机器视觉技术发展现状文献综述(2)
2024 机器视觉综述与进展
2024 机器视觉综述与进展机器视觉的兴起与发展机器视觉，即计算机通过获取、处理和理解图像或视频数据，模仿人类视觉系统实现图像或视频的感知、识别和理解。
随着计算机视觉技术的不断进步与发展，机器视觉在各个领域得到了广泛的应用。
在过去的几年里，机器视觉取得了显著的进展。
首先，在图像处理方面，机器视觉算法的精确度和速度得到了大幅提升。
通过使用深度学习技术，机器可以自动学习并识别复杂的图像特征，例如物体、人脸、文字等。
同时，随着计算能力的提高，机器可以更快速地处理和分析大量的图像数据，从而实现实时的视觉识别。
其次，在机器视觉应用方面，各个行业都开始利用机器视觉技术来解决实际问题。
例如，在制造业中，机器视觉可以用来检测产品的缺陷或错误，提高生产效率和质量。
在医疗领域，机器视觉可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗，提供更准确的医学图像分析结果。
在自动驾驶领域，机器视觉可以帮助车辆感知和理解周围的环境，从而实现自主导航和安全驾驶。
此外，随着人工智能的发展，机器视觉也开始与其他技术相结合，例如语音识别、自然语言处理等，实现更综合的智能系统。
这些综合型系统不仅可以通过图像识别和分析来感知环境，还可以与人进行交互和沟通，进一步拓展了机器视觉的应用范围。
综上所述，机器视觉在过去几年里取得了显著的进展与发展，应用领域也越来越广泛。
然而，机器视觉仍然面临一些挑战，例如复杂场景下的准确性和鲁棒性、数据隐私保护等。
未来，随着技术的不断创新和完善，相信机器视觉会在各个领域发挥更重要的作用，并为我们的生活带来更多便利和进步。
此外，机器视觉在安全领域也有着广阔的应用前景。
例如，机器视觉可以用于监控系统，帮助识别和追踪可疑行为或危险物体，以提升安全管理效果。
在边境安检中，机器视觉技术可以有效地辨识被隐藏的违禁品，从而协助安全检查人员提高监测效率。
此外，在公共交通场所，机器视觉技术可以用于人脸识别，帮助识别潜在的安全风险，并提升公共安全。
2024 机器视觉技术现状与发展
2024 机器视觉技术现状与发展2024年，机器视觉技术迎来了前所未有的发展。
随着计算机技术的飞速进步以及人工智能的广泛应用，机器视觉在许多领域展示出了巨大的潜力。
首先，机器视觉技术在工业自动化方面得到了广泛应用。
通过图片或视频的处理和分析，机器视觉系统能够对生产线上的产品进行检测和质量控制。
它可以识别产品表面的缺陷、判断产品组装是否正确，并自动进行分类和包装。
这不仅提高了生产效率，降低了人工成本，还大大提高了产品的质量和安全性。
其次，机器视觉技术在医疗领域也发挥着重要作用。
它可以用于医学图像的分析和诊断，帮助医生在诊断和治疗中做出准确的判断和决策。
例如，机器视觉可以自动识别肿瘤的位置和大小，帮助医生进行手术的规划和操作。
此外，机器视觉还可以用于监测病人的生命体征和健康状况，及时发现异常情况。
再次，机器视觉技术在安防领域的应用也越来越广泛。
通过监控摄像头和机器视觉系统的结合，可以实时监测和识别人脸、车辆等信息，实现对公共场所的监控和安全防护。
机器视觉可以帮助警方识别疑犯的身份，提供重要线索，提高犯罪侦查和预防的效率。
此外，机器视觉技术在交通运输、农业、教育等领域也有着广泛的应用。
例如，机器视觉可以用于交通信号灯的识别和智能交通系统的控制，提高交通流量的效率和安全性；在农业领域，可以使用机器视觉技术对农作物生长情况进行监测和评估，帮助农民做出种植决策；在教育领域，机器视觉可以用于学生学习行为的分析和评估，提供个性化的学习建议和辅导。
总之，2024年的机器视觉技术已经取得了长足的进步，并在各个领域得到了广泛的应用。
随着技术的不断发展和创新，相信机器视觉在未来会有更广阔的发展前景。
此外，随着机器视觉技术的不断发展，一些新的趋势和挑战也逐渐浮现。
