机器视觉：视觉处理向3D跨越
机器视觉技术的原理和应用案例
机器视觉技术的原理和应用案例近年来，随着科技的快速发展，机器视觉技术逐渐广泛应用于各个领域。
机器视觉技术指的是通过计算机视觉算法对图像或视频进行处理和分析，实现对物体的识别、跟踪、定位等多种功能。
在工业、医疗、交通等各个领域都有着广泛的应用。
一、机器视觉技术的原理机器视觉技术的原理可以分为三个主要步骤：图像获取、图像处理和结果输出。
首先，图像获取是机器视觉技术的第一步，也是最关键的一步。
要获取准确的图像，需要具备高质量的摄像设备和充足的光源。
同时，还需要通过摄像机角度、位置、焦距等参数进行调整，确保拍摄到的图像具有足够的清晰度和准确性。
其次，图像处理是机器视觉技术的核心。
在获取到原始图像后，需要对图像进行处理和分析，提取出其中的有用信息，如形状、轮廓、颜色、纹理等。
处理方式主要包括图像增强、特征提取、模式匹配等多种技术。
其中图像增强可以进一步提高图像的质量，特征提取可以准确地提取出图像中的关键特征，模式匹配可以将提取出的特征与数据库中的模板进行比对，从而实现目标的识别和跟踪。
最后，结果输出是机器视觉技术的最终步骤。
根据不同的应用需求，可以将结果输出为数字信号、文本信息、图片或视频等多种形式。
同时，也可以通过输出结果对图像进行修正或完善，从而实现更精准的数据分析和判断。
二、机器视觉技术的应用案例机器视觉技术已经在各行各业得到广泛应用。
下面分别介绍一些典型的应用案例：1. 工业制造在工业制造上，机器视觉技术可以应用于许多工业领域，如汽车制造、电子制造、医疗器械制造等。
通过机器视觉技术，可以实现对生产过程中的质量控制和缺陷检测。
例如，机器视觉技术可以对生产过程中的零件进行检测和分类，通过设定特定参数，实现对零件尺寸、形状、颜色等的检测和判断，效率非常高。
2. 无人机在无人机领域，机器视觉技术可以使用在无人机的定位、导航、飞行控制等方面。
在视觉导航中，无人机可以通过机器视觉技术对周围环境进行观察和感知，以实现精准的位置识别和移动控制。
机器人视觉系统介绍
机器人视觉（Robot Vision）简介机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机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对象的形状、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。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。
如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
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。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
产品的分类和选择也集成于检测功能中。
下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。
视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。
图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。
数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。
机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。
图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。
由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
机器视觉的技术和应用
机器视觉的技术和应用机器视觉，又称视觉智能，是指模拟和实现人类视觉的能力，通过使用电子传感器和计算机算法来解析和理解视觉信息，从而实现对图像和视频的分析、处理和理解。
