机器视觉技术及其产业应用
机器视觉在智能制造中的应用研究
机器视觉在智能制造中的应用研究在当今的制造业领域，智能制造正以前所未有的速度改变着生产方式和产业格局。
而机器视觉作为一项关键技术，正发挥着日益重要的作用。
机器视觉，简单来说，就是让机器具备像人一样的视觉能力，能够对物体进行识别、测量、检测和定位等操作。
它通过使用摄像头等图像采集设备获取物体的图像，然后运用图像处理和分析技术，提取有价值的信息，为生产过程提供决策依据。
在工业生产中，机器视觉的应用范围十分广泛。
首先，在产品质量检测方面，它能够替代传统的人工检测，大大提高检测效率和准确性。
例如，在电子制造业中，机器视觉可以迅速检测出电路板上的微小缺陷，如焊点虚焊、短路等，确保产品质量。
在汽车制造中，能够检测车身的漆面瑕疵、零部件的尺寸偏差等问题，有效提升汽车的整体品质。
其次，机器视觉在零部件的识别和分拣中也表现出色。
以往，这一工作往往依赖人工，不仅效率低下，而且容易出错。
而通过机器视觉系统，能够快速准确地识别不同规格、型号的零部件，并将其分类放置，大大提高了生产的自动化水平。
在生产线上，机器视觉还可以实现对产品的实时监控和跟踪。
它能够监测生产过程中的各种参数，如产品的位置、速度、方向等，及时发现异常情况并发出警报，以便工作人员能够迅速采取措施，避免生产事故的发生。
机器视觉在智能制造中的优势是显而易见的。
其一，它具有高度的准确性和一致性。
不像人工检测容易受到疲劳、情绪等因素的影响，机器视觉能够始终保持稳定的检测水平，确保检测结果的可靠性。
其二，它的工作效率极高。
能够在短时间内处理大量的图像数据，快速完成检测、识别等任务，大大缩短了生产周期。
其三，它能够适应恶劣的工作环境。
在高温、高压、粉尘等恶劣条件下，机器视觉系统依然能够正常工作，保证生产的连续性。
然而，要实现机器视觉在智能制造中的有效应用，也面临着一些挑战。
首先是技术难题。
图像的采集和处理需要高性能的硬件设备和复杂的算法支持，如何提高图像的清晰度、降低噪声干扰、优化算法等，都是需要不断研究和解决的问题。
机器视觉技术在农业领域的应用
机器视觉技术在农业领域的应用人工智能技术在各个领域的应用越来越广泛，其中机器视觉技术在农业领域的应用也逐渐被重视。
农业是全球经济最为重要的产业之一，与人们的生活密切相关，而机器视觉技术则可以提高农业生产的效率和质量，降低劳动成本和资源浪费。
以下将针对机器视觉技术在农业领域的应用做一些探讨。
一、种植与养殖使用机器视觉技术可以有效地监测作物和动物的生长情况，帮助农民了解更多有关他们正在处理的作物和动物的信息。
例如，光谱技术可以测量不同波段的光线反射以估计作物的生长情况，这样的技术更加精准，也更能使农民了解作物的生长情况。
机器视觉技术还可以通过摄像头或者传感器的安装，获取养殖场和鱼塘内部事件的自动监控。
这些技术具有很高的准确性，能够帮助农民及时处理问题。
例如，通过安装用于水质检测的传感器，可以实时监测水质，及时发现问题，使水质得到更好的控制，同时还能提高动物的生长速度和质量。
二、自动化控制机器视觉技术还可以自动化控制农业生产过程，使得农民的劳动力成本减少，生产效率更高。
例如，在果园中安装并连接到机器视觉系统的传感器，可以自动捡拾果实并将其分离，从而减少人工损失。
这项技术还可以对农民产生的种植或养殖过程进行优化，从而生产出更符合市场和消费者需求的产品。
三、无人机辅助机器视觉技术还可以在无人机辅助下，实现对大片农田的扫描和监测。
通过使用遥感技术和红外线相机，可以在更广的范围内监测地面情况。
而无人机可以更快地扫描和监测作物和农田。
这项技术有助于加强农业生产的控制，并能够从大范围上改善农业生产的效率和质量。