首先，深度学习在机器视觉中的应用逐渐成为主流。
深度学习模型具有强大的特征提取和分类能力，可以处理大规模的图像数据。
这种基于深度学习的方法已经取得了很大的成功，例如在图像识别、目标检测和人脸识别等方面。
机器视觉技术发展现状文献综述
机器视觉技术发展现状文献综述机器视觉技术是一门涵盖计算机视觉、模式识别、图像处理等多个领域的学科，旨在使计算机系统能够模拟人类的视觉功能，实现对图像和视频的理解与分析。
随着计算机硬件性能的不断提升和计算机视觉算法的不断发展，机器视觉技术已经在很多领域得到了广泛应用，如工业制造、无人驾驶、医疗影像分析等。
本文将综述机器视觉技术的发展现状，主要从硬件、算法和应用三个方面进行讨论。
首先，从硬件角度来看，机器视觉技术的发展离不开计算机硬件的支持。
随着计算机处理器性能的不断提升，计算机视觉算法的执行速度得到了极大的提高。
同时，图像传感器的发展也为机器视觉技术提供了更好的数据支持。
目前主流的图像传感器有CCD和CMOS两种类型，CMOS传感器由于其低功耗、高集成度等特点逐渐取代了CCD传感器，使得机器视觉系统的性能得到了进一步提升。
其次，从算法角度来看，机器视觉技术的发展极大地依赖于计算机视觉算法的研究和发展。
经过多年的积累和发展，计算机视觉算法在识别、分类、检测和跟踪等方面取得了显著的进展。
其中，深度学习算法如卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测方面表现出色。
此外，基于特征描述符的方法如SIFT、SURF等也广泛应用于机器视觉任务中。
随着深度学习和传统算法结合的研究不断深入，机器视觉技术在各类应用场景中的表现将会更加出色。
最后，从应用角度来看，机器视觉技术已经在许多领域得到了广泛应用。
在工业制造领域，机器视觉系统能够对产品进行质量检测和缺陷分析，提高生产效率和产品品质。
在无人驾驶领域，机器视觉系统能够感知道路状况、检测交通信号和识别物体，实现智能驾驶。
在医疗影像分析领域，机器视觉技术能够辅助医生进行疾病诊断和手术规划，提高医疗效率和准确性。
此外，机器视觉技术还在安防监控、智能家居、农业等领域得到了广泛应用。
综上所述，机器视觉技术在硬件、算法和应用三个方面都取得了显著的进展。
随着大数据、云计算和物联网等技术的不断发展，机器视觉技术有望在更多领域发挥作用。
机器视觉技术的研究现状及发展趋势
机器视觉技术的研究现状及发展趋势近年来，随着人工智能领域不断的发展壮大，机器学习、深度学习和机器视觉等技术得到了广泛的关注和应用。
机器视觉作为一种计算机视觉技术的重要分支，被广泛应用于自动驾驶、智能家居、人脸识别等领域。
本文将就机器视觉技术的研究现状及发展趋势进行探讨。
一、机器视觉技术的研究现状机器视觉是一种基于计算机视觉技术的人工智能领域应用，其研究内容主要包括图像处理、图像分析、图像识别、目标检测等一系列方面。
目前，机器视觉技术已经越来越受到了大家的重视，甚至被认为是人工智能发展的重要基础之一。
因此，许多科研机构和企业都在积极开展机器视觉的相关研究。
”在图像识别领域，近年来深度学习技术的发展取得了较大的进展。
通过构建深度卷积神经网络模型，使得机器不仅能够识别图像中的内容，还能运用自身的经验和大数据，从而进一步提升图像的识别精度。
除了图像识别之外，机器视觉技术的研究还涉及诸如图像检索、目标跟踪、视频分析等方面。
比如在视频分析领域，机器可以通过对视频内容的分析和处理，来提取视频中的关键信息，实现自主的目标追踪和监测。
此外，目前在机器视觉领域，还存在着一些挑战和问题。
比如，对于不同场景下的目标检测问题，机器需要具备较高的稳定性和鲁棒性，才能更好地应对实际的工作环境。
同时，机器在处理大规模数据时，也需要具备高效的计算性能。
二、机器视觉技术的发展趋势随着计算机性能提升和深度学习算法的不断完善，机器视觉技术的应用场景越来越广泛。