随着计算机和图像处理技术的不断发展，机器视觉技术成为了一个快速发展和广泛应用的新兴领域，在工业、医疗、交通、安防等多个行业都得到了广泛应用和推广。
一、机器视觉技术1、图像采集图像采集是机器视觉技术的基础，它通过相机、摄像机等设备将目标物体采集成数字信号，然后通过特定的图像处理算法将其转化为可供计算机处理的数字图像。
目前图像采集的设备种类繁多，从普通的数码相机、摄像机到高端的医疗影像设备和工业相机，应用领域也非常广泛。
2、图像预处理图像预处理是指将数字图像预处理成为更好的质量和格式，以方便机器视觉算法的使用。
图像预处理包括灰度变换、色彩空间转换、噪声过滤、边缘检测、图像增强等多个方面。
3、特征提取特征提取是指根据目标应用的需要从数字图像中提取出具有代表性的特征，并以数学形式进行表达。
常见的特征包括边缘、颜色、纹理等，通常需要根据具体应用进行设计和选择。
4、图像分割图像分割是将数字图像分割成不同的区域，并且将不同区域分配给不同的对象和结构。
常见的图像分割算法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
5、目标识别目标识别是指根据图像特征检测和图像分割的结果，将某个特定目标从图像中提取出来，并进行进一步的分析和处理。
目标识别常用的算法包括支持向量机、决策树、深度学习等。
二、机器视觉的应用1、工业应用机器视觉在工业领域的应用广泛，包括自动化生产、质量控制、安全监测等多个方面。
在自动化生产中，机器视觉可以实现对物品的识别、判别和分类，从而实现自动化生产；在质量控制中，机器视觉可以自动检测并判断产品是否符合质量标准，从而提高质量检测的效率和准确性；在安全监测中，机器视觉可以实现对工厂的监控和安全防护，从而保障工业安全。
2、医疗应用机器视觉在医疗领域的应用也十分广泛，包括医学影像分析、疾病诊断、手术辅助等多个方面。
2024年最新科技趋势解读：数字化转型将引领未来社会发展
2024年最新科技趋势解读：数字化转型将引领未来社会发展1. 引言1.1 概述在当前社会中，科技正以前所未有的速度迅猛发展。
数字化转型已成为推动社会进步和经济增长的重要因素之一。
预计到2024年，我们将迎来更多令人惊叹的科技趋势，这些趋势将从根本上改变我们的生活方式和社会结构。
本文旨在探讨2024年最新科技趋势，并解读数字化转型对未来社会发展的引领作用。
1.2 文章结构本文主要分为五个部分进行探讨。
首先，在第二部分我们将介绍数字化转型的概念及其重要性。
其次，在第三部分我们将展望2024年的科技趋势，包括人工智能、5G技术以及物联网等方面的应用前景。
接下来，在第四部分我们将详细探讨数字化转型对各个领域的影响，如经济、教育和医疗等方面带来的变革与创新。
最后，在第五部分，我们将进行总结并展望未来数字化带来的机遇与挑战。
1.3 目的数字化转型作为当前全球范围内普及的趋势之一，其对社会发展产生的影响不可忽视。
本文旨在通过解读2024年最新科技趋势，探讨数字化转型如何引领未来社会的发展并对各个领域产生深远的影响。
我们将分析数字化转型的定义、当前趋势以及预测未来数字化发展方向，并重点关注它们在人工智能、5G技术和物联网方面的应用前景。
此外，我们还将详细阐述数字化转型对经济、教育和医疗领域所带来的变革与创新，并探讨社会结构调整和人际关系变迁等方面的影响。
通过本文的撰写，我们希望读者能够深入了解数字化转型的相关概念和重要性，并对未来社会发展中可能出现的机遇和挑战有更清晰的认识。
2. 数字化转型的概念与重要性2.1 定义：数字化转型是指通过应用最新的数字技术，改变和提升现有业务模式、流程和价值链，以实现组织内部和外部的持续创新和发展。
它涉及将传统的物理世界转化为数字形式，并利用大数据、云计算、人工智能等先进技术进行处理和管理。
2.2 当前数字化趋势：当前，各行各业都在积极追求数字化转型。
许多企业已经开始将业务过程数字化，包括生产、销售、客户关系管理等方面。
2024 机器视觉与通信技术
2024 机器视觉与通信技术2024年引领机器视觉与通信技术发展的趋势与挑战随着科技的飞速发展，2024年将是机器视觉与通信技术快速迭代的一年。
在这一年，我们可以预见到以下趋势和挑战：1. 强化学习与深度学习的融合：机器视觉技术的发展离不开深度学习，而强化学习的出现将进一步提升机器学习的效果。