四、数据分析机器视觉技术还可以帮助农民分析数据，从而支持更好的决策。
例如，通过在田间设置像机器识别密码技术一样的系统，可以对作物进行识别并分析，以了解生长情况和预测产量。
这项技术还可以通过访问监测和追踪出售情况和收益，以协助农民进行更好的商业计划和管理，从而提高农业生产的效率和质量。
总之，机器视觉技术在农业领域的应用有着极大的潜力。
视觉技术在汽车工业生产中的应用简述
视觉技术在汽车工业生产中的应用简述2浙江长江汽车电子有限公司浙江温州 3252003温州科博达汽车部件有限公司浙江温州 325200摘要：近年来，汽车工业发展突飞猛进，各种新工艺、新技术也在汽车行业得到充分应用与推广。
视觉技术作为一种新兴的产业技术，在汽车工业生产中逐渐兴起，并发挥着越来越重要的作用。
视觉技术以相机为基础，通过对产品进行拍照、视觉引导等技术手段收集数据，最后再通过后台软件运算，最终达到代替人工实现定位、识别、检测等目的。
关键词：视觉技术；汽车工业生产；应用；简述引言机器视觉技术是通过机器视觉产品，即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，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
作为工业之眼的机器视觉技术是智能制造时代和工业4.0时代实现工业自动化、智能化和互联化的必要技术手段之一，近年来在汽车制造行业机器视觉技术在自动缺陷检测、智能识别、智能测量、智能检测和智能互联方面飞速发展和迭代更新，机器视觉技术是是人眼在机器上的延伸，是利用机器代替人眼来做测量和判断的一项综合技术，它易于信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
1机器视觉技术基本工作原理机器视觉技术通过使用相机传感器和计算机等设备模拟人类完成视觉感知、判断、识别和检测等复杂任务，由于其性能稳定可靠且识别检测精确度高，在工业界的应用日趋广泛。
机器视觉系统由光学照明成像系统、图像采集传输系统、图像处理分析系统以及信息决策执行系统组成，硬件部分通常包括光源、镜头、相机传感器、处理器和执行机构等。
机器视觉技术将2D视觉相机或3D视觉相机捕获的场景目标的光信号转换为电信号，再经过图像采集传输系统将模拟信号转换为可供图像处理系统分析处理的数字信号，图像处理分析系统通过视觉处理算法完成信息的分析处理、场景目标的识别、目标检测和实时定位等工作，并将得到的信息传递给执行机构，使其完成对应任务。
机器视觉技术在新质生产力中的作用分析
机器视觉技术在新质生产力中的作用分析在当今数字化时代，机器视觉技术正逐渐成为新质生产力的重要组成部分。
从工业生产到智能家居，机器视觉技术的应用正在渗透到各个领域，为人类带来了巨大便利和效益。
本文将从多个角度对机器视觉技术在新质生产力中的作用进行分析。
一、提高生产效率利用机器视觉技术对生产线进行监控和控制，可以实现对生产过程的实时监测和精准调控。
机器视觉系统可以快速准确地识别产品缺陷，提高产品质量，减少废品率，从而提升生产效率。
二、降低生产成本通过机器视觉技术的应用，可以实现生产线的自动化操作，减少人为干预，降低人力成本。
同时，机器视觉系统的精准检测和控制可以减少机器损耗，延长设备使用寿命，降低生产成本。
三、提升产品质量机器视觉技术可以对产品进行快速准确地检测，避免人为因素导致的质量问题。
通过机器学习和深度学习算法的应用，可以不断优化检测模型，提升产品质量，增强产品竞争力。
四、实现个性化定制机器视觉技术可以实现对产品的个性化定制，根据客户需求进行快速生产。
通过对大数据的分析和挖掘，可以实现对客户需求的深入理解，为客户提供更加个性化的产品和服务。