未来，机器视觉技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：1、自动驾驶在自动驾驶领域，机器视觉技术的应用非常广泛。
通过利用传感器和摄像头等设备，机器可以对周围的环境进行实时感知和分析，从而实现自主驾驶。
未来，机器在自动驾驶领域中的应用将会更加普及，同时也需要更加高效的算法和系统来支持。
2、智能家居在智能家居领域，机器视觉技术可以用于实现家庭自动化管理。
比如，通过分析家庭成员的行为和生活习惯等信息，机器可以自动调整家庭的照明、温度等环境参数，从而提升家庭生活的便利性和舒适度。
机器视觉技术的研究现状及应用
机器视觉技术的研究现状及应用随着科技的不断进步，机器视觉技术也在不断地得到发展和应用。
机器视觉技术是指通过计算机将图片或视频转化为数字信息，并对其进行分析和处理的一种视觉处理技术。
它主要包括图像获取、图像处理、模式识别、智能推理等模块，可以应用于工业自动化、医学、交通、安防等领域，为人类提供高效、精准、低成本、非接触式的解决方案。
一、研究现状1.机器视觉技术的发展历程机器视觉技术的起源可以追溯到20世纪60年代，当时主要应用于工业机械自动化控制系统中。
1970年代，计算机厂商开始大规模生产小型计算机，提高了计算机存储和运算处理能力，为机器视觉技术的进一步发展奠定了基础。
1990年代，数字图像处理和计算机硬件的飞速发展，使机器视觉技术在质量控制、生产流程控制等领域得到广泛应用。
随着人工智能技术的发展，机器视觉技术逐渐实现了智能化、自适应和自主决策等功能，为工业4.0的实现提供了强有力的支持。
2.机器视觉技术的研究方向机器视觉技术的研究方向主要包括以下几个方面：（1）图像获取技术。
图像获取技术是机器视觉技术的基础，是将物体的视觉信息转化为数字信息的过程。
随着现代数字相机的出现，图像获取技术已经得到广泛应用。
（2）图像处理技术。
图像处理技术主要包括数字图像增强、滤波、分割、特征提取等方法，其目的是提高图像质量和降低噪声，为图像分析和识别提供可靠的基础。
（3）模式识别技术。
模式识别技术是机器视觉技术的核心，它主要包括图像识别、目标识别、人脸识别、车辆识别等方法。
通过训练机器视觉系统，使其能够从海量的图像样本中学习，提高识别准确度和速度。
（4）智能推理技术。
智能推理技术是机器视觉技术的最高层次，它主要包括神经网络、深度学习、人工智能等技术。
通过建立大规模的图像数据库和知识库，使机器视觉系统具备智能的认知和推理能力，实现更加精准和高效的图像分析和识别。
二、应用领域1.工业自动化工业自动化是机器视觉技术的主要应用领域。
机器视觉技术的发展现状与未来趋势
机器视觉技术的发展现状与未来趋势一、引言随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，机器视觉技术作为其中的重要组成部分，正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。
它通过模拟人类视觉系统，使计算机能够识别、分析和理解图像和视频中的内容，为我们提供更加智能化、高效的服务。
本文将讨论机器视觉技术的发展现状以及未来的趋势。
二、机器视觉技术的应用领域机器视觉技术已经广泛应用于许多领域，例如工业制造、医学图像诊断、农业、安防监控等。
在工业制造中，机器视觉技术的应用可以实现对产品的检测、分类和追溯，提高生产效率和质量控制水平。
在医学领域，机器视觉技术可以帮助医生诊断疾病，辅助手术操作，提高医疗水平和效率。
在农业领域，机器视觉技术可以用于土壤分析、作物生长监测等，帮助农民提高农业生产效益。
在安防监控方面，机器视觉技术可以实现自动化的人脸识别、行为分析等，提高监控系统的准确性和反应速度。
三、机器视觉技术的发展现状目前，机器视觉技术已经取得了一系列令人瞩目的成就。
在图像识别方面，通过深度学习算法的引入，计算机已经可以实现对图像中物体的准确识别和分类。
