就是让机器能够像人一样“看”世界，并理解所看到的内容。
想象一下，一台机器能够自动检测产品的质量，识别图像中的物体，或者引导机器人进行精确的操作。
这背后的核心技术就是机器视觉。
它依靠摄像头等设备获取图像或视频信息，然后通过一系列的处理和分析，提取出有用的信息和特征。
机器视觉系统通常由几个关键部分组成。
首先是图像获取设备，这就像是机器的“眼睛”，常见的有工业相机、摄像头等。
这些设备负责捕捉清晰、准确的图像。
然后是图像传输和存储环节，确保图像能够快速、稳定地传递到处理单元，并被妥善保存，以备后续分析使用。
接下来就是图像处理和分析的部分了，这可以说是机器视觉的“大脑”。
在这个环节中，会运用到各种算法和技术，来对图像进行增强、滤波、分割等操作，以便提取出我们关心的目标物体或特征。
比如，在检测产品表面缺陷时，机器需要能够准确地识别出那些微小的瑕疵，这就需要强大的图像处理能力。
为了让机器能够理解图像中的内容，特征提取是至关重要的一步。
这就好比我们人类在看一幅画时，会关注一些关键的特征，比如形状、颜色、纹理等。
机器也需要从图像中提取出类似的特征，然后将这些特征与已知的模式或模型进行匹配和比较。
在机器视觉的应用中，工业领域是一个重要的方面。
在生产线上，机器视觉可以用于产品质量检测，快速、准确地发现不合格的产品，大大提高了生产效率和产品质量。
例如，在电子制造业中，它可以检测电路板上的元件是否安装正确，焊点是否良好；在汽车制造业中，能够检测车身的表面是否有划痕、零部件是否装配到位。
除了工业，机器视觉在农业、医疗、安防等领域也发挥着重要作用。
在农业中，它可以帮助识别农作物的病虫害，进行精准的灌溉和施肥；在医疗领域，辅助医生进行疾病诊断，如通过分析医学影像来发现病变部位；在安防领域，实现人脸识别、行为分析等功能，增强公共安全保障。
机器视觉技术的基本原理与设计方法
机器视觉技术的基本原理与设计方法机器视觉技术作为人工智能领域的一个分支，在最近几年发展迅速。
它是指利用计算机视觉算法和技术，对人类视觉的模拟和延伸，从而实现对物体、场景和动作的自动识别和分析。
机器视觉技术为我们带来了更加智能化、高效、准确的解决方案。
一、机器视觉技术的基本原理1、图像采集在机器视觉技术中，图像采集是第一步。
它通过电子传感器，如CCD摄像头、USB摄像头、网络摄像头等，来获取实时视频、静态图像等。
这些数据包含了需要进行分析和处理的原始信息。
2、图像处理图像处理是机器视觉中的核心环节，它主要是对采集到的图像进行处理和优化。
处理的具体任务包括图像分割、边缘检测、滤波、特征提取、匹配等。
通过处理后，可以提取出图像中的有用信息。
3、特征提取特征提取是机器视觉的一个关键环节。
它可以将图像中的信息提取出来，例如，物体的特征、颜色、形状、纹理等。
通过这些特征，可以实现对物体的自动识别。
4、识别与分类识别与分类是机器视觉中实现自动化的一个重要部分。
它将特征提取后的数据与预先设定的类别进行比较，从而实现对图像进行自动分类。
例如，将图像中的人脸与人脸数据库进行比对，从而实现自动识别。
二、机器视觉技术的设计方法机器视觉技术的设计方法一般可以分为以下几个步骤：1、需求分析首先需要了解用户的需求和实际应用场景，从而明确机器视觉应用的目的与要求。
在这一步中，需要确定识别对象的特征、光照情况、拍摄角度和距离等因素。
2、图像采集与处理根据需求分析的结果，选择合适的图像采集设备和图像处理算法。
在这一步中，可以采用一系列图像处理技术，如降噪、增强、去除干扰物等，来优化图像质量。
3、特征提取与分类根据应用要求，选择合适的特征提取和分类算法。
例如，对于人脸识别，可以采用PCA、特征金字塔等算法来提取特征，并使用SVM等分类算法对人脸进行分类。
4、应用集成根据应用场景的实际需求，将采集、处理、特征提取和分类等模块进行集成。
机器视觉技术简介
机器视觉技术简介机器视觉是一种模仿人类视觉系统的技术，借助相机、计算机和图像处理算法等工具，使机器能够感知、理解和识别图像中的信息。
利用机器视觉技术，计算机能够像人一样识别物体、检测运动、测量尺寸、解释场景，甚至可以通过学习来提高识别准确性。
一、机器视觉的原理和组成1.1 图像采集机器视觉的第一步是图像采集。
通过摄像机或其他图像传感器，可以将现实世界中的光信号转化为数字图像。
图像的质量和分辨率对后续的图像处理和分析具有重要影响。
