机器视觉的界定原理及作用
什么是机器视觉他的应用及原理
什么是机器视觉机器视觉的定义机器视觉（Machine Vision）是一种模拟人类视觉行为的技术，通过使用摄像机和计算机视觉算法进行数字图像处理和分析，使得计算机能够感知、理解和解释图像。
机器视觉主要利用计算机视觉和图像处理技术来模拟和实现人类视觉的基本功能。
机器视觉的基本原理机器视觉的工作原理涉及三个基本步骤：图像获取、图像处理和图像分析。
这些步骤允许机器视觉系统通过从图像中提取特征和信息，进行分类、检测、识别和测量。
图像获取图像获取是机器视觉过程的第一步，通过摄像机或其他图像传感器获得图像。
摄像机将场景中的光线转换为电信号，并将其转化为数字图像，供计算机进一步处理。
图像处理图像处理是指对获取的图像进行数字化处理，改善图像质量、增强特征并减少噪声。
这一步骤包括图像滤波、边缘检测、图像增强、几何校正等技术，以提取有用的信息并减少噪声对后续分析的影响。
图像分析图像分析是机器视觉的核心步骤，它是通过计算机视觉算法来解释和理解图像，提取并分析图像中的特征，实现目标检测、图像识别、测量和分类等功能。
图像分析涉及形状识别、物体检测、特征提取等技术。
机器视觉的应用机器视觉技术广泛应用于各行各业，包括制造业、医疗保健、安防监控、交通运输等领域。
以下是机器视觉的一些典型应用：自动检测和质量控制通过机器视觉系统可以实现产品的自动检测和质量控制。
利用机器视觉技术，可以对产品进行外观缺陷、尺寸测量、颜色匹配等方面的检测，以确保产品质量符合标准。
无人驾驶机器视觉是无人驾驶汽车的关键技术之一。
通过摄像机和传感器，无人驾驶汽车能够感知周围环境，识别道路、车辆和行人，并做出相应的决策和控制，实现自主导航和驾驶。
医学图像分析医学图像分析是机器视觉在医疗领域的重要应用之一。
通过对医学图像的分析，可以实现疾病的早期检测、诊断和治疗。
机器视觉技术可以用于医学图像的分割、特征提取、配准等方面。
安防监控机器视觉技术在安防监控中发挥着重要作用。
机器视觉技术的原理及应用
机器视觉技术的原理及应用随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术也逐渐成为了人们关注的焦点之一。
机器视觉技术是一种通过计算机模拟人眼进行图像识别和分析的技术，其主要应用于工业自动化、安防监控、医疗健康、智能家居等领域。
本文将详细介绍机器视觉技术的原理及应用。
一、机器视觉技术的原理机器视觉技术是基于数字图像的处理，通过对传感器采集的视觉信息进行图像处理和分析，从而实现对图像的识别和理解。
机器视觉技术的核心技术是图像处理技术和模式识别技术。
1. 图像处理技术图像处理技术是机器视觉技术的基础。
它包括图像获取、预处理、特征提取、分割、增强、变形、压缩和重构等过程。
其中，预处理是将采集到的图像进行去噪、滤波和几何校正等处理，使图像更加清晰、准确。
特征提取是从预处理后的图像中提取出被识别物体的特征，如颜色、纹理、形状、大小等。
分割是将图像中的前景和背景进行分离，以便进一步处理。
增强是通过图像处理技术提高图像质量，如增强对比度、锐度等。
2. 模式识别技术模式识别技术是机器视觉技术的核心部分，其主要任务是对预处理后的图像进行解析、分类和识别。
机器视觉技术主要采用的模式识别技术包括统计学、人工神经网络、支持向量机和决策树等。
其中，人工神经网络是最常用的模式识别技术之一，其模拟人类大脑的神经元构建识别模型，通过学习训练数据来实现对图像的分类和识别。
二、机器视觉技术的应用机器视觉技术在工业自动化、安防监控、医疗健康、智能家居等领域有广泛的应用。
1. 工业自动化机器视觉技术在工业制造中的应用主要是利用计算机视觉系统对制造过程进行监控和控制。
例如，机器人在生产过程中通过图像检测技术实现自我定位和精确定位，从而提高了生产效率和制品质量。
在生产线上，机器视觉技术实现了产品的缺陷检测和质量控制，从而提高了产品的一致性和可靠性。
2. 安防监控机器视觉技术在安防监控领域是一种非常有效的技术。
通过数字摄像机、视频处理和传输技术，将监控的图像信号传输给计算机进行处理和分析。
机器视觉技术的原理及其在工业制造中的应用
机器视觉技术的原理及其在工业制造中的应用机器视觉技术是通过将图像处理算法与机器学习方法相结合，实现对视觉信息的识别和分析的一种技术。
它可以在无需人员干预的情况下，实现自动化的视觉检测、产品品质控制、目标追踪等作业。
机器视觉技术在工业制造中的应用是十分广泛的，可以大大提升工业生产线的效率和精度。
一、机器视觉技术的原理机器视觉技术的原理是将数字图像进行数字化处理，通过处理图像中的像素、灰度值、形状、颜色等特征，将复杂的图像信息转化为计算机可识别的数学模型。
其基本流程如下：1.采集图像：利用相机或者其他图像采集设备采集物体的影像信息。
2.图像预处理：通过调整图像对比度、亮度、锐利度、滤波等方法，去除图像噪声和干扰，提高图像质量。
3.特征提取：提取图像中的关键特征，如颜色、形状、纹理等。
4.目标定位：根据特征信息，确定目标的位置和姿态。
5.目标识别：将特征信息与预先训练好的识别模型比对，识别目标的类别和特征。
6.决策处理：根据目标识别结果，进行后续处理。
如分类、计数、定量分析等。
二、机器视觉技术在工业制造中的应用1.产品质量检测在工业制造中，对于产品质量的检测是至关重要的一环。
机器视觉技术可以自动化地检测产品的外观缺陷、尺寸精度、装配质量、清洁度等方面，提高检测效率和准确性。
例如，在手机生产线上，机器视觉技术可以检测手机的外观、屏幕亮度、相机成像等方面，保证手机产品的质量。
2.机器人视觉引导机器视觉技术可以作为机器人视觉引导的重要手段，实现机器人自主的视觉操作和导航。
例如，在汽车工业中，机器人运用机器视觉技术可以为车身上色、安装零部件等作业，提高工作效率和质量。
3.智能仓储物流机器视觉技术可以应用在智能仓储物流系统中，实现自动化的货物分类、识别、归仓等工作。
该技术可以在保证运作速度和精度的前提下，大大降低人工管理成本。
例如，在快递物流公司中，机器视觉可以快速地识别包裹的大小、重量，从而实现快递自动分拣、运输等作业。
机器视觉技术的原理与应用