在人脸识别领域，机器视觉技术已经能够通过分析人脸的关键特征点来实现高精度的人脸比对和识别。
在医学图像诊断方面，机器视觉技术已经可以辅助医生进行疾病的早期检测和精准诊断。
这些成果的取得离不开硬件设备的进步，如高分辨率的图像传感器和强大的计算能力。
四、机器视觉技术的未来趋势未来，随着计算机硬件的进一步发展和深度学习算法的不断优化，机器视觉技术将迎来更广阔的发展前景。
首先，机器视觉技术将逐渐实现真正的智能化。
通过深度学习算法和大规模数据的训练，计算机将能够更好地理解图像和视频中的内容，进一步提高图像识别和理解的准确性和效率。
其次，机器视觉技术将与其他技术相结合，实现更加强大的功能。
例如，结合机器视觉技术和自然语言处理技术，可以实现对图像和视频的语义理解。
再如，结合机器视觉技术和机器人技术，可以实现自主导航和环境感知等功能。
机器视觉国外发展现状（2）
机器视觉国外发展现状（2）机器视觉国外发展现状虽然，现在中国的机器视觉企业面临着众多的挑战和阻力，但是随着中国自动化技术的不断进步和发展，中国逐渐成为世界上机器视觉技术发展最快的国家，应用范围几乎涵盖国民经济的各个行业，而工业领域是机器视觉应用比重最大的领域，其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。
专家学者认为，随着工业自动化的发展，中国的配套基础设施的逐步完善，技术以及资金的日趋积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现。
在国内，越来越多的切，大专院校，研究所等，近些年在图象和机器视觉领域进行积极思索和不断尝试与创新，逐步开始进行工业方面的应用。
其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。
这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。
真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用空间还比较大。
当然、其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。
机器视觉是一次技术的革新，依赖于不断扩大的行业需求，成为逐渐崛起的新兴行业。
中国的电子制造和代工厂商过去几年正在采购大量自动化设备取代人工，以应对中国愈演愈烈的缺工现象，未来几年这一现象将达到高-潮。
台资工厂纷纷选择提高自动化程度，其自动化换装高-潮将在未来2-3年内到来，必将为机器视觉产品在该行业的应用带来新的增长点。
专家预测，随着全球制造中心像中国转移，中国市场逐渐成为国际厂商的关注焦点，中国机器视觉市场未来发展空间很大，随着中国制造2025的提出，近几年，将成为机器视觉行业的爆发年，我国机器视觉行业的市场规模将保持稳定快速增长。
机器视觉技术发展现状及应用2017-05-16 14:21 | #2楼广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解和控制。
《2024年机器视觉技术研究进展及展望》范文
《机器视觉技术研究进展及展望》篇一一、引言随着科技的飞速发展，机器视觉技术已经成为众多领域中的关键技术之一。
机器视觉技术利用计算机和图像处理技术来模拟人类视觉功能，对图像进行获取、处理、分析和理解，从而实现对目标物体的识别、定位和跟踪等功能。
本文旨在探讨机器视觉技术的最新研究进展以及未来展望。
二、机器视觉技术研究进展（一）深度学习与机器视觉近年来，深度学习在机器视觉领域取得了显著进展。
通过深度神经网络，机器可以学习到从原始图像中提取高级特征的能力，大大提高了图像识别的准确性和鲁棒性。
在目标检测、人脸识别、图像分类等领域，深度学习都取得了突破性成果。
（二）三维视觉技术的发展三维视觉技术是机器视觉领域的重要分支，通过获取物体的三维信息，实现对物体的立体感知。