1.2 图像预处理由于图像通常存在噪声、模糊、亮度不均等问题，需要进行预处理来提高图像质量。
常见的预处理操作包括去噪、锐化、增强对比度等。
1.3 特征提取与描述图像中的目标物体通常具有特定的特征，如边缘、纹理、颜色等。
通过特征提取算法，可以将图像中的目标物体从背景中分离出来，并将其特征以数值化的方式描述。
1.4 物体识别与分类机器视觉技术可以通过比对目标物体的特征与事先训练好的模型或数据库中的信息，实现物体的识别与分类。
常见的算法包括模板匹配、深度学习等。
1.5 三维重建与位姿估计通过多张图像或激光扫描等手段，机器视觉可以还原物体或场景的三维结构，并确定其在三维空间中的位置和姿态，为后续的机器操作提供准确的参照。
二、机器视觉的应用领域2.1 工业制造机器视觉在工业制造中起到了关键作用。
例如，在产品装配线上使用机器视觉系统可以检测产品的质量，识别产品的型号，实现自动化的检测与分类。
2.2 机器人导航与感知机器视觉技术对于机器人导航和感知也具有重要意义。
机器人可以通过视觉传感器获取周围环境的信息，并根据图像信息实现自主移动、避障和定位等功能。
2.3 医疗诊断与手术辅助机器视觉技术在医疗领域有广泛的应用。
例如，在医学影像中，机器视觉可以帮助医生识别病变、定位病灶，并提供辅助诊断信息。
在手术中，机器视觉可以实现精确的操作辅助，提高手术的准确性和安全性。
2.4 交通监控与智能驾驶机器视觉技术在交通监控和智能驾驶中发挥着重要作用。
机器视觉技术的原理及应用案例
机器视觉技术的原理及应用案例一、机器视觉技术的原理机器视觉是利用计算机对图像进行处理和分析来获取相关信息的技术。
它主要包括采集图像、图像处理和图像识别三个环节。
1. 采集图像采集图像是机器视觉的第一步。
常用的采集设备有CCD相机、工业相机、激光扫描仪等。
这些设备可以按照不同的需求选择不同的分辨率、灵敏度、速度和适应不同环境的设备。
2. 图像处理图像处理是机器视觉中最重要的环节。
根据不同的应用场景，可以采取不同的算法和技术，在此只介绍一些常用的技术。
（1）图像增强：将原始图像变成更容易被处理的高质量图像的方法，包括暗区增强、对比度调整、锐化等技术。
（2）特征提取：通过将图像的特征提取出来进行分析，如边缘检测、色彩分析、形状分析等，得到有用的信息。
（3）图像配准：将两幅图像的特征匹配，以便进行更深层次的分析和计算。
如点匹配、区域匹配等。
（4）背景分割：将图像中的前景和背景分离，进而更好的完成下一步的处理和分析。
3. 图像识别图像识别是机器视觉的核心技术，它是基于特征提取和处理得到的信息进行分类和判断的过程。
常用的技术包括：（1）分类器技术：将特征分类并分配给预定的对象，如SVM、神经网络等。
（2）匹配技术：将提取的特征与预定的模型匹配，以确定图像所属对象的过程。
（3）语义分析：将从图像中提取出的关键信息与背景知识结合起来进行分析，以提高识别的准确性。
二、机器视觉技术的应用案例机器视觉技术已经广泛应用于各个领域，以下列举了一些具有代表性的应用案例。
1. 工业制造机器视觉技术在工业制造领域中有着广泛的运用，包括自动化制造、品质检测和安全监测等方面。
如汽车生产中的精密零件测量、电子产品中的质量检测、钢铁厂的物料分拣等。
2. 医疗保健机器视觉技术在医疗保健领域中主要应用于影像检测和医疗辅助诊断。
如CT、MRI等扫描器的影像识别、医疗图像分类、医疗图像分割等。
3. 农业机器视觉技术在农业领域中的应用也越来越广泛，主要应用于作物检测、品种识别和病虫害监测等方面。
机器视觉技术介绍
机器视觉技术介绍机器视觉技术是一种通过计算机视觉和图像处理算法实现的人工智能领域之一的技术，其主要应用于识别、测量、判断、定位和分析对象或场景等多个领域。
它不仅广泛应用于传统制造业，还渗透到了智能制造、智慧城市、智能医疗等领域。
下面，我们将对机器视觉技术进行详细的介绍。
一、机器视觉技术概述机器视觉技术是一种基于数字图像处理、模式识别和计算机视觉的技术，旨在实现智能化和自动化检测。
它能够通过感知和推理识别物体、测量距离和大小、检测缺陷和错误等。
机器视觉具有实时、高速、精度高、稳定、可靠、非接触等特点，广泛应用于制造业、医疗、交通、安防等领域。
二、机器视觉技术的应用领域1. 制造业机器视觉在制造业中的应用占据相当重要的位置。
它能够通过图像处理算法实现产品零部件的自动识别、特征提取、拍照对比等操作，从而减少人力成本，提高生产效率和产品质量。