机器视觉技术的原理与应用随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术也逐渐成为了人们关注的热点。
那么，机器视觉技术具体是什么？它又是如何实现的？下面我们来一探究竟。
一、机器视觉技术的定义机器视觉技术是指利用计算机与相机等设备进行图像处理和分析，从而达到类似或优于人眼视觉的结果。
机器视觉可以检测物体的位置、形状、颜色、纹理等特征，并作出相关判断和决策。
二、机器视觉技术的基础机器视觉技术的基础主要包括图像处理、特征提取、模式识别和计算机视觉等方面。
1.图像处理是机器视觉技术的基础，通过对图像的预处理、增强、滤波等操作，可以提高图像的质量和对比度，使得图像更加具有可分析性。
2.特征提取是指从图像中提取需要分析的特征，比如物体的轮廓、几何特征、纹理特征等。
这一步是机器视觉技术的核心，对于提取的特征的准确性和多样性，直接影响着机器视觉技术的识别率。
3.模式识别是机器视觉技术的分析和决策过程，它使用经过特征提取的图像数据模板进行分析，经过训练的算法去寻找特定的图像特征，最终判断该图像属于哪一类。
4.计算机视觉技术则是机器视觉技术不可或缺的一部分，它主要运用数学和计算机科学理论，对图像进行处理和分析。
三、机器视觉技术的应用机器视觉技术的应用非常广泛，以下是一些典型的应用场景。
1. 工业自动化。
机器视觉技术可以用于各种生产线的自动检测、定位和分类，从而提高生产效率和产品质量。
2. 医疗领域。
机器视觉技术在医疗领域被广泛应用，比如眼底图像分析、病理学图像分析、医学影像分析等。
3. 交通运输。
机器视觉技术可以应用于交通信号灯、智能交通监管、车辆识别等领域。
4. 安全监控。
机器视觉技术可以实现监控和识别人脸及车牌等信息，对监控区域进行实时监控。
5. 无人驾驶。
机器视觉技术也是实现无人驾驶的关键之一，通过对车道、行人等物体的识别和跟踪，实现自动驾驶或半自动驾驶。
四、机器视觉技术面临的挑战虽然机器视觉技术在各个领域都取得了不俗的成绩，但是它仍然面临着一些挑战，比如：1. 复杂环境下的图像处理问题，比如光线变化、阴影、模糊等问题，都会影响机器视觉技术的准确性。
机器视觉技术的原理与应用
机器视觉技术的原理与应用随着科技的不断创新，人工智能技术迅速发展，成为当前最热门的前沿领域之一。
机器视觉技术作为人工智能技术的一个重要分支，其应用越来越广泛，成为众多行业的热门技术之一。
本文将从机器视觉技术的定义、原理与应用等方面进行详细论述。
一、机器视觉技术的定义机器视觉技术是指利用计算机系统进行图像分析、处理和识别的一种视觉技术。
其基本原理是模拟人类视觉系统，对图像进行采集、加工、分析，从而实现自动控制、模式识别和智能决策等功能。
二、机器视觉技术的原理机器视觉技术的实现是基于计算机视觉的，其基本原理是将图像信号转化为数字信号，然后对数字信号进行处理和分析，从而实现图像的识别、判断和分类。
具体来说，机器视觉技术的原理包括以下几个方面：1、图像采集技术。
通过激光、光学、声波等手段进行图像采集，将采集到的图像信号进行变换处理，转化为数字信号，并进行存储。
2、数字信号处理技术。
对数字信号进行预处理、增强、滤波、降噪等处理，以提高图像的质量和清晰度，便于后续的分析和识别。
3、特征提取技术。
对图像进行分析和处理，提取出与目标物体相关的特征，比如形状、大小、颜色等，从而进行图像的分类、判断和识别。
4、模式识别技术。
基于特征提取的结果，对图像进行分类和识别，判断目标物体的种类、状态和位置，并进行自动控制和决策。
三、机器视觉技术的应用机器视觉技术的应用非常广泛，主要涵盖了以下几个方面：1、工业制造领域。
机器视觉技术可以用于检测产品的质量和精度，辅助生产线的自动化和智能化。
2、医疗领域。
机器视觉技术可以用于医学影像的识别和分析，如X光片、CT、MRI等，可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。
3、农业领域。
机器视觉技术可以用于农业生产中的种植、物流、采收等环节，提高农业生产效率和质量。
4、安防领域。
机器视觉技术可以应用于视频监控系统中，通过图像识别和分析，对异常事件进行预警和报警。
5、交通运输领域。
机器视觉技术可以应用于交通监管系统中，对路况和违规行为进行监控和分析。
机器视觉技术的原理及其应用
机器视觉技术的原理及其应用随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术也日益受到关注。
所谓机器视觉，就是利用计算机和图像处理技术对图像进行处理和分析，从而实现对物体的识别、检测、跟踪等功能。
机器视觉技术已经广泛应用于工业、医疗、安防等领域，本文将从原理和应用两个方面来阐述机器视觉技术的相关知识。
一、机器视觉技术的原理机器视觉技术基于计算机视觉技术和数字图像处理技术，其主要原理包括图像采集、图像处理和图像分析。
1. 图像采集机器视觉的首要任务是获取图像信息，其主要手段是通过光电传感器、摄像机等器材将物体的图像信息转换为电信号。
这些信号经过采集、杂波滤波、放大等处理后转换为数字信号，进而传输至计算机中。
2. 图像处理图像处理是机器视觉中最为关键的环节之一，其主要任务是通过使用数字图像处理技术对物体图像进行解析，分离出所需要的目标信息。
在图像处理过程中，主要包括数字信号的滤波、增强处理、特征提取等处理过程，从而使物体形态、颜色、纹理等特征得以更加清晰地展现出来。
3. 图像分析图像分析是机器视觉的最终目的，通过对图像处理后的信息进行分类、识别、计量等处理，从而实现对物体的检测、识别和定位。
在图像分析过程中，主要包括目标检测、特征提取、分类和匹配等处理过程，从而使机器能够准确地完成对物体的自动识别和分析。
二、机器视觉技术的应用机器视觉技术应用广泛，从简单的条形码识别到高级的生物医学影像学，下面将就机器视觉技术在工业、医疗、安防等领域的应用进行简单介绍。
1. 工业领域在工业制造领域，机器视觉技术主要应用于质量控制、产品检测和制造流程监控等方面。
例如铝锭表面检测系统、超声波焊接机器人视觉引导系统、电子元器件自动化检测系统等，这些系统均能够通过机器视觉技术对产品进行自动识别、检测和分类，从而有效提高生产效率和产品质量。
2. 医疗领域在医疗领域，机器视觉技术主要应用于医学影像分析和辅助诊断等方面。