2024年将见证强化学习与深度学习的融合，从而使机器视觉系统具备更强大的自主学习和决策能力。
2. 多模态感知的提升：传统的机器视觉主要基于图像和视频数据的处理，而多模态感知则可以结合多种感知方式，如声音、光、温度等，提供更全面的信息。
2024年将是多模态感知技术蓬勃发展的一年，为机器视觉系统的应用领域带来更广阔的可能性。
3. 高效可靠的通信网络：机器视觉应用离不开稳定高效的通信网络支持。
2024年，5G网络的商用化将全面展开，为机器视觉与通信技术的融合提供了更好的网络基础设施。
高速低延迟的通信网络将为机器视觉系统的实时应用提供更可靠的支持，促进机器视觉技术的进一步发展。
4. 隐私与数据安全：随着机器视觉技术应用的扩大，对于隐私和数据安全的关注度也在增加。
2024年，隐私保护和数据安全将成为机器视觉技术发展中的重要议题。
研究和应用机器视觉技术时，需要兼顾个人隐私和数据安全，确保合法合规的数据采集和使用。
5. 机器视觉应用的拓展：2024年，机器视觉技术将进一步拓展应用领域。
除了常见的领域如智能监控、无人驾驶等，机器视觉技术还将应用于医疗、农业、航空航天等更多领域。
机器视觉系统的应用将变得更加普及和多样化，为人们的生活和工作带来更多便利和效益。
总之，2024年将是机器视觉与通信技术快速发展的一年，强化学习与深度学习的融合、多模态感知的提升、高效可靠的通信网络、隐私与数据安全以及机器视觉应用的拓展将成为主要的趋势与挑战。
6. 视觉智能与边缘计算：随着机器视觉技术的不断发展，为了降低数据传输和处理的延迟，边缘计算将在2024年得到进一步应用。
机器视觉定义、发展概况、构造及应用等系统认识
机器视觉定义、发展概况、构造及应用等系统认识一、机器视觉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、发展概况如今，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。
其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。
经历过长期的蛰伏，2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。
《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》数据显示当年，中国机器视觉市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的最高水平。
2011年，中国机器视觉市场步入后增长调整期。
相较2010年的高速增长，虽然增长率有所下降，但仍保持很高的水平。
2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元，同比增长30.1%，增速同比2010年下降18.1个百分点，其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速，光源也达到了28.6%的增长幅度，增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。
电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。
2011年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为5.0亿人民币，增长35.1%。
市份额达到了46.3%。
电子制造、汽车、制药和包装机械占据了近70%的机器视觉市场份额。
三、基本构造一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。
高教社2023王志明工业机器视觉系统编程与应用教学课件-机器视觉
机器视觉系统三个部分缺一不可，选取合适的光学成像系统，采集适合处理的图像，是完成视觉检测的基本 条件;开发稳定可靠的图像处理系统是视觉检测的核心任务;可靠的执行机构和人性化的人机界面是实现最终功能 的保障。
从狭义的图像处理角度出发，机器视觉属于计算机视觉的一个分支。但机器视觉系统中一定包含硬件，相对而言更偏重行 业应用。计算机视觉系统中不一定包含硬件，更偏重算法的实现。