五、改善生产环境机器视觉技术可以实现对生产环境的智能监测和管理，帮助企业实现能源节约、环保减排的目标。
通过对生产线的智能化改造，可以降低对环境的影响，实现可持续发展。
六、促进产业升级机器视觉技术的广泛应用将促进产业的技术升级和结构调整，推动传统产业向智能化、数字化转型。
通过引入先进的机器视觉技术，可以提升企业的竞争力，实现产业的快速发展。
七、推动科技创新机器视觉技术作为新兴技术领域，不断创新推动了科技的进步。
通过机器学习、深度学习等技术的研究和应用，可以不断提升机器视觉系统的智能化程度，拓展其应用领域，推动科技的创新发展。
八、拓展市场空间机器视觉技术的应用将为企业拓展新的市场空间，拓展产品的应用领域。
通过对市场需求的深入挖掘和分析，可以开发出更加符合市场需求的产品，实现市场的快速扩张。
机器视觉技术及应用 韩九强 (1)
1.1.2 机器视觉技术的应用
➢ 在医学诊断中的应用 一是对图像进行增强、标记等，帮助医生诊断疾病，协助医 生对感兴趣的区域进行测量和比较；二是利用专家知识系统 对图像进行分析和解释，给出建议诊断结果。
➢ 在智能交通中的应用 机器视觉技术在智能交通中可以完成自动导航、交通状况监 测、目标车辆跟踪等任务。
1.1.1 机器视觉技术发展现状
人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉 和嗅觉等感觉器官，其中约80％的信息是通过视 觉器官获取的。机器视觉系统就是通过摄像机和 计算机来对外部环境进行测量、识别和判断。但 是，机器视觉和人类视觉有着本质上的不同，机 器视觉系统主要应用于不适合人工作业或者人类 视觉无法达到要求、以及高速大批量工业产品制 造自动生产流水线的一些场合。
第1章 绪论
主要内容 机器视觉技术发展与应用 机器视觉系统组成 机器视觉方法分类 机器视觉发展趋势
第1章 绪论
机器视觉是用机器代替人眼进行目标对象的识别、判 断和测量，主要研究用计算机来模拟人的视觉功能。 机器视觉技术涉及目标对象的图像获取技术、对图像 信息的处理技术以及对目标对象的测量和识别技术。
1.1.2 机器视觉技术的Fra bibliotek用➢ 在工业检测中的应用：
工业检测是指在工业生产中运用一定的测试技术和手段对生产环境、工 况、产品等进行测试和检验。随着现代工业的发展和进步，特别是在 一些高精度加工产业，传统的检测手段已远远不能满足生产的需要。 机器视觉技术在微尺寸、大尺寸、复杂结构尺寸和异型曲面尺寸检测 中具有突出的优势和特点，还包括印刷电路板检查、钢板表面自动探 伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机器零件 的自动识别和分类等。
1.2.2 组态软件
智能制造中的工业机器视觉技术
智能制造中的工业机器视觉技术随着科技的发展和人们对于效率和精度的要求不断提高，智能制造已经成为了制造行业的一大趋势。
在智能制造中，工业机器视觉技术是非常重要的一个领域。
本文将从什么是工业机器视觉技术、它的应用、发展现状以及未来展望等几个方面进行探讨。
什么是工业机器视觉技术？工业机器视觉技术指的是利用相应的光电元器件、图像处理软件以及实现算法等，对待测物体的形态、颜色、外观等特性进行检测与识别的一种技术。
它可以把复杂的工艺参数通过数字化的方式准确、及时的反馈给控制系统，实现对制造过程的自动化控制。
工业机器视觉技术的应用工业机器视觉技术的应用范围非常广泛，比如在半导体、电子、机械、汽车、医药等制造行业中都有广泛的应用。
下面我们将简单介绍几个具体的应用场景。
1.质量检测在制造过程中，质量检测是非常关键的一环。
传统的质量检测方法通常需要大量的人力，而且效率低下。