例如CT、MRI等医学影像学系统，均需要通过机器视觉技术对图像进行分析和提取，从而得出对生物组织的定量分析结果，对于疾病的诊断和治疗具有重要的意义。
机器视觉技术及其应用研究
机器视觉技术及其应用研究随着计算机科学技术的不断进步，机器视觉技术已经成为了一种实现自动检测和识别的重要技术。
它的应用可以涵盖多个领域，例如工业生产、医疗、教育等。
在本文中，我们将探究机器视觉技术的原理及其在不同领域中的应用。
一、机器视觉技术的原理机器视觉技术的原理主要是指利用计算机对图像进行处理和分析的过程。
通俗地说，机器视觉技术是一种通过计算机，将图像转化为数字信息，并通过计算机分析这些数字信息，来实现对图片的检测、识别和分类等处理过程。
机器视觉技术主要由以下几个步骤构成：1. 采集图像：利用摄像头等设备采集实际场景中的图像。
2. 图像预处理：对采集的图像进行过滤、去噪、增强等处理。
3. 特征提取和特征匹配：利用算法从图像中提取出关键特征，并通过特定的匹配算法将图像与机器已有的模板进行比对。
4. 图像分类和识别：将提取的特征与机器已有的模板进行对比，从而实现对图像的分类和识别。
二、机器视觉技术的应用1. 工业生产领域中的应用在工业生产领域，机器视觉技术广泛应用于零件检测、产品排序、自动识别等方面。
例如，在一条生产线上，机器视觉技术可以通过相机对生产的零件进行检测，实现产品流水线自动化和质检，从而提高生产效率，降低人工成本。
2. 医疗领域中的应用医疗领域是机器视觉技术的又一大应用领域，可以应用于医学图像分析、疾病诊断等方面。
例如，在CT扫描中，机器视觉技术可实现对影像图像的分析，提高诊断的准确性和速度，为患者提供快速、有效的医疗服务。
3. 教育领域中的应用机器视觉技术在教育领域中的应用主要涉及教学模式创新、学生评估等方面。
例如，在教育评估中，机器视觉技术可以通过人脸识别和表情分析技术，从而判断学生在学习上的表现和情感状态，实现教育评估自动化，提高效率和准确性。
三、总结总的来说，机器视觉技术的应用范围十分广泛，从工业生产到医疗、教育，都可以找到其应用的踪迹。
但是，机器视觉技术的性能和稳定性仍然需要进一步提高，并且在实际应用中，还需要考虑数据处理和隐私保护等问题。
机器视觉技术的原理及应用案例
机器视觉技术的原理及应用案例一、机器视觉技术的原理机器视觉是利用计算机对图像进行处理和分析来获取相关信息的技术。
它主要包括采集图像、图像处理和图像识别三个环节。
1. 采集图像采集图像是机器视觉的第一步。
常用的采集设备有CCD相机、工业相机、激光扫描仪等。
这些设备可以按照不同的需求选择不同的分辨率、灵敏度、速度和适应不同环境的设备。
2. 图像处理图像处理是机器视觉中最重要的环节。
根据不同的应用场景，可以采取不同的算法和技术，在此只介绍一些常用的技术。
（1）图像增强：将原始图像变成更容易被处理的高质量图像的方法，包括暗区增强、对比度调整、锐化等技术。
（2）特征提取：通过将图像的特征提取出来进行分析，如边缘检测、色彩分析、形状分析等，得到有用的信息。
（3）图像配准：将两幅图像的特征匹配，以便进行更深层次的分析和计算。
如点匹配、区域匹配等。
（4）背景分割：将图像中的前景和背景分离，进而更好的完成下一步的处理和分析。
3. 图像识别图像识别是机器视觉的核心技术，它是基于特征提取和处理得到的信息进行分类和判断的过程。
常用的技术包括：（1）分类器技术：将特征分类并分配给预定的对象，如SVM、神经网络等。
（2）匹配技术：将提取的特征与预定的模型匹配，以确定图像所属对象的过程。
（3）语义分析：将从图像中提取出的关键信息与背景知识结合起来进行分析，以提高识别的准确性。
二、机器视觉技术的应用案例机器视觉技术已经广泛应用于各个领域，以下列举了一些具有代表性的应用案例。
1. 工业制造机器视觉技术在工业制造领域中有着广泛的运用，包括自动化制造、品质检测和安全监测等方面。
如汽车生产中的精密零件测量、电子产品中的质量检测、钢铁厂的物料分拣等。
2. 医疗保健机器视觉技术在医疗保健领域中主要应用于影像检测和医疗辅助诊断。
如CT、MRI等扫描器的影像识别、医疗图像分类、医疗图像分割等。
3. 农业机器视觉技术在农业领域中的应用也越来越广泛，主要应用于作物检测、品种识别和病虫害监测等方面。
机器视觉的基本原理和应用
机器视觉的基本原理和应用1. 什么是机器视觉？机器视觉（Machine Vision）是一种使用摄像机和计算机技术来模拟和实现人类视觉的技术。
它通过捕捉、处理和分析图像来获取和理解信息。
机器视觉系统可以在不同的环境下进行图像识别、目标检测和测量等任务。
2. 机器视觉的基本原理机器视觉的基本原理包括图像获取、图像处理和图像分析。
2.1 图像获取图像获取是机器视觉的第一步，它使用摄像机或其他图像采集设备来获取物体的图像。
图像采集的质量和分辨率对后续的图像处理和分析非常重要。
2.2 图像处理图像处理是对获取到的图像进行预处理和增强，以提取特征并改善图像质量。
它包括图像去噪、图像平滑、图像增强和图像压缩等操作。
2.3 图像分析图像分析是机器视觉的核心部分，它使用图像处理技术和模式识别算法来理解和解释图像信息。
图像分析可以包括目标检测、目标识别、图像分类和测量等任务。
3. 机器视觉的应用机器视觉在各个领域都有广泛的应用。
以下是机器视觉的一些主要应用领域：3.1 工业自动化机器视觉在工业自动化中起着重要的作用。
它可以用于产品质量控制、生产线监测和机器人导航等任务。
通过机器视觉技术，可以实现对产品的外观、尺寸和位置的快速检测和测量，提高生产效率和质量。
3.2 医学影像诊断机器视觉在医学影像诊断中有广泛的应用，如X射线图像分析、病理图像处理和医学图像分类等任务。
通过机器视觉技术，可以帮助医生快速准确地诊断疾病，提高医疗效率和准确性。
3.3 交通安全机器视觉在交通安全领域有重要的应用，如车牌识别、交通流量监测和智能交通系统等任务。
通过机器视觉技术，可以实现对车辆和行人的识别和跟踪，提高交通安全和管理效率。
3.4 农业领域机器视觉在农业领域中有广泛应用，如农作物的识别和分类、果实的检测和采摘等任务。
通过机器视觉技术，可以实现农作物的自动化种植和采摘，提高农业生产效率和质量。