现在，机器视觉广泛代指在工厂和其他工业环境中使用的自动化成像“系统”，正如在装配线上工作的检验人员通过目视 检查零件来判断工艺质量一样，视觉工程师通过将视觉器件、控制器件与图像处理软件有机组合，构建一套完整的处理流程， 完成识别、定位、引导、测量、检测等综合功能。
机器视觉
1.3.4 为什么要使用机器视觉
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(3)互联互通标准:机器视觉系统内部以及其与智能制造设备之间、与企业的管理系统之间，都有必要进行互联互通，使设 备和制造管理朝着更智能的方向发展。目前机器视觉行业内部，欧洲机器视觉协会(EMVA)开发了摄像机通用接口标准 GenICam，自动成像协会(AIA)制定了 GigE Vision,USB3 Vision 等相机通信协议,等等。机器视觉行业还与其他行业协会合 作，不断拓展互联互通的外延，旨在促成机器视觉系统与其他行业的互联互通。
谢谢观看！
1、机器视觉发展历程 1969 年，贝尔实验室的两位科学家威拉德·博伊尔和乔治·史密斯发明了电荷耦合器件(CCD)。CCD 是一种将光子转化为 电脉冲的器件，很快成为了高质予诺贝尔物理学 奖。 1975 年，柯达公司工程师史蒂文·萨森创造性地利用Super 8 摄像机的废弃零件、一个电压表、一个 100 100 像素的精 细 CCD，以及六块电路板，制造出了世界上第一台数码相机。这个约 3.6 kg重的相机花了 23 s 来拍摄一张百万像素级的黑白 图像。拍摄下来的图像被记录在盒式磁带上，并可以在黑白电视机上显示。 1982 年，Cognex 公司推出了读取、验证、确认零件和组件上印刷字母、数字和符号的视觉系统 DataMan，这是世界 上第一套工业光学字符识别系统。
计算机视觉机器视觉和图像处理三者之间主要有什么关系
计算机视觉机器视觉和图像处理三者之间主要有什么关系图像处理是计算机视觉的一个子集。
计算机视觉系统利用图像处理算法对人体视觉进行仿真。
例如，如果目标是增强图像以便以后使用，那么这可以称为图像处理。
如果目标是识别物体、汽车自动驾驶，那么它可以被称为计算机视觉。
ImageProcessing更多的是图形图像的一些处理，图像像素级别的一些处理，包括3D的处理，更多的会理解为是一个图像的处理；而机器视觉呢，更多的是它还结合到了硬件层面的处理，就是软硬件结合的图形计算的能力，跟图形智能化的能力，我们一般会理解为他就是所谓的机器视觉。
而我们今天所说的计算机视觉，更多的是偏向于软件层面的计算机处理，而且不是说做图像的识别这么简单，更多的还包括了对图像的理解，甚至是对图像的一些变换处理，当前我们涉及到的一些图像的生成，也是可以归类到这个计算机视觉领域里面的。
所以说计算机视觉它本身的也是一个很基础的学科，可以跟各个学科做交叉，同时，它自己内部也会分的比较细，包括机器视觉、图像处理。
图像分割技术之图像边缘检测：我对图像边缘检测的理解：人的视觉上就是把图像中的一座房子的边缘给画出来，大多数是房子的线条，这是宏观上的理解。
让我们抽象到微观世界中，为什么能够检测出一条线呢？那是因为存在灰度级间断，就是说这条线两边的像素点都处于一个阶跃跳变状态（一部分显示黑，一部分显示白色，可以想象成一个台阶吧），那是理想模型，往往是因为物理硬件问题是无法达到骤变的效果，而是一个斜坡式的上升。
那么我们可以对它进行求导了。
一阶导数：可以判断是否是边界二阶导数：可以判断是在黑的那部分还是白的那部分。
明白了抽象状态的边缘组成状况，那么可以去拿算子来对图片进行检测了。
简单说一下算子吧，可以理解为一个模（mu）子，也就是个模型，你拿着这个模子从图像的左上角，从左往右，一行一行的进行匹配，中间会进行一个计算，算出的值如果大于阈值的话那么就会报警说：“我是边缘“，然后把那个像素的值改成256，如果不是边缘的话，那就把值设置成0。
3d相机机器视觉检测原理
3d相机机器视觉检测原理
3D相机是一种可以获得物体三维空间信息的设备，可以通过对物体进行三维扫描和建模来实现机器视觉检测。
其原理基于三角测量法，即通过对物体的多个点进行测量，然后利用三角函数计算出物体的三