比如，在汽车生产过程中，机器视觉技术可以对车身零部件进行检验，在不影响生产效率的情况下保证零件的准确性。
2. 医疗领域医疗领域是机器视觉技术的另一个重要领域。
它可以帮助医生快速找到疾病病灶部位，如癌变组织等。
同时，机器视觉技术还可以帮助医生完成手术操作，精确到毫米级别的定位，有助于提高手术效率和成功率。
3. 交通领域在交通管理领域，机器视觉可以通过识别车牌号码，实时预警或收集违规信息。
在公共交通中，机器视觉在车站、车辆、售票点等地点方面的应用也越来越广泛。
4. 安防领域安防领域是机器视觉技术的另一个热门应用领域。
借助计算机视觉算法，机器视觉可以有效地帮助安防人员实时掌握监控画面中的情况。
如果监控画面中有可疑人员出现，系统可以自动进行报警。
三、机器视觉技术的研究方向1. 机器视觉的多传感器融合技术研究。
通过整合多个不同的传感器，以达到更明确、准确的精度。
2. 机器学习与模式识别算法研究。
现在越来越多的机器视觉技术采用深度学习和人工智能技术，以实现更为智能化的系统。
3. 实时数据采集与处理技术研究。
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机器视觉涉及的技术三分钟了解机器视觉机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等）。
一个典型的视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块、机械执行模块、人机接口模块。
机器视觉系统组成
1机器视觉关键技术发展现状1.1光源
光源和照明方案是整个机器视觉系统成败的关键，光源与照明方案配合要尽可能地突出物体特征量，增加待检测区域和不相干区域的对比度，同时还要保证足够的整体亮度，物体位置的变化不应该影响成像的质量。
在视觉应用系统中一般投射光和反射光，对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面纹理、物体的几何形状、背景等要素。
光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等，同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。
表1列出了几种主要光源的特性。
表1各种光源对比
LED光源因其显色性好,光谱范围宽,能覆盖可见光的整个范围,且发光强度高,稳定时间长,随着其制造工艺和技术的成熟,价格的降低，它必将得到越来越广泛的应用,成为图像领域新的亮点。
还有高频荧光灯因其发光强度高、性价比好,在一些应用场合也是很好的选择。
1.2光学镜头
光学镜头相当于人眼的晶状体，在机器视觉系统中非常重要，一个镜
头的成像质量优劣，即其对像差校正的优良与否，可通过相差大小来衡量，常见的相差有球差、慧差、像散、场曲、畸变、色差等六种。
对定焦镜头
和变焦镜头来讲，同一档次的定焦镜头相差肯定比变焦镜头的小，因为变
焦镜头必须着重考虑，使各种不同焦距下的成像质量都相对较好，不允许
出现一些焦距（在变焦范围内）很差的情况。
所以在机器视觉应用系统中，根据被测目标的状态应优先选用定焦镜头。
此外在综合考虑图像的放大倍率、视场大小、光圈大小、焦距、视角大小等因素进行具体选择。
镜头的种类按焦距可分为广角镜头、标准镜头、长焦距镜头；按动作
方式可分为手动镜头、电动镜头；按安装方式可分为普通安装镜头、隐蔽
安装镜头；按光圈可分为手动光圈、自动光圈；按聚焦方式可分为手动聚焦、电动聚焦、自动聚焦；按变焦倍数可分为2倍变焦、6倍变焦、10倍
变焦、20倍变焦等。
镜头的主要性能指标有聚焦、光缆系数、倍率、接
口等。
1.3摄像机和图像采集卡
摄像机和图像采集卡共同完成对物料图像的采集与数字化。
高质量的
图像信息是系统正确判断和决策的原始依据，是整个系统成功与否的又一
关键所在。
目前在机器视觉系统中，CCD摄像机以其体积小、性能可靠、清晰度
高等优点得到了广泛的应用。
CCD摄像机按照其使用的CCD器件可分为线
阵式和面阵式两大类，线阵CCD摄像机一次只能获得图像的一行信息，被
拍摄的物体必须以直线形式从摄像机前移过，才能获得完整的图像，因此
非常适合以一定速度匀速运动的物料流的图像检测，而面阵CCD相机可以
