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机器视觉技术的发展详细资料说明
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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，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。
一、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。
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。
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。
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