3.5 安防监控机器视觉在安防监控中有重要的应用，如视频监控和人脸识别等任务。
机器视觉的原理及其应用
机器视觉的原理及其应用随着科技的发展和进步，机器视觉已经成为了许多领域中不可或缺的重要技术。
然而，对于大多数人来说，机器视觉仅仅是一个陌生而神秘的词汇，很少有人对其真正的原理及其应用有所了解。
因此，本文将深入探讨机器视觉的原理及其应用，让读者对其有更深入的认识。
一、机器视觉的原理机器视觉是基于计算机技术和图像处理技术开发的一种技术，通过模拟人类视觉系统对图像进行处理和分析，实现对图像的识别、分类、分割、三维重建、跟踪等功能。
机器视觉的原理主要分为以下三个部分：1. 输入图像的采集：机器视觉的输入是数字信号，这个信号是通过摄像头、激光雷达、雷达、热红外等设备来采集的。
如何把图像转化为数字信号，是机器视觉的重要一步。
2. 图像预处理：机器视觉的原理就是通过对图像进行处理，提取出目标区域的特征。
这其中的主要处理方式包括图像去噪、图像增强、几何校正、颜色分割等等。
3. 特征提取和分类：当图像预处理完成后，机器视觉就可以对图像进行特征提取和分类了。
特征提取是对图像中目标区域的特殊特征进行抽取和描述，分类是根据这些特征将目标区域与其他区域进行区分。
二、机器视觉的应用1. 工业智能工业智能是机器视觉最广泛的应用之一。
例如，在工业生产线上，机器视觉可以用来检测产品的质量问题，比如检测产品的大小、形状、颜色、表面外观等。
另外，机器视觉还可以用于机器人的导航、识别等，提高工业生产的效率和质量。
2. 医疗保健机器视觉还可以应用于医疗保健领域。
例如，医生可以利用机器视觉技术来进行口腔疾病的诊断和治疗，通过图像处理技术得到精确和准确的疾病诊断结果。
此外，机器视觉还可以用于协助医生进行手术操作和治疗等一系列问题。
3. 安防监控机器视觉在安防监控领域也有了广泛的应用。
例如，通过机器视觉技术可以实现人脸识别、指纹识别、虹膜识别等，保证安全事故的最小化。
另外，机器视觉还可以通过红外夜视技术来监测夜间活动，控制潜在危险。
4. 智慧城市随着城市的现代化，智慧城市的建设已经越来越普遍。
机器视觉技术的原理与应用
机器视觉技术的原理与应用机器视觉技术是一种模拟人类视觉感知的技术，通过使用计算机和相机等设备，以及相关的算法和软件，实现对图像或视频的理解和分析。
机器视觉技术已经得到广泛应用，包括人脸识别、图像识别、自动驾驶等领域。
以下是机器视觉技术的原理与应用的详细内容：一、原理：1. 图像采集：机器视觉首先需要通过相机或摄像头等设备来采集图像或视频。
2. 图像预处理：采集到的图像需要经过预处理，如去噪、增强对比度等操作，以提高后续的分析和识别精度。
3. 特征提取：通过机器学习算法，从预处理后的图像中提取出有用的特征，如边缘、颜色、纹理等。
4. 物体识别：根据提取到的特征，通过匹配和比对的方式，将图像中的物体与预先定义好的模板或训练好的模型进行比对，从而实现物体的识别。
5. 目标检测与跟踪：通过检测算法，识别并跟踪图像或视频中的目标物体，可以实现实时的目标跟踪和位置定位。
6. 图像分割：将图像分割成不同的区域，以便进一步的特征提取和分析。
7. 运动估计：通过对连续帧图像的比对和分析，估计目标物体的运动轨迹和速度等信息。
二、应用：1. 工业制造：机器视觉技术可以应用于工业生产线上，实现对产品的质量检测和缺陷识别，提高生产效率和质量。
2. 无人驾驶：机器视觉技术是实现自动驾驶的重要基础，通过识别和分析道路标志、交通信号和周围环境等信息，实现智能驾驶和导航。
3. 安防监控：机器视觉可以用于建筑物、机场、车站等公共场所的监控和安全管理，实现人脸识别、行为检测和异常预警。
4. 医疗诊断：机器视觉可以辅助医生进行疾病诊断，如基于图像的肿瘤检测和红外图像的乳房癌筛查等。
5. 无人机与机器人：机器视觉技术可以应用于无人机的目标识别和导航，以及机器人的自动定位和操作等。
三、发展趋势：1. 深度学习：深度学习技术的发展使得机器视觉技术的性能得到了大幅提升，可以处理更大规模的图像数据和更复杂的任务。
2. 实时性能：当前，机器视觉技术的实时性能已经得到了显著提高，可以实现更快速的图像处理和分析。
机器视觉的基本原理与应用
机器视觉的基本原理与应用机器视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，利用计算机和相关算法来模拟和实现图像的获取、处理、分析和理解。
它主要基于图像处理、模式识别和人工智能等领域的技术，广泛应用于工业自动化、智能监控、医疗诊断、无人驾驶等众多领域。
本文将介绍机器视觉的基本原理和应用。
一、基本原理1. 图像获取机器视觉的第一步是通过摄像头或其他图像传感器获取图像。
这些图像可以是静态图像，也可以是视频流。
在图像获取过程中，需要考虑光照、视角、噪声等因素对图像质量的影响。
2. 图像预处理获取到的图像通常需要进行预处理，以提高后续处理的效果。
预处理包括消除噪声、调整对比度、增强边缘等操作。
常用的预处理技术包括滤波、直方图均衡化和边缘检测等。
3. 特征提取特征提取是机器视觉中的关键步骤，它将原始图像转换为能够描述目标或区域的特征向量。
这些特征可以是图像的颜色、纹理、形状等。
常用的特征提取算法有边缘提取、角点检测和SIFT等。
4. 物体检测与识别物体检测与识别是机器视觉的核心任务之一。
它通过比较图像的特征与已知模型或特征数据库中的数据进行匹配，从而实现对目标物体的检测和识别。
常用的物体检测与识别算法有模板匹配、支持向量机和卷积神经网络等。
5. 目标跟踪与定位目标跟踪与定位是机器视觉的另一个重要任务，它用于在连续的图像序列中追踪和定位目标物体。
目标跟踪与定位可以通过运动模型、特征匹配和背景建模等方法来实现。
二、应用领域1. 工业自动化机器视觉在工业自动化中具有广泛的应用。
例如，在生产线上，机器视觉可以用于产品质量检测、缺陷检测和尺寸测量等。
它能够快速、准确地完成对产品的检测和判断，提高生产效率和质量。
2. 智能监控机器视觉在智能监控领域发挥着重要作用。
它可以通过图像分析和识别技术，实现对监控画面中的人员、车辆和行为进行监测和分析。
这有助于提高监控系统的智能化水平，提供更加安全和高效的监控服务。
3. 医疗诊断机器视觉在医疗诊断中有着广泛的应用前景。