维空间位置。
具体流程如下：
1. 3D相机采用红外光或激光器发出光束，照射到物体表面，形
成一个由许多互相平行的光线组成的网格。
2. 当光线照射到物体表面时，会被散射或反射，这个过程中3D
相机会测量光线离开源头和到达远处之间的时间差。
由于光速是固定的，3D相机就可以计算出光线穿过的距离。
3. 通过对相机拍摄的图像进行处理，3D相机可以得到每个像素
点对应的三维坐标。
通过将不同视角下生成的三维坐标结合起来，可
以得到物体的完整三维模型。
4. 机器视觉检测工程师可以在三维模型上进行各种操作，比如
计算距离、角度、体积等物理特征，或者对物体的形状、颜色、材质
等进行分析和识别。
这些检测结果可以帮助工程师实现自动化控制、
质检、虚拟现实等多种应用。
2024 机器视觉试题与答案
2024 机器视觉试题与答案1. 问题：什么是机器视觉？答案：机器视觉是一种技术，利用计算机和相应的算法，使计算机可以获取、处理和解释图像或视频。
2. 问题：机器视觉在哪些领域有应用？答案：机器视觉广泛应用于许多领域，包括自动驾驶、工业自动化、医疗诊断、安全监控等。
3. 问题：请简要描述机器视觉的工作原理。
答案：机器视觉的工作原理主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别。
图像首先被采集，并进行预处理以去除噪声和增强图像质量。
然后，通过特征提取算法提取图像的特征，最后利用分类识别算法将图像分类为不同的目标或对象。
4. 问题：什么是图像采集？答案：图像采集是指通过摄像机或其他图像传感器来获取现实世界中的图像或视频，并将其转换为数字信号，以供计算机处理。
5. 问题：图像预处理的目的是什么？答案：图像预处理的目的是对采集到的图像进行处理，以去除噪声、增强对比度和颜色，并使图像适合后续的特征提取和分类识别算法的处理。
6. 问题：特征提取的作用是什么？答案：特征提取是将图像中与所关注的目标或对象相关的信息提取出来，并将其表示成计算机可以理解和处理的形式。
这些特征可以是颜色、形状、纹理等。
7. 问题：分类识别算法是如何将图像分类为不同的目标或对象的？答案：分类识别算法利用之前学习得到的模型和特征，对输入的图像进行分类预测。
这些算法可以是传统的机器学习算法，如支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)等，也可以是深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)等。
8. 问题：机器视觉中常用的评估指标有哪些？答案：机器视觉中常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1分数等。
这些指标用于评估分类算法对图像分类的准确性和性能。
9. 问题：机器视觉在自动驾驶中的应用有哪些？答案：机器视觉在自动驾驶中可以用于道路检测、车辆检测和识别、交通标志识别等任务，以帮助车辆实现自主导航和智能驾驶。
10. 问题：机器视觉技术的发展趋势是什么？答案：机器视觉技术的发展趋势包括更高的准确率和鲁棒性、更快的处理速度、更小的硬件成本、更广泛的应用领域等。
机器视觉技术研究现状及发展趋势
机器视觉技术研究现状及发展趋势智能制造是我国迈向制造强国的重要途径。
通过对我国工业产业进行智能化建设，能促进我国工业更快更好的发展。
机器视觉是利用光学装置和非接触传感器自动接收和处理真实物体的图像信息，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。
机器视觉是模仿人的眼睛进行测量和判断。
机器视觉具有高精准性、高效率及可持续工作等优势，擅长对结构化场景进行定量测量。
随着我国产业结构调整和转型升级的不断深入，机器视觉技术在汽车制造、印刷包装、农业、医药及纺织等多个领域得到了广泛应用。
因此，推动机器视觉相关技术的研究对智能产业发展有着极其重要的意义。