而工业机器视觉技术可以通过对图像的分析和处理，实现对产品的自动检测，不仅提高了工作效率，还可以减少人为因素对于检测结果的影响，大大提高了产品质量。
2.物料识别在生产过程中，经常需要对不同的物料进行分类、分拣和判断。
而工业机器视觉技术可以通过图像识别和算法处理，实现对物料的检测和识别。
通过这种方法可以有效的提高物料的分拣效率，并且可以排除因为人为原因而产生的误判，提高了生产能力和生产质量。
3.机器人视觉机器人视觉是工业机器视觉技术最为热门的应用之一。
通过机器人视觉技术，机器人可以实现对环境的识别和处理，从而执行一些看似简单的任务。
比如，机器人可以在生产线上实现对于零部件的装配，从而实现自动化生产，提高生产效率，减少劳动力和生产成本。
工业机器视觉技术的发展现状工业机器视觉技术的发展在国内外都非常迅速。
根据研究机构统计，2017年，全球智能制造市场产值超过了1100亿美元，其中与工业机器视觉相关的产值占到了相当大的比例。
尤其是在中国，随着国家制造业的“中国制造2025”计划的推进，工业机器视觉技术得到了快速发展。
国内外机器视觉研究现状和发展趋势
国内外机器视觉研究现状和发展趋势###国内机器视觉研究现状：1.产业应用广泛：中国的制造业和工业自动化领域对机器视觉技术有着强烈需求，这导致了机器视觉技术在生产线上的广泛应用。
2.创新公司崛起：一些国内的初创公司专注于机器视觉技术，推动了领域内的创新。
这些公司通常在工业质检、智能监控、人脸识别等方面有所专长。
3.政府支持：中国政府通过政策支持和资金投入，鼓励机器视觉技术的研发和应用，特别是在制造业智能化和智慧城市建设方面。
###国际机器视觉研究现状：1.深度学习的兴起：随着深度学习方法的崛起，机器视觉领域取得了显著的进展。
卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型在图像识别、目标检测等任务上表现出色。
2.跨学科合作：机器视觉与其他领域的交叉学科合作越来越普遍，如计算机视觉与自然语言处理、机器学习与医学影像分析等，这种合作推动了技术的综合发展。
3.自监督学习：自监督学习等新兴技术在机器视觉中引起了关注，这使得系统能够从未标记的数据中学习，减轻了对大量标记数据的依赖。
###未来发展趋势：1.多模态融合：未来机器视觉系统可能会更多地融合多模态信息，包括图像、语音、文本等，以提高对复杂场景的理解能力。
2.边缘计算与物联网：随着物联网的发展，机器视觉应用将更多地集成到边缘设备上，以实现实时处理和更高效的数据利用。
3.可解释性与公平性：随着机器学习算法在决策过程中的广泛应用，可解释性和公平性变得越来越重要，未来的研究可能更加关注这些方面。
4.强化学习应用：在某些领域，如自动驾驶和机器人技术，强化学习有望成为机器视觉研究的一个重要方向。
总体而言，机器视觉领域的未来发展将继续受到技术创新、跨学科合作以及不断增长的应用需求的推动。
由于技术和应用的迅速发展，建议查阅最新的学术文献和行业报告以获取更准确和详细的信息。
印刷行业中的机器视觉技术
印刷行业中的机器视觉技术近年来，随着科技的不断进步和应用的广泛推广，机器视觉技术在各行各业都得到了广泛的应用。
其中，在印刷行业中，机器视觉技术也扮演着极其重要的角色。
本文将着重介绍印刷行业中机器视觉技术的应用、功能和优势。
一、机器视觉技术在印刷行业中的应用机器视觉技术在印刷行业中广泛应用于质量控制、图像处理和印刷过程中的自动化。
具体应用包括但不限于以下几个方面：1. 印刷品检测：机器视觉系统能够对印刷品进行自动化检测，包括文字、图像、颜色、分辨率等方面，确保印刷品的质量符合要求。
