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机器视觉的概念及系统的组成与关键技术的现状及应用展望说明
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简要介绍了机器视觉的概念及机器视觉系统的组成， 接着重点阐述了照明光源、镜头、摄像机及图像采集卡、图像处理卡、集成式视觉组件等关键技术的发展现状， 最后扼要介绍了在工业检测、农产品分选、机器人导航、医学影像分析、交通管理、安全监控等多个领域的应用情况.
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能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、测量和控制。 一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械执行模块， 如图1 所示。 首先采用摄像机获得被测目标的图像信号， 然后通过A/ D 转换变成数字信号传送给专用的图像处理系统， 根据像素分布、亮度和颜色等信息， 进行各种运算来抽取目标的特征， 然后再根据预设的判别准则输出判断结果， 去控制驱动执行机构进行相应处理。
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、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。 机器视觉强调实用性， 要求能够适应工业现场恶劣的环境， 要有合理的性价比、通用的工业接口、较高的容错能力和安全性，并具有较强的通用性和可移植性。 它更强调实时性， 要求高速度和高精度.
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