随着三维扫描技术和算法的不断发展，三维视觉技术在工业检测、医疗影像、虚拟现实等领域得到了广泛应用。
（三）计算机视觉与人工智能的融合计算机视觉和人工智能的融合为机器视觉技术带来了新的发展机遇。
通过将人工智能算法与计算机视觉技术相结合，机器可以在更复杂的场景中实现目标的识别和跟踪。
此外，人工智能还可以为机器视觉提供更强大的学习能力和决策能力，使机器在执行任务时更加智能和灵活。
三、机器视觉技术的未来展望（一）发展智能化机器视觉系统未来，随着人工智能技术的不断发展，智能化机器视觉系统将成为研究热点。
智能化机器视觉系统将具有更高的识别精度、更快的处理速度和更强的学习能力，能够适应更复杂的场景和任务。
（二）提升三维视觉技术的精度和速度三维视觉技术在许多领域都具有广泛应用前景。
未来，随着三维扫描技术和算法的不断改进，三维视觉技术的精度和速度将得到进一步提升，为工业检测、医疗影像等领域带来更多便利。
（三）跨模态交互技术的融合发展跨模态交互技术是未来机器视觉技术的重要发展方向之一。
通过将不同模态的信息进行融合和交互，机器可以在更广泛的场景中实现信息的获取和处理。
例如，将语音、文本、图像等多种信息源进行融合，实现多模态的目标识别和交互。
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机器视觉技术发展现状人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。
作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。
目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。
机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。
机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。
机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。
其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能高等优点，有着广泛的应用前景[1]。
一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。
通过CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。
图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。
机器视觉一般都包括下面四个过程：机器视觉系统组成 机器视觉的发展历史机器视觉是在20世纪50年代从统计模式识别开始，当时的工作主要集中 在二维图像分析、识别和理解上。
从 20世纪70年代才真正开始发展，并涌现 出了主动视觉理论框架、基于感知特征群岛物体识别理论框架等新的概念、方法 及理论。
Marr 视觉计算机理论是视觉研究迄今较为完善的理论，其使视觉研究 有了一个较为明确的体系⑵。
Marr 视觉理论从计算视觉理论出发，将立体视觉分为自上而下的三个阶段, 即早期的二维视觉数据获取、中期的要素处理和后期三维信息的形成和表达。
经历这单个阶段即可完成二维到三维的转换工作• •要素E 工£维罔图2 Marr 理论框架的三个阶段早期阶段的“要素图” (P rimarysketch )是由二维图像中的点、直线、曲线 和纹理等特征组成，早期阶段的处理是从图像中获取这些特征。
中期阶段的处理 是处理特征要素的位置和相互关系，从而完成对物体的识别、运动分析和形状恢 复等操作，该阶段处理的结果仅仅是对空间场景的二维半描述。
如若要完成对空 间场景的真正三维描述，还需第三阶段的后期视觉处理，将物体自身坐标统一到 一个世界坐标系中［3］。