1 机器视觉发展现状国外对机器视觉的研究开始于20世纪50年代，Gilson提出“光流”这一概念，开始对二维图像的统计模式识别的研究;20世纪60年代，机器视觉研究逐渐兴起，Roberts等人对三维视觉的研究奠定了机器视觉技术研究理论的基础;20世纪70年代，机器视觉起步，David Marr提出了一个新的理论——Marr 视觉理论，是机器视觉研究领域的第一个重要理论框架，并开始形成系统的机器视觉理论;20世纪80年代，机器视觉蓬勃发展，全球迎来了机器视觉研究的热潮，新的研究方法与理论如主动视觉理论框架、视觉集成理论框架等不断涌现;20世纪90年代，机器视觉产业化形成，众多机器视觉企业成立，机器视觉技术开始在各行业得到应用。
国内对机器视觉技术的研究始于20世纪80年代。
我国引进的第一批机器视觉技术应用于南方电子半导体工厂。
国内机器视觉技术发展可分为4个阶段：第1阶段是20世纪80年代的机器视觉起步阶段，该阶段主要技术和相关设备;第2阶段是1999—2003年的启蒙阶段，国内机器视觉公司技术主要通过代理国际机器视觉技术厂商的一些系统集成业务及机器视觉二次开发应用;第3阶段是2004—2007年的成长阶段，这一阶段国内机器视觉企业开始从学习阶段过渡到本土技术研发阶段，开始占据初级市场;第4阶段是从2008年至今的高速成长阶段，该阶段，国内相关机器视觉核心器件研发企业不断涌现，机器视觉行业高质量快速发展。
机器视觉应用课件
光照条件变化、目标遮挡、复杂背景 干扰、算法准确性和实时性等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像传感器
图像传感器是获取图像的关键部 件，它能够将光信号转换为电信 号，以便后续处理。常见的图像 传感器有CCD和CMOS两种。
镜头与照明
镜头负责将目标物体成像在图像 传感器上，而照明则影响图像的 清晰度和对比度。选择适当的镜 头和照明方式是获取高质量图像
图像分析
目标检测
目标检测是从图像中识别出特定的物体或特征，并进行定位和测量 。常见的目标检测算法有边缘检测、轮廓跟踪、特征匹配等。
目标跟踪
目标跟踪是在视频序列中连续跟踪目标的位置和运动轨迹，用于运 动分析、行为识别等应用。
3D重建
3D重建是从多个视角获取的图像中恢复出物体的三维结构，用于虚拟 现实、增强现实等领域。
机器视觉的应用领域
工业自动化
在生产线上的质量检测 、定位、识别和跟踪等
方面应用广泛。
农业科技
用于监测作物生长情况 、病虫害检测和自动化
采摘等方面。
医疗诊断
辅助医生进行病理切片 、影像诊断等方面的工
作。
安全监控
用于人脸识别、行为分 析、安全监控等方面。
机器视觉的优势与挑战
优势
高效率、高精度、非接触式测量、可 实现连续监测等。
高动态范围成像技术在摄影、电影制作、无人机 航拍等领域有着广泛的应用，例如在电影制作中 ，通过高动态范围成像技术可以制作出更加逼真 的特效和场景。
高动态范围成像技术的发展趋势是向着更加智能 化、自动化的方向发展，以更好地满足实际应用 的需求。
实时图像处理技术
实时图像处理技术是指对视频流或图像 序列进行实时处理和分析的技术，例如 在监控摄像头、无人机等设备中都需要 用到实时图像处理技术。
《机器视觉技术：基础及实践》笔记
《机器视觉技术：基础及实践》阅读札记目录一、机器视觉技术概述 (2)1.1 机器视觉的定义 (3)1.2 机器视觉技术的发展历程 (4)1.3 机器视觉技术的应用领域 (6)二、机器视觉技术的基础知识 (7)2.1 光学成像原理 (9)2.2 图像处理基本算法 (10)2.3 视觉检测方法 (12)2.4 机器学习在机器视觉中的应用 (13)三、机器视觉技术的实践应用 (14)3.1 自动驾驶汽车视觉系统 (16)3.2 工业自动化生产线视觉检测 (17)3.3 医学影像分析 (18)3.4 物联网中的视觉识别技术 (20)四、机器视觉技术的挑战与未来发展趋势 (21)4.1 技术挑战 (22)4.2 应用拓展 (24)4.3 伦理与法律问题 (25)五、结语 (26)5.1 机器视觉技术的影响与价值 (28)5.2 对未来研究的展望 (29)一、机器视觉技术概述机器视觉技术是一门跨学科的综合性技术，它结合了计算机、光学、图像处理、人工智能等多个领域的知识，通过计算机来模拟人的视觉功能，实现对目标物体的检测、识别、测量、定位等任务。
在当今自动化、智能化快速发展的背景下，机器视觉技术发挥着越来越重要的作用。
机器视觉技术是通过光学系统获取目标物体的图像，然后通过计算机对图像进行处理、分析和理解，从而得到所需信息的一门技术。