人工智能知识：机器视觉与人工智能
人工智能知识：机器视觉与人工智能随着科技的发展，人类在各个方面都在寻求以人工智能的方式来提高效率。
而机器视觉就是其中之一。
机器视觉是指让计算机识别和处理图片和视频信息的能力，它属于人工智能技术的一部分。
机器视觉可以通过计算机的视觉和图像方式来实现各种不同的功能，比如图像识别，目标搜索，场景分析等等。
本文将着重讨论机器视觉和人工智能之间的关系以及机器视觉在人工智能中的应用。
一、机器视觉的概念和技术原理机器视觉的学科主要研究计算机视觉和图像处理两个方面，主要应用于智能监控，智能制造，物流自动化等领域。
机器视觉的主要任务是视觉信息处理，包括图像，模式识别，物体检测和跟踪等。
其中最重要的技术是图像处理和模式识别技术，这是机器视觉实现自动化和智能化的基础。
图像处理是机器视觉的基础技术之一，它主要是对图像进行数字化处理，包括图像预处理、特征提取、图像分类等。
而模式识别技术是通过对已知的样本进行分析和学习，最后形成一个由特征向量组成的模型。
这个模型可以识别输入的图片，并对输入的信息进行分类、跟踪和分析。
二、机器视觉和人工智能机器视觉和人工智能的关系十分密切，两者是相辅相成的。
人工智能是一种可以模仿人类智能特性的科技，旨在培养机器进行各种复杂的推理和任务执行、自动化流程，实现机器人技术的控制，并从中学习和发展新技术。
基于机器视觉的技术，能够让计算机像人类一样感知和理解世界，从而更好地接近人类的真实需求。
机器视觉是人工智能的重要组成部分。
懂得看和理解图像是人类理解世界的重要手段。
相比较而言，机器视觉是权衡的一种选择。
人们可以使用许多成分设备来实现人工视觉和智能处理，比如光学传感器、激光测距仪、声学数组等等。
但是，对于大多数人手中拥有的那个计算机，采用摄像机、麦克风和其他传感器来模拟自然感知过程的话，就是通过机器视觉来实现的。
所以说，机器视觉也可以看作是计算机实现人工智能和自然交互的一个模拟过程。
在实际的应用过程中，机器视觉往往需要使用图像处理和模式识别技术。
机器视觉的基本原理及应用
机器视觉的基本原理及应用机器视觉是配备有传感视觉仪器（如自动对焦相机或传感器）的检测机器，主要研究计算机来模拟认得视觉功能从客观事物图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测，测量和控制。
其中光学检测仪器占有比重非常高，可用于检测出各种产品的缺陷，或者用与判断并选择出物体，或者用来测量尺寸等，应用在自动化生产线上对物料进行校准与定位。
是计算机视觉中最具有产业化的部分，主要大量应用于工厂自动化检测及机器人产业等。
机器视觉的基本原理机器视觉系统是指用电脑来实现人的视觉功能，也就是用电脑来实现对客观的三维世界的识别。
按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。
三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。
所谓三维理解是指对被观察物件的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。
机器视觉的系统机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
系统可再细分为主端电脑（Host Computer）影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器影像摄影机（CCTV镜头、显微镜头）照明设备（高周波萤光灯源、LED光源、Halogen卤素灯光源、闪光灯源、其他特殊光源）影像显示器（LCD）机构及控制系统（PLC、精密桌台、PC-Base控制器、伺服运动机台）机器视觉的特点（1）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，计算机硬件技术，人机接口技术等这些技术在机器视觉中式并列关系，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。
（2）机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。
机器视觉技术的工作原理与应用
机器视觉技术的工作原理与应用机器视觉技术（Machine Vision Technology）是一种通过计算机算法和数学模型实现的视觉检测技术。
它模拟人眼的视觉系统，利用计算机对数据的处理和分析能力，从而对生产过程中的产品进行自动检测、检验和控制。
机器视觉技术已经被广泛地应用在工业自动化、生产制造、质量控制和智能安防等领域。
一、机器视觉技术的工作原理机器视觉技术通过摄像机、光源、影像处理系统等多重设备将图像信息采集为数字信号，以便用计算机进行处理和分析。
首先，摄像机捕获并采集图像信息，将其转换成数字信号。
图像处理系统对该数字信号进行处理和分析，通过算法模拟人类视觉系统和轮廓、颜色、纹理等识别方式，从而对图像进行解析和测量。
最后，计算机将处理后的数据与事先设定的判定条件进行比较，根据判定结果控制设备进行相关操作。
机器视觉技术的工作原理主要包括以下几个方面：1.光源设计原理：在机器视觉系统中，光源是获取高质量图像的关键。
不同的图像需要不同的光源，例如在低照明环境下需要使用强光源。
高质量光源可以改善图像的出现，减少反射和眩光等问题。
2.镜头技术原理：镜头是光学系统中一个重要的组成部分，必须根据不同的物体和环境设计适当的镜头。
不同的镜头有不同的参数，例如视场角、变焦比例、放大比例等。
3.图像采集原理：图像采集是指通过摄像机或者扫描仪等设备将光学信号转换为数字信号。
采集器的工作原理是将场景上的光线反射到面阵传感器上，并将其转化为数字信号，传递到计算机进行处理。
4.图像处理原理：图像处理是机器视觉的核心，它通过计算机算法对采集的图像进行处理和解析。
包括预处理、特征提取、图像分割、目标识别、模型训练和分类等步骤。
预处理过程包括图像稳定、去噪、滤波等操作；特征提取是指从图像中提取出具有分类意义的特征；分割过程是将图像按照不同的特征进行分割；目标识别过程是识别出图像中的目标；模型训练包括特征选择、特征权重、分类器训练等操作；最后通过分类器对目标进行分类。
