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机器视觉的运作原理

作 者:康耐德智能关注:95发表时间:2018-12-24 09:20:04来源:网络资源

[ 机器视觉]可以理解为给机器加装上视觉装置,目的是为了使机器具有类似于人类的视觉功能,从而提高机器设备的自动化和智能化程度。机器视觉涉及到多个学科和多种技术,包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术,光学成像技术、传感器技术等。

从应用的层面看,机器视觉的研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。


从处理过程看,[机器视觉]分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等。高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。

从方法层面看,有被动视觉与主动视觉之分,又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。

机器视觉作为一门工程学科,是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器 视觉系统的设计依赖于具体的问题,必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素,折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。


[机器视觉]是通过光学装置和非接触式的传感器,自动地接收和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。

本质上,机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用,通过使用光学系统、工业数字相机和图像处理工具,来模拟人的视觉能力,并做出相应的决策,然后通过指挥某种特定的装置执行这些决策。

在现代自动化生产过程中,机器视觉已经开始慢慢取代人工视觉,尤其是在工况检测、成品检验、质量控制等领域,应用广泛。





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