2. 智能印刷：机器视觉技术可以识别印刷机上的标志或码，自动调整参数以保证印刷的精准和一致性。
3. 印刷过程控制：机器视觉系统能够对印刷机进行实时监测和控制，确保印刷过程中的准确性和稳定性。
4. 数据采集和分析：机器视觉技术可以对印刷品进行全面的数据采集和分析，为后期工作提供数据支持和决策依据。
二、机器视觉技术在印刷行业中的功能机器视觉技术在印刷行业中发挥着多项重要功能，主要包括以下几个方面：1. 检测和识别：机器视觉系统能够准确地检测和识别印刷品中的文字、图像、颜色等要素，实现自动化的质量检测和识别功能。
2. 定位和校正：机器视觉技术能够帮助印刷机自动定位和校正印刷位置，确保印刷的准确性和一致性。
3. 分析和统计：机器视觉系统可以对印刷品进行全面的数据采集和分析，清晰显示印刷过程中的变化趋势，并提供详尽的统计报告。
4. 追溯和溯源：机器视觉技术可以通过识别印刷品上的特定码或标志，实现对印刷品的溯源和追溯功能，提高印刷品的可追溯性和安全性。
三、机器视觉技术在印刷行业中的优势机器视觉技术在印刷行业中有着显著的优势和价值，主要包括以下几个方面：1. 提高效率：机器视觉技术可以自动完成印刷品的检测和质量控制，减少人工参与的时间和成本，提高生产效率。
2. 提高准确性：机器视觉系统能够精确地检测和识别印刷品中的各类要素，大大提高了质量检测的准确性和一致性。
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三、机器视觉系统构成---CCD感光芯片
CCD ISO 感光能力—电极暗电流影响因素一
S/N的强度还会随温度增高而增加（每增加 10℃，S/N可能增加 1倍）。因此，在连 续施加电源过久的情况下，机体温度过热 会导致画面的噪声增加。
三、机器视觉系统构成---CCD感光芯片
CCD ISO 感光能力—电极暗电流影响因素二
d)物体边缘测量误差大
有一种镜头可以很大程度上降低以上误差， 甚至消除这些误差，这种镜头就是远心镜头。
三、机器视觉系统构成---远心镜头
远心镜头
三、机器视觉系统构成---远心镜头
远心镜头
三、机器视觉系统构成---远心镜头
远心镜头
远心镜头的优点： ������ 没有视差畸变 ������ 是尺寸测量的理想镜头 ������ 可以在工作距离变化的条件下精密测量
图像处理，人是最终的解释者 计算机视觉，计算机是图像的 解释者
图像处理系统 处理过的图像
机器视觉、图 像处理与模式 识别
图像处理
图像
模式识别(Pattern Recognition)
计算机 视觉 人工 智能
模式 识别
根据从图像中抽取的统计特性 或结构信息，把图像分成设定 的类别
模式识别系统 分类结果
三、机器视觉系统构成
机器视觉系统基本构成
三、机器视觉系统构成
本节主要内容
1. 感光芯片---CCD
2. 相机
3. 镜头
4. 光源
5. 采集卡 6. 软件
三、机器视觉系统构成
相机及感光芯片
三、机器视觉系统构成--- CCD感光芯片
CCD简介：
CCD，英文全称：Charge-coupled Device，中文全称：电荷耦合元件。可 以称为CCD图像传感器。 CCD是一种半导体器件，能够把光学影 像转化为数字信号。 CCD上植入的微小 光敏物质称作像素（Pixel）。一块CCD 上包含的像素数越多，其提供的画面分 辨率也就越高。CCD的作用就像胶片一 样，但它是把图像像素转换成数字信号。 CCD上有许多排列整齐的电容(MIS 结 构)，能感应光线，并将影像转变成数字 信号。经由外部电路的控制，每个小电 容能将其所带的电荷转给它相邻的电容。
二、视觉系统的必要性
视觉技术的发展进化使其在工业自动化上的 需求更加迫切
机器视觉的成本极大的降低, 增加了其普及性.