被测物体光学系统相机 图像采集卡计算机 图象早盼E 中期视 •觉处理和,觉处理 e 期视 处理作为立体视觉的基础理论， Marr 理论具有极其重要的指导作用，但 Marr 理 论自身有缺陷，如单向性（视觉处理只能从前至后处理） 、被动性（视觉处理只 能是给什么图像处理什么图像） 、目的单一性（视觉处理的目标一般只是恢复空 间场景中的物体形状和位置） 等。
经过几十年的发展， 许多学者纷纷提出了 Marr 理论的改进框架， 如在框架前增加图像拾取模块， 使其能根据分析要求和分析结 果自主获取图像； 增加反馈环节， 使视觉处理结果能反向指导图像获取环节， 前 后互动；增加高层指导模块和视觉目的模块， 使整个视觉处理按照视觉目的的要在高层指导模块的指导下完成不同的视觉处理操作，实现其功能多样化 .总 改进的 Marr 理论框架使立体视觉趋于自动化、智能化和多功能化 [3] 。
机器视觉相关技术图像采集部分一般由光源、 镜头、数字摄像机和图像采集卡构成。
采集过程 可简单描述为在光源提供照明的条件下， 数字摄像机拍摄目标物体并将其转化为 图像信号，最后通过图像采集卡传输给图像处理部分。
在设计图像采集部分时， 要考虑到多方面的问题，主要是关于数字摄像机、 图像采集卡和光源方面的问题。
1）光源照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素， 其直接影响输入数据的质量和应 用效果。
到目前为止， 还未有哪种机器视觉照明设备能通用各种应用， 因此在 实 际应用中， 需针对应用选择相应的照明设备以满足特定需求。
在光源照明方案选 择过程中， 应尽可能地突出物体特征， 在物体需要检测的部分与不重要部分之间 尽量产生明显的区域， 增加对比度， 同时还应保证足够的整体亮度， 而物体位置 的变化不应影响成像的质量。
照明系统按其照射方法可分为 :背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明 等。
其中，背向照明是指将被测物放在光源和摄像机之间， 以提高图像的对比度。
前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧， 其优点是便于安装。
结构光照明是 将光栅或线光源等投射到被测物上， 并根据其产生的畸变， 解调出被测物的三维 信息。
频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上， 摄像机拍摄要求与光源同步[1]。
2）光学摄像头光学摄像头的任务就是进行光学成像， 一般在测量领域都又专门的用于测量 的摄像镜头， 因为其对成像质量有着关键性的作用。
摄像头需要注意的一个问题 是畸变。
这个就需要使用相应的畸变校正方法， 目前也开发出了很多自动畸变自 动校正系统。
3) CCD 摄像机及图像采集卡CCD( Charge Cou pled Device 摄像机及图像采集卡共同完成对目标图像的采集与数字化。
目前CCD CMOS 等固体器件的应用技术，线阵图型敏感器件，像 元尺寸不断减小，阵列像元数量不断增加，像元电荷传输速率也得到大幅提高。
在基于PC 机的机器视觉系统中，图像采集卡是控制摄像机拍照来完成图像的采求，之， 1、 图像采集技术——机器视觉的基础集与数字化，并协调整个系统的重要设备。
图像采集卡直接决定了摄像头的接口为:黑白、彩色、模拟、数字等形式。
2、图像处理与分析——机器视觉的核心用于机器视觉的图像处理与分析方法的核心是，解决目标的检测识别问题。
为此，提出方法的思想中心是如何获得可正确描述目标物与非目标物的特征。
当所需要识别的目标比较复杂时，就需要通过几个环节，从不同的侧面综合来实现。
对目标进行识别提取的时候，首先是要考虑如何自动地将目标物从背景中分离出来。
目标物提取的复杂性一般就在于目标物与非目标物的特征差异不是很大，在确定了目标提取方案后，就需要对目标特征进行增强。
