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机器视觉认知
目录
•机器视觉定义
•机器视觉国外发展历程
•机器视觉国内发展历程
•机器视觉系统构成
•项目总结
Part机器视觉定义
01
机器视觉是一门新兴的交叉学科,涉及光学、数
字图像处理、计算机图形学、模式识别、机器学
习、人工智能以及机器人等诸多领域。由于机器
视觉涉及领域广,目前还没有一个明确的定义。
数字图像处理机器学习
人工智能美国制造工程师协会(SocietyofManufacturing
机器视觉光学
Engineers,SME)机器视觉协会和美国机器人工
模式识别
机器人业协会(RoboticIndustriesAssociation,RIA)自
计算机图形学
动化视觉分会对机器视觉的定义为:“机器视觉
是研究如何通过光学装置和非接触式传感器自动
地接收、处理真实场景的图像,以获得所需信息
或者用于控制机器人运动的学科”
工业机器视觉是机器视觉在工业领域的应用。在现代自动化生产过程中,机器视
觉系统从早期的电子装配缺陷检测,已逐步应用到半导体、汽车、航空航天等多
个领域。表1-1对机器视觉与人眼视觉进行了对比,可以看出机器视觉能够在一
些不适合人工工作的危险环境或者人工视觉难以满足精度要求的场合中发挥重要
作用。另外,在大批量工业生产制造过程中,引入机器视觉检测能够显著提高生
产的自动化程度和生产效率,因此工业机器视觉已成为实现智能制造的关键技术
之一
对比项机器视觉人眼
灰度分辨率强,一般使用256灰度级弱,一般只能分辨64个灰度级
通过配备不同光学镜头,可以观测小到微米大到天体的
空间分辨率弱,不能观看微小的目标
目标
从紫外到红外的较宽光谱范围,另外有X光等特殊摄像
感光范围380nm~780nm波长范围的可见光
机
快门时间可达到10微妙左右,高速像机帧率可达到1000
速度无法看清楚较快速运动的目标
以上
环境适合恶劣、危险的环境不适合恶劣和危险的环境
成本一次性投入,成本不断降低人力成本不断升高
Part机器视觉国外发展历程
02
国外视觉技术最早可以追溯到20世纪50年代。
开始研究数字图像处理技术的应用,其重要标
志是1964年美国喷气推进实验室(Jet
PropulsionLaboratory,JPL)正式使用数字计算
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