一次获得整幅图像的信息。
在机器视觉系统中, 图像采集卡是控制摄像机拍照, 完成图像采集与
数字化, 协调整个系统的重要设备.它一般具有以下功能模块: (1) 图像
信号的接收与A/D转换模块, 负责图像信号的放大与数字化; (2) 摄像机
控制输入输出接口, 主要负责协调摄像机进行同步或实现异步重置拍照、
定时拍照等; (3) 总线接口, 负责通过计算机内部总线高速输出数字数据, 一般是PCI接口, 传输速率可高达130 Mbps, 完全能胜任高精度图像的
实时传输, 且占用较少的CPU时间; (4) 显示模块, 负责高质量的图像实
时显示; (5) 通讯接口, 负责通讯.
目前,图像采集卡种类很多,按照不同的分类方法,有黑白图像和彩色
图像采集卡,有模拟信号和数字信号采集卡,有复合信号和RGB分量信号输
入采集卡.在选择图像采集卡时,主要应考虑到系统的功能需求、图像的采
集精度和与摄像机输出信号的匹配等因素.
1.4图像信号处理卡
图像信号的处理是机器视觉系统的核心，它相当于人的大脑，如何对
图像进行处理和运算，即算法都体现在这里，是机器视觉系统开发的重点
和难点所在。
随着计算机技术、微电子技术和大规模集成电路技术的快速
发展，为了提高系统的实时性，对图像处理的很多工作都可以通过硬件完成，如DSP、专用图像信号处理卡等，软件则完成算法中非常复杂、不太
成熟、尚需不断探索和改善的部分。
1.5执行机构
对于一个系统而言，系统功能的最终实现是要靠执行机构来完成的，
它是系统的最后一个也是最关键的环节，对于不同的应用场合，执行机构
可以是机电系统、液压系统、气动系统中的其中一种。
但无论是哪一种，
除了加工制造和装配精度要严格要求外，其动态特性，特别是快速性和稳
定性也十分重要，必须在设计时给予足够的重视
1.6集成式机器视觉组件
2机器视觉技术的应用及展望
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.机器视觉技术现已得到广泛的应用.
2.1在工业检测中的应用
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[2].
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.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.
2.2在农产品分选中的应用
我国是一个农业大国,农产品十分丰富,对农产品进行自动分级,实行
优质优价,以产生更好的经济效益,其意义十分重大.如水果,根据颜色、形状、大小等特征参数[4,5,6];禽蛋,根据色泽、重量、形状、大小等外部
特征[5];烟叶,根据其颜色、形状、纹理、面积等进行综合分级[7,8].此外,为了提高加工后农产品的品质,对水果的坏损部分、粮食中混杂的杂质、烟叶茶叶中存在的异物等都可以机器视觉系统进行检测并准确去除.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.
2.3在机器人导航和视觉伺服系统中的应用
赋予机器人视觉是机器人研究的重要课题之一,其目的是要通过图像
定位、图像理解,向机器人运动控制系统反馈目标或自身的状态与位置信息,使其具有在复杂、变化的环境中自适应的能力.例如机械手在一定范围内抓取和移动工件,摄像机利用动态图像识别与跟踪算法,跟踪被移动工件,始终保持其处于视野的正中位置.
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、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,这样不仅节省了人力,而且大大提高准确率和效率.
2.5其他
在闭路电视监控系统中,机器视觉技术被用于增强图像质量,捕捉突发事件,监控复杂场景,鉴别身份,跟踪可疑目标等,它能大幅度地提高监控效率,减少危险事件发生的概率.在交通管理系统中,机器视觉技术被用于车
辆识别、调度,向交通管理与指挥系统提供相关信息.在卫星遥感系统中,
机器视觉技术被用于分析各种遥感图像,进行环境监测、地理测量,根据地形、地貌的图像和图形特征,对地面目标进行自动识别、理解和分类等.
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