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机器视觉在基片自动分类机中有怎么样的应用

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.17 MB | 2019-08-14

  介绍了机器视觉的基本原理、组成结构及其在自行研制的基片自动分类机中的应用, 展示了面阵CCD在基片自动分类机视觉系统中的重要作用。

  人们从外界环境获取的信息中, 80% 来自于视觉,因此对于智能机器来说, 赋予机器人的视觉功能对发展智能机器是极其重要的, 由此形成了一门新的学科——机器视觉。机器视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能, 用图像来创建和恢复现实世界模型, 最终用于实际检测、测量和控制。

  机器视觉是一项综合技术, 其中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、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系, 相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。它是实现设备智能化、自动化、高效化、高精密化途径中必不可缺的功能模块。

  从上世纪80 年代至今, 随着计算机及其辅助产业的发展, 全球性的机器视觉研究热潮经久不衰。机器视觉在概念、理论及其方法上获得了空前的发展, 在各个方面都得到了广泛的应用, 从工业检测到文件处理, 从医学图像到遥感图像, 从毫微米技术到多媒体数据库, 不胜枚举。而在许多人类视觉无法感知的场合, 如精确定量感知、危险场景感知、不可见物体感知等, 机器视觉更具优势。

  机器视觉系统的基本结构是在一定的光照(包括可见光、红外线甚至超声波等各种成像手段) 条件下,成像设备(摄像机、图像采集卡等) 把三维场景的图像采集到计算机内部, 形成二维图像; 其次, 运用图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理以得到质量改善了的图像; 然后, 运用机器视觉技术从图像中提取感兴趣的特征, 构成对图像的描述; 再进一步, 运用模式识别技术对抽取到的特征进行分类整理; 最后,运用人工智能得到更高层次的抽像描述, 完成视觉系统的任务。

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