它的核心在于将图像转换为可被计算机识别的数字信号，并利用算法对这些信号进行处理，提取出有用的信息。
机器视觉技术的发展经历了多个阶段，早期的机器视觉主要依赖于传统的图像处理技术，处理速度较慢，且对复杂场景的处理能力有限。
随着计算机技术的快速发展，特别是人工智能技术的崛起，机器视觉技术得到了极大的提升，现在的机器视觉系统可以处理更复杂、更精细的图像，识别准确率也有了显著提高。
机器视觉技术已经广泛应用于工业、农业、医疗、安防、交通等多个领域。
在工业领域，机器视觉技术被广泛应用于产品检测、识别、定位、测量等方面，可以提高生产效率，降低人工成本。
机器视觉技术及其应用
机器视觉技术及其应用随着人工智能技术的发展，机器视觉技术得到了越来越广泛的应用。
机器视觉是通过计算机对图像、视频进行分析、识别和处理的一项技术。
它可以让计算机像人一样“看”到世界，从而实现自动化、智能化生产和服务。
一、机器视觉技术基础机器视觉技术基础包括图像处理和模式识别两部分。
图像处理是指使用计算机对图像进行处理和增强，以得到更好的图像质量。
常见的图像处理方法包括图像滤波、边缘检测和图像分割等。
模式识别是指使用计算机对图像进行分类、识别和重构。
常见的模式识别方法包括特征提取、模型训练和分类器构建等。
二、机器视觉技术应用机器视觉技术广泛应用于制造、医疗、金融和安防等领域。
以下是其中的几个应用案例。
1.制造在制造领域，机器视觉技术可以用于产品质量检查和自动化生产。
例如，智能相机可以对产品进行检测和分类，并自动调整生产线。
此外，机器视觉还可以用于无人机、机器人等智能装备的视觉导航和目标识别。
2.医疗在医疗领域，机器视觉技术可以用于影像分析、病理学分析和手术辅助等。
例如，计算机可以通过对影像进行分析和识别，帮助医生进行疾病诊断和治疗。
3.金融在金融领域，机器视觉技术可以用于身份认证和风险控制。
例如，ATM和手机银行可以通过人脸识别技术验证用户身份。
此外，机器视觉还可以对大规模数据进行分析，帮助金融机构预测市场趋势和风险。
4.安防在安防领域，机器视觉技术可以用于智能监控和人脸识别。
例如，安防摄像头可以通过实时视频分析、目标跟踪和异常检测等技术，实现对建筑物、城市和边境的无人值守监控。
三、机器视觉技术发展趋势机器视觉技术的发展趋势主要有以下几个方向。
1.深度学习深度学习是一种可以自动获取特征的机器学习技术。
它可以让机器视觉更具智能化和自学习能力。
例如，深度学习可以用于图像识别、自然语言处理和语音识别等。
2.可穿戴设备通过将摄像头和计算机融合在一起，可以实现智能可穿戴设备。
这种设备可以将环境信息转换为数字信息，提供更多更丰富的服务。
2024 机器视觉与3d打印
2024 机器视觉与3d打印2024年，在机器视觉和3D打印技术的发展中，我们见证了突破性的进展和变革。
机器视觉作为一种先进的人工智能技术，能够使计算机系统具备类似于人类视觉的能力，并能进行图像或视频的识别、分析和处理。
而3D打印技术，则是一种可以将数字模型转化为实体物体的先进制造技术，具有可定制化、快速响应和复杂形状制造等优势。
在机器视觉领域，2024年标志着图像识别和分析的突破。
通过深度学习和神经网络的结合，机器视觉系统能够准确地识别并分类图像中的物体和场景。
这种技术的应用范围非常广泛，包括自动驾驶、安防监控、医学影像分析等领域。
在自动驾驶方面，机器视觉能够实现车辆周围的实时场景感知和道路标志的识别，从而实现更加安全和智能的驾驶体验。
在医学影像分析方面，机器视觉能够快速地从影像中提取出有用的医学信息，辅助医生进行诊断和治疗决策。
而在3D打印领域，2024年见证了该技术的广泛应用和改进。
3D打印不仅可以实现快速原型制造，还可以生产高度个性化的产品。
在制造业中，3D打印技术能够大幅减少生产成本和时间，同时提供灵活的制造解决方案。
在医疗领域，3D打印技术能够根据患者的实际情况定制医疗器械和假体，提高治疗效果和患者的生活质量。
在艺术和设计领域，3D打印技术则赋予了创造者更大的自由度，可以打造出复杂、独特的艺术品和设计作品。
综上所述，2024年的机器视觉与3D打印技术的快速发展，将为人类的生活和工作带来巨大的改变。