机器视觉技术的原理和应用
机器视觉技术的原理和应用随着科技的不断发展，机器视觉技术的应用越来越广泛，它已经渗透到许多领域，如工业制造、医疗行业、农业等。
本文将从机器视觉技术的原理入手，详细介绍这项技术的应用。
一、机器视觉技术的原理机器视觉是一种用于构建计算机系统的技术，它模仿人类的视觉系统，通过相机或传感器捕获图像，然后使用软件来处理和分析这些图像，最终提取出需要的信息。
机器视觉技术主要包括以下几个部分：1.图像采集图像采集是机器视觉技术的第一步，它使用相机或传感器来捕获图像，将二维图像转换为数字信号。
2.预处理预处理是为了将原始图像转化为计算机可以处理的数字形式。
预处理主要包括去噪、平滑、滤波等操作。
去噪可以去除噪声和其他干扰，平滑可以平滑图像中的不规则线条和峰值，滤波可以使图像更加锐利。
3.特征提取特征提取是机器视觉技术的核心，它是从图像中提取相关信息的过程。
提取特征的方法包括边缘检测、形态学处理、直方图等。
4.分类和识别最后一步是分类和识别，将特征与已知的信息进行比较，从而识别出物体或进行分类。
这通常使用机器学习和人工智能算法完成。
二、机器视觉技术的应用1.工业制造机器视觉技术在工业制造中的应用非常普遍。
工业制造常用的机器视觉应用包括质量控制、零件检测、装配等。
在制造过程中，机器视觉技术可以帮助检测、分析、测量零件和成品的尺寸、几何形状、表面品质和颜色等特征。
2.医疗行业机器视觉技术在医疗行业中的应用也越来越多，主要应用包括医学影像分析和辅助诊断。
通过机器视觉技术，医疗工作者可以迅速获取患者的影像信息，并进行分析、诊断。
3.农业机器视觉技术在农业领域中广泛应用，主要应用于作物生长监测和营养状况诊断、作物病虫害监测和识别、作物收获等。
农业机器视觉技术可以实现作物自动化管理和检测，从而提高农业生产的效率和品质。
4.安防监控机器视觉技术在安防监控中也广泛应用。
从摄像头中获取图像和视频，通过机器视觉技术对图像进行分析和处理，可以实现无人值守的安防监控系统。
机器视觉技术的原理及其应用场景
机器视觉技术的原理及其应用场景章节一：引言机器视觉技术近年来得到快速发展，在工业和生活中得到了广泛应用。
该技术是将图像识别和处理的方法应用于机器人等智能设备中，使其具有自主识别和分析图像的能力。
本文将介绍机器视觉技术的原理及其应用场景。
章节二：机器视觉技术的原理机器视觉技术的实现原理是通过摄像头采集图像，将图像送入计算机，再通过图像处理算法进行分析和处理。
主要包括以下几个方面：1.图像采集技术：机器视觉技术主要依靠摄像头对图像进行采集。
现在市场上的摄像头种类繁多，有高清晰度摄像头、红外摄像头、三维摄像头等，可以满足不同场合的需求。
2.图像预处理技术：由于图像采集过程中存在噪声和失真等问题，需要对采集到的图像进行预处理。
常见的处理方法包括去噪、图像增强、滤波等。
3.特征提取与图像识别算法：提取图像中的特征并进行识别是机器视觉技术的核心。
常用的特征提取算法包括SIFT、SURF等，而识别算法则有SVM、神经网络等。
4.深度学习技术：随着深度学习技术的发展，目前机器视觉领域也开始逐渐应用深度学习算法。
卷积神经网络（CNN）是目前深度学习中被广泛用于图像识别的算法之一。
章节三：机器视觉技术的应用场景1.轮胎质检：轮胎质检是机器视觉技术的主要应用之一。
通过机器视觉技术可以对轮胎的表面缺陷、断裂等进行识别和检测。
这不仅提高了生产效率，也保障了交通安全。
2.机器人视觉：在机器人视觉中，机器视觉技术的应用可以使机器人具有自主感知和理解的能力。
例如，机器人可以利用机器视觉技术对周围环境进行识别和感知，从而实现自主导航、物品抓取等操作。
3.医学影像诊断：医学影像诊断是机器视觉技术的重要应用领域之一。
机器视觉技术可以帮助医生快速、准确地识别影像中的异常部位，为患者提供更准确的诊断和治疗方案。
4.智能安防监控：机器视觉技术的应用还包括智能安防监控。
通过对监控视频进行分析和处理，机器视觉可以实现对人员和物品的智能监测和识别，从而提升安全性。
机器视觉的原理和应用技术
机器视觉的原理和应用技术机器视觉是一种通过计算机视觉处理技术来实现机器感知能力的技术领域。
其主要原理是通过装置在机器上的摄像头来捕捉场景图片，然后将图片数据通过算法处理，从而实现机器自主处理、判断、分类、检测等功能。
机器视觉因为其高效准确和无感知等优点，在许多领域中应用广泛。
一、机器视觉的原理机器视觉的基本原理是通过硬件（如摄像头）采集数据，经过计算机算法的处理，进行图像识别、检测、分类等操作，从而实现对一些无法通过传统方法进行处理和感知的对象进行分析。
简单来说就是通过摄像头捕捉到的图像数据进行处理，可以提取出数据中的部分特征值，进而进行相应应用。
1、图像捕获图像捕获是机器视觉的第一步，通过机器上的摄像头或其他传感器来捕获目标图像，将其转换成数字信号，以便计算机进行图像处理。
图像捕获的质量直接影响着后续的图像处理过程，因此对于图像捕获的流畅度和清晰度要求比较高。
2、图像处理图像处理是机器视觉的核心环节，它包括图像预处理、目标提取、特征提取、图像分割、图像识别等。
图像预处理是指将捕获的图像进行一些调整，如颜色平衡、去噪处理、以及对图像的方向调整。
目标提取是指从复杂的图像中提取出需要处理的信息，例如人脸、物体等。
特征提取是根据已知的特征来对目标进行分类，例如根据一个人的五官的特征值来进行人脸识别。
图像分割是将原图像分割成若干个像素块，以便进行其它操作。
图像识别是根据特征定位标记对目标进行识别，并对不同的物体进行分类或者判断，例如可将汽车和摩托车分别识别出来，达到智能判断目的。
3、输出通过图像的处理和特征提取，机器视觉可以输出相应的信息，如输出捕获到的图像中目标的坐标、颜色等信息。
这些输出的信息可以提供给计算机进行后续的分析和应用。
二、机器视觉的应用技术机器视觉技术应用广泛，可以应用于工业制造、交通安全、医疗诊断、安保及军事、智能家居等多个领域。
以下将详细介绍机器视觉技术在各领域中的应用。
1、工业制造机器视觉技术广泛应用于各种工业制造领域，如自动化制造、机器人研发等。
机器视觉技术的基本原理和应用
机器视觉技术的基本原理和应用随着科技的不断发展，机器视觉技术已成为科技领域中一种非常重要的技术，也被广泛应用于各个领域。