视觉技术的发展, 更多的可选性 (数字GigE, 多相 机系统)
视觉系统变得更加简单易用, 界面更加逻辑化,人性 化, １５分钟便可开发一技术方案。提高了效率, 降低了维护成本.
高度集成化 (I/O, 各种工业通讯协议已镶嵌其中)
二、视觉系统的必要性
工业自动化需求对视觉技术的推动
高度集成化
移植性强, 通讯集成化, 兼容性高 机器视觉方案必须提供与辅助设备的无缝式交互通讯 PLCs 运动控制器 机器人 显示设备 I/O输入输出 (触发和外部直接控制 ) 不同程度的集成可能要求更多的I/O 扩展 在一些工业应用里, 嵌入的数据记录和历史追溯功能极为 必要, 可协助汇总所有数据到数据中心库里.
-表征检测的限度（灵敏度）
噪音常常表现在电子元件 传输或接收信号的时候
三、机器视觉系统构成---CCD感光芯片
CCD ISO 感光能力—电极暗电流定义
暗电流是指在没有入射光的情况下CCD所 仍具有之电荷量，理想的CCD其暗电流应 该是零，但部分游离电荷会残存在电极之 间，导致没有光线下CCD还是『感应』到 些许的『电荷』存在，形成了『看到了』 的杂像！
补色原理
补色CCD由多了一个 Y 黄色滤色器，在色彩 的分辨上比较仔细，但却牺牲了部分影像分 辨率，而在ISO值上，补色CCD可以容忍较高 的感度，一般都可设定在 800以上。
三、机器视觉系统构成---CCD感光芯片
CCD系统信噪比
信噪比（ Signal to Noise Ratio ）
-衡量信号及噪音的关系
曝光过度也会使景物较为明亮区域的CCD 带有过量电子。一般来说 CCD 会忠实的反 应其结果，就是曝光过度的白光！。不过， 在极端情况下，CCD的电子会渗进邻近的 电极当中，导致数字影像拖出长白光迹或 变色光影。
三、机器视觉系统构成---CCD感光芯片
CCD-控温方式
Cool CCD-消除热或暗电流产生的噪音 -噪音底，图像质量高 -灵敏度高，感光效果佳 -几何失真度小 -解析度稳定，补偿效果佳 -耐震动，不易受点磁场干扰
附：普通CCD暴光超过10秒，发热；-20度摄像头可拍 摄5分钟图像；-40度摄像头拍摄时间可超过1小时
三、机器视觉系统构成---相机
类型
三、机器视觉系统构成---相机
三、机器视觉系统构成---相机
三、机器视觉系统构成---相机
三、机器视觉系统构成---相机
三、机器视觉系统构成---相机
自动化前沿之二
机器视觉技术及其产业应用
姜 伟
智 能 系 统 与 控 制 研 究 所
主要内容
机器视觉系统简介 机器视觉系统的必要性
系统构成 硬件、软件、环境等
机器视觉技术 标定、特征提取、图像复原、图像分割等 应用案例
娃哈哈瓶装水检测系统 视觉系统设计要点
一、机器视觉系统简介
计算机视觉的概念
三、机器视觉系统构成---镜头
三、机器视觉系统构成---镜头
三、机器视觉系统构成---镜头
镜头相关参数：
•放大率
•焦距 •对焦范围 •失真 •视场 •景深 •分辨率
三、机器视觉系统构成---远心镜头
远心镜头
在用于测量的机器视觉中，有一些因素影响
测量精度或重复性。 a) 物体位置变化引起比例尺改变； b) 畸变 c) 投影误差
二、视觉系统的必要性
视觉检测对工业自动化的重要性与日俱增
机器视觉检测在工业自动化生产上,高速,重复性强, 检测精度高的应用上是人工检测无法替代的。
机器视觉检测降低人工费用, 提高生产成品率, 减少 昂贵的生产安装过程中产生的错误及次品。 目前从一般的饮料到复杂的电子产品, 几乎每一领 域的产品从生产到包装,都需要不同程度的机器视觉 检测。 先进的视觉检测很快成为工业领域的必需品, 以确 保产品的性能及质量可靠,保持成本竞争力.