增强方法有颜色特征的增强、累计特征的增强等。
经过特征增强后，最后就是目标物的提取了。
这里也有很多不同的方法，比如伪目标删除方法、自适应阈值方法、逐步骤类方法、多信息融合方法等[4]。
随着计算机技术、微电子技术以及大规模集成电路的发展，图像信息处理工作越来越多地借助硬件完成，如DSP 芯片、专用的图像信号处理卡等。
软件部分主要用来完成算法中并不成熟又较复杂或需不断完善改进的部分。
这一方面提高了系统的实时性，同时又降低了系统的复杂度。
四、机器视觉的发展现状及应用目前，最先进的机器视觉技术仍然由欧美、日本等国家掌握，发达国家针对工业现场的应用开发出了相应的机器视觉软硬件产品。
中国目前正处于由劳动密集型向技术密集型转型的时期，对提高生成效率、降低人工成本的机器视觉方案有着旺盛的需求，中国正在成为机器视觉技术发展最为活跃的地区之一。
长三角和珠三角成为国际电子和半导体技术的转移地，同时也就成为了机器视觉技术的聚集地。
许多具有国际先进水平的机器视觉系统进入了中国，国内的机器视觉企业也在与国际机器视觉企业的良性竞争中不断茁壮成长，许多大学和研究所都在致力于机器视觉技术的研究。
在国外，机器视觉主要应用在半导体及电子行业，其中，半导体行业占40%〜50%。
例如，PCB印刷电路、SMT表面贴装、电子生产加工设备等。
此外机器视觉还在质量检测的各方面及其他领域均有着广泛应用。
1)在工业检测方面近几十年来，在工业检测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。
自动视觉识别检测目前已经用于产品外形和表面缺陷检验，如木材加工检测、金属表面视觉检测、二极管基片检查、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。
这些检测识别系统属于二维机器视觉，技术已经较为成熟，其基本流程是用一个摄像机获取图像，对所获取的图像进行处理及模式识别，检测出所需的内容［5］。
2)在医学上的应用在医学领域，机器视觉主要用于医学辅助诊断。
首先采集核磁共振、超声波、激光、X射线、丫射线等对人体检查记录的图像，再利用数字图像处理技术、信息融合技术对这些医学图像进行分析、描述和识别，最后得出相关信息，对辅助医生诊断人体病源大小、形状和异常，并进行有效治疗发挥了重要的作用。
不同医学影像设备得到的是不同特性的生物组织图像，如X射线反映的是骨骼组织, 核磁共振影像反映的是有机组织图像，而医生往往需要考虑骨骼有机组织的关系，因而需要利用数字图像处理技术将两种图像适当地叠加起来，以便于医学分析［5］。
3)交通监控领域中的应用智能交通监控领域中，在重要的十字路口安放摄像头，就可以利用摄像头的快速拍照功能，实现对违章、逆行等车牌的车牌进行自动识别、存贮，以便相关的工作人员进行查看。
（ 4） 在桥梁检测领域中的应用 人工检测法和桥检车法都是依靠人工用肉眼对桥梁表面进行检测，其速度慢，效率低，漏检率高，实时性差，影响交通，存在安全隐患，很难大幅应用； 无损检测包括激光检测、超声波检测 以及声发射检测等多种检测技术，它们仪 器昂贵，测量范围小， 不能满足日益发展的桥梁检测要求； 智能化检测有基于导 电性材料的混凝土裂缝分布式自动检测系统和智能混凝土技术， 也有最前沿的基 于机器视觉的检测方法。
导电性材料技术虽然使用方便，设备简单，成本低廉， 但是均需要事先在混凝土结构上涂刷或者埋设导电性材料进行检测， 而且智能混 凝土技术还无法确定裂缝位置、裂缝宽度等一系列问题距实用化还有较长的距 离；而基于机器视觉的检测方法是利用 CCD 相机获取桥梁表观图片，然后运用 计算机处理后自动识别出裂缝图像， 并从背景中分离出来然后进行裂缝参数的计 算的方法，它具有便捷、 直观、精确、非接触、再现性好、适应性强、 灵活性高、成本低廉的优点，能解放劳动力，排除人为干扰，具有很好的应用前景 [6]。