那么，机器视觉技术是什么？它的基本原理是什么？又有哪些应用呢？下文将为大家详细介绍。
一、机器视觉技术是什么？机器视觉技术是一种通过计算机对图像进行处理和分析的技术。
简单来说，它通过接收摄像头拍摄的图像，然后利用图像处理算法将图像中的有用信息提取出来，再进行特征比对，从而实现识别、跟踪、检测等功能。
机器视觉技术不仅能够简化人们的工作流程，还可以节省人力、提高工作效率。
二、机器视觉技术的基本原理1. 图像获取机器视觉技术的第一步是获取图像，因为只有获取了图像才能对其进行后续的处理和分析。
目前，常用的图像获取设备有摄像机、扫描仪、数字相机等。
2. 图像处理接下来对图像进行处理，包括图像增强、滤波、去噪、分割、特征提取等。
在图像处理过程中，需要运用一些图像处理算法，比如Sobel算子、Canny算子、SIFT算法、SURF算法等。
3. 特征比对在图像处理后，需要对图像进行特征比对，从而判断图像中的目标是否符合预设的标准。
常用的特征比对算法有模板匹配算法、支持向量机算法、神经网络算法等。
4. 结果输出最后，通过输出结果来实现目标的跟踪与识别。
输出结果可以是图像、数字、文字等形式。
三、机器视觉技术的应用1. 工业自动化在工业自动化中，机器视觉技术被广泛应用于生产线上的品质检测、物料解析、机器人视觉、目标识别等方面。
机器视觉技术可以有效降低生产线的缺陷率，提高生产线的效率，减少人力资源的投入。
2. 安防监控在安防监控领域，机器视觉技术被广泛应用于视频监控、人脸识别、交通监控、热成像等方面。
机器视觉技术可以有效帮助人们监控动态环境，自动识别人物、车辆等信息，并及时报警。
3. 医疗保健在医疗保健领域，机器视觉技术被广泛应用于影像诊断、疾病预测、药物研究等方面。
机器视觉技术可以有效提高诊断的准确性和速度，降低医疗成本，提高医生的工作效率。
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机器视觉的界定原理及作用第一节机器视觉界定一、机器视觉界定机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
二、机器视觉原理机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理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、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等，实现自动识别功能。
三、机器视觉作用机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：1•检测：又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。
2•机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。
至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。
此外还有:自动光学检查人脸识别无人驾驶汽车产品质量等级分类印刷品质量自动化检测文字识别纹理识别追踪定位…… 机器视觉图像识别的应用。
【机器视觉特点】1•摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像；2.零件的尺寸范围为.mm到mm厚度可以不同；3•系统根据操作者选择不同尺寸的工件，调用相应视觉程序进行尺寸检测, 并输出结果；4•针对不同尺寸的零件，排序装置和输送装置可以精确调整料道的宽度，使零件在固定路径上运动并进行视觉检测；5•机器视觉系统分辨率达到X，动态检测精度可以达到.mm；6•废品漏检率为；7•本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果；8•具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能；9•系统能够自检其主要设备的状态是否正常，配有状态指示灯；同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限；10•实时显示检测画面，中文界面，可以浏览几次不合格品的图像，具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能；11•能生成错误结果信息文件，包含对应的错误图像，并能打印输出。
第二节机器视觉产业特性机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
第三节机器视觉产业链分析一、机器视觉产业链简介产业链定义：即从一种或几种资源通过若干产业层次不断向下游产业转移直至到达消费者的路径，它包含四层含义：一是，产业链是产业层次的表达。
二是，产业链是产业关联程度的表达。
产业关联性越强，链条越紧密，资源的配置效率也越高。
三是，产业链是资源加工深度的表达。
产业链越长，表明加工可以达到的深度越深。
四是，产业链是满足需求程度的表达。
产业链始于自然资源、止于消费市场，但起点和终点并非固定不变。
产业链模型是包含上游产业（原材料等）、下游市场（消费市场）、产业本身（产品生产、技术研发）以及经销贸易物流服务的产业分析框架。
它能系统地对产业链进行相关分析上游行业对产业的影响机器视觉行业主要原材料为照明、镜头、高速相机、图像采集卡、视觉处理器，上游原材料的供给和价格波动对机器视觉行业产生影响。
一方面，我国多来原材料产量连续保持高速增长，保证了机器视觉行业的原材料供应，能充分满足机器视觉生产对原材料的质量要求。
另一方面，近主要原材料价格剧烈波动，给机器视觉生产企业带来了一定的流动资金压力和存货跌价准备风险管理压力。
上游行业竞争激烈，特别是价格竞争，会导致原材料的市场价格下降。
对于机器视觉行业来说是比较有利的，原材料价格的下降使得机器视觉行业生产成本下降，利润空间增加，盈利能力增强，加快机器视觉行业发展。