三、机器视觉系统构成---CCD感光芯片
组成结构
CCD和传统底片相比，CCD 更接近于人眼 对视觉的工作方式。只不过，人眼的视网 膜是由负责光强度感应的杆细胞和色彩感 应的锥细胞，分工合作组成视觉感应。 CCD经过长达35年的发展，大致的形状和 运作方式都已经定型。CCD 的组成主要是 由一个类似马赛克的网格、聚光镜片以及 垫于最底下的电子线路矩阵所组成。
三、机器视觉系统构成---相机
选型时主要考虑因素：
分辨率
速度
灵敏度
体积/重量
接口 …
三、机器视觉系统构成---镜头
接口形式：C-Mount/CS-Mount/FMount/Others
镜头类型：标准、远心、广角、近摄、远摄等
选择依据：相机接口/物距/拍摄范围/CCD尺寸/畸
变的允许范围/放大率/焦距/光圈等
一、机器视觉系统简介
计算机视觉的困难与问题
计算机视觉是一个逆问题
输入：二维灰度图像 输出：三维物体的几何特征、位置
视觉信息多种多样，视觉知识的表达很困难 图像数据量巨大，信息存储与检索困难 对生理学、神经生物学等的研究有待深入
一、机器视觉系统简介
机器视觉的应用领域
自主车导航 目标跟踪 工业应用 产品检验、柔性装配、海洋石油开采、海底 勘察 医疗和军事应用：医疗外科手术 ……
二、视觉系统的必要性
生产自动化及视觉在中国的发展必要性
中国的劳动力不再廉价 • 新劳工法出台, 工资成本大幅提高 • 工人福利亟需改观 (富士康１６跳, 本田罢工 „..) • 很多生产企业迁移到人力资源更低廉的国家和区 域 食品,医药质量事件接二连三,令人深思 中国产品质量“Ｍａｄｅ in China”在世界声誉亟 需提高 为保持竞争力,提高产品质量, 各个领域的视觉检测 及高度自动化势在必行!
客观、无疲劳、环境限制等。
二、视觉系统的必要性
经济危机对美国及全球生产自动化的极大冲击
2009年的经济危机极大地冲击了美国至全球的各个领域 ,特别是工业生产业. 美国汽车制造业的” Big Three” 频临破产, 进一步 自动化是唯一出路 美国总统Obama认为”工业生产流失海外” 是使美国经 济不堪一击的根本. 美国政府未来十年强烈推行 “Made in US” 计划. 实现这一目标,高度自动化 是降低成本,增加竞争力的唯一及最佳办法. 为此, 美国联邦政府出台多个政策刺激鼓励企业技术 发明创新,提高生产自动化.
一个很大的缺点，那就是远心镜头的口径至少要与需 要观察的物体尺寸相等或更大。这也是为什么远心镜 头非常贵的原因之一。
三、机器视觉系统构成---镜头选择四原则
原则一:相机芯片尺寸
镜头尺寸≧相机芯片尺寸
三、机器视觉系统构成---镜头选择四原则
原则二:相机接口类型
相机接口的种类
三、机器视觉系统构成---镜头选择四原则
模式
一、机器视觉系统简介
机器视觉与相关学科的关系
计算机图形学（Computer Graphics）
计算机图形学是一种使用数学算法将二维或三维图形转 化为计算机显示器的栅格形式的科学 计算机图形学：从三维描述到二维图像显示 计算机视觉：从二维图像数据到三维描述