二、下游行业对产业的影响近几我国电子制造和汽车行业发展迅速，电子制造和汽车行业的发展对我国机器视觉的发展有着较大的拉动作用，随着下游行业竞争日趋激烈，对机器视觉的需求量快速增加，并且机器视觉行业有着较强的议价能力，提高机器视觉的出售价格，增加盈利。
第四节机器视觉产业政策环境三、产业管理体制机器视觉行业的主管部门有工业和信息化部以及国家发展和改革委员会，该主管单位会向国家其他有关部门制定行业政策和行业发展规划，指导整个行业协同有序地发展。
机器视觉行业联盟是行业内一个自发性组织，成立于，并于开始吸纳会员, 目前已有国内余家企业加入，部分企业还在陆续加入。
其宗旨在于推动中国机器视觉和图像技术基础理论和应用研究的发展，推动机器视觉和图像技术的普及，培养机器视觉和图像科技人才，促进中国机器视觉行业企业和国际企业的合作交流。
此外，机器视觉行业涉及到的行业较多，这些行业相关的自律组织也参与到机器视觉行业的相关管理中，如制定相关的行业规范及标准、建立行业自律性机制等。
相关的自律组织有：中国照明电器协会、中国自动化协会、中国图像图形学学会等。
此外，国家质量监督检验检疫局、国家环保局等，也参与机器视觉长夜的相关行业标准制定工作。
四、产业相关政策法规国务院于发布《电子信息产业调整和振兴规划》，提出信息技术是当今世界经济社会发展的重要驱动力，电子信息产业是国民经济的战略性、基础性和先导性支柱产业，对于促进社会就业、拉动经济增长、调整产业结构、转变发展方式和维护国家安全具有十分重要的作用。
为应对国际金融危机的影响，落实保增长、扩内需、调结构的总体要求，规划提出，要确保计算机、电子元器件、视听产品等骨干产业稳定增长。
电子信息产业调整和振兴规划信息技术是当今世界经济社会发展的重要驱动力，电子信息产业是国民经济的战略性、基础性和先导性支柱产业，对于促进社会就业、拉动经济增长、调整产业结构、转变发展方式和维护国家安全具有十分重要的作用。
为应对国际金融危机的影响，落实党中央、国务院保增长、扩内需、调结构的总体要求，确保电子信息产业稳定发展，加快结构调整，推动产业升级，特制定本规划，作为电子信息产业综合性应对措施的行动方案。
规划期为一。
《规划》的主要内容是:、电子信息产业现状及面临的形势改革开放以来，我国电子信息产业实现了持续快速发展，特别是进入世纪以来，产业规模、产业结构、技术水平得到大幅提升。
一销售收入均增长%实现销售收入约•万亿元，工业增加值约•万亿元，占GDPt匕重约%对当GDP增长的贡献超过•个百分点，出口额达亿美元，占全国外贸出口总额的.％。
我国已成为全球最大的电子信息产品制造基地，在通信、高性能计算机、数字电视等领域也取得一系列重大技术突破。
但是，受国际金融危机影响，下半以来，电子信息产品出口增速不断下滑，销售收入增速大幅下降，重点领域和骨干企业经营出现困难，利用外资额明显减少，电子信息产业发展面临严峻挑战。
同时，我国电子信息产业深层次问题仍很突出。
必须采取有效措施，加快产业结构调整，推动产业优化升级，加强技术创新，促进电子信息产业持续稳定发展，为经济平稳较快发展做出贡献。
二、指导思想、基本原则和目标（一）指导思想。
全面贯彻落实党的十七大精神，以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，深入贯彻落实科学发展观，围绕保增长、扩内需、调结构的主线，坚持改革开放，强化自主创新，加快信息化与工业化融合，以优化环境巩固规模优势，以重大工程带动技术突破，以新的应用推动产业发展。
稳定出口，拓展内需，满足人民群众的消费需求，保持电子信息产业平稳较快增长；集聚资源，重点突破，提高关键技术和核心产业的自主发展能力；以用促业、融合发展，加快培育新的增长点；在发展中保稳定，在稳定中谋转型，加快调整电子信息产业组织结构、产品结构和区域结构，实现产业持续健康发展。
（二）基本原则。
坚持立足当前与谋划长远相结合。
针对当前外部市场需求急剧下降、全球电子信息产业深度调整的形势，采取积极措施，保持产业的稳定增长。
同时，着眼长远发展，集中优势资源，在重点领域取得突破，促进产业结构调整，加快发展模式向质量效益型转变。
坚持市场运作与政府引导相结合。
充分发挥市场配置资源的基础性作用，加快完善体制机制，改善投融资环境，培育骨干企业，扶持中小创新型企业，促进产业持续健康发展。
同时，国家加大财税、金融政策支持力度，增强集成电路、新型显示器件、软件等核心产业的自主发展能力。
坚持自主创新与国际合作相结合。
加快自主创新步伐，以系统应用为牵引，加速技术自主开发。
同时，继续加大力度吸引国际电子信息制造业和服务业向我国转移，提高利用外资水平，拓展企业海外发展空间，提高电子信息产业在国际分工中的地位。
（三）规划目标。
促增长、保稳定取得显著成效。
未来二，电子信息产业销售收入保持稳定增长，产业发展对GD戌曾长的贡献不低于.个百分点，三新增就业岗位超过万个, 其中新增吸纳大学生就业近万人。
保持外贸出口稳定。
新型电子信息产品和相关服务培育成为消费热点，信息技术应用有效带动传统产业改造，信息化与工业化进一步融合。
调结构、谋转型取得明显进展。
骨干企业国际竞争力显著增强，自主品牌市场影响力大幅提高。
软件和信息服务收入在电子信息产业中的比重从%提高到%稳步推进电子信息加工贸易转型升级，鼓励加工贸易企业延长产业链，促进国内产业升级。
形成一批具有国际影响力、特色鲜明的产业聚集区。
产业创新体系进一步完善。
核心技术有所突破，新一代移动通信、下一代互联网、数字广播电视等领域的应用创新带动形成一批新的增长点，产业发展模式转型取得明显进展。
三、产业调整和振兴的主要任务今后三，电子信息产业要围绕九个重点领域，完成确保骨干产业稳定增长、战略性核心产业实现突破、通过新应用带动新增长三大任务。
（一）确保计算机、电子元器件、视听产品等骨干产业稳定增长。
完善产业体系，保持出口稳定，拓展城乡市场，提高利用外资水平，发挥产业集聚优势，实现计算机、电子元器件、视听产品等骨干产业平稳发展。
增强计算机产业竞争力。
加快提高产品研发和工业设计能力，积极发展笔记本电脑、高端服务器、大容量存储设备、工业控制计算机等重点产品，构建以设计为核心、以制造为基础，关键部件配套能力较强的计算机产业体系。
大力开拓个人计算机消费市场，积极拓展行业应用市场，推广基于自主设计的低成本计算机和具有自主知识产权的打印CPU 机、税控收款机等产品。