通过机器视觉的应用，我们能够实现更加智能和安全的系统和设备；而通过3D打印技术，我们能够实现个性化和定制化的制造方式。
这些技术的结合将为人们带来更加便捷、高效和创新的未来。
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机器视觉：视觉处理向3D跨越
上世纪70年代中，MIT人工智能实验室正式开设“机器视觉”课程，近半个世纪来机器视觉持续是一个非常活跃的研究领域，全球性的研究热潮，使得机器视觉获得了蓬勃发展，机器视觉在工业制造领域已获得了广泛的应用，比如在不适合人类工作的环境中，利用机器视觉代替传统人工测量/试；或用于需要高性能、精密机器视觉组件的专业设备制造领域。
但总体来讲，机器视觉不仅依然一个相当新且仍有很多工作要做的研究领域，更是一个深藏无限潜力的金矿。
在此次采访中，大部分的厂商的关注焦点都更贴近大众生活相关，放在了消费电子、可穿戴产品、汽车ADAS以及智能化监控等领域。
比如CEVA公司投资者关系与企业传播副总裁Richard Kingston就透露“我们已经将计算机视觉DSP授权许可予八家企业，其中包括三家移动领域的OEM厂商。
”加拿大CogniVue公司业务开发副总裁Tom Wilson认为“可穿戴和汽车领域将存在非常强烈的增长机遇。
”
视觉处理向3D跨越
随着谷歌正式发布了Project Tango后，3D机器视觉变得愈加热门。
“我们认为消费领域3D处理的主要应用会是3D成像、自然用户界面(NUI)和3D视觉应用，比如PC、笔记本电脑、平板电脑、智能手机和其它消费类设备。
”Kingston表示。
业界追寻3D视觉的最大原因还是为了解决2D机器视觉的固有局限，若能更好的实现在分割(分离近景和远景)、照明(用于人脸识别时)、相对位置(场景中的物体)等方面的功能，许多应用可以通过采用3D空间信息简化并提高视觉系统的精度和可靠性。
但无论是3D传感器(例如飞行时间法(ToF)相机)、或以2个2D图像传感器实现的立体传感器，他们对处理能力的要求都更高。
“立体匹配(使用来自两个图像传感器输入)要求差异映射来生成3D景深图。
这是一个非常困难的计算机视觉问题，学术界也积极研究来优化立体识别算法。
”CogniVue公司业务开发副总裁T om Wilson指出。
每一种实现3D传感的方法都存在性能上的折衷，CogniVue目前在开发一种算法，能针对低成本3D传感器有效计算其视差图。
处理大量实时数据需要密集的计算能力。
若是想实现稳定的3D传感地图是非常困难的，特别是对那些低功耗的设备来说。
“CogniVue的APEX图像识别处理(ICP)技术能在电量有限的3D视觉应用中发挥关键作用。
”他补充道。
对于系统设计者来说，设计能有效运行不同视觉算法的硬件是非常巨大的挑战。
系统厂商选择图像/视频处理解决方案时，可以选择全部集中在CPU完成，也可以选择卸载一部分图像处理工作给GPU，或者专为图像处理增加硬件逻辑。
在需要3D处理的应用中，GPU已经将系统的一部分，运行多种计算机视觉算法来协助通用CPU。
“i.MX6拥有强大的GPU运算能力，其3D引擎GC2000内部包含4个shader，可提供高达30GFLOPS的运算能力，支持OpenCL 1.1 EP。
”飞思卡尔微控制器事业部亚太区市场营
销和业务拓展经理李星宇介绍道，“此外，i.MX6Q还拥有一个专用的2D引擎(1Gpixel/s)和一个矢量图形处理引擎。
”
此外，在一个软硬件无缝集成的图形开发环境中设计其3D视觉应用无疑会简化工程师的工作。
“NI LabVIEW为3D视觉应用提供了全新双目立体视觉功能，用户可利用丰富的双目立体视觉功能来提取并利用LabVIEW应用的3D信息。
”NI中国技术市场工程师崔鹏介绍道。
在图像采集领域，除了飞行时间法(TOF)3D成像(给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的往返飞行时间来得到目标物距离)，还有一种是在工业制造检测方面获得比较广泛应用的3D激光传感器，区别就是3D激光传感器是逐点扫描，而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度信息。
大恒图像的3D成像采用的是激光成像法，其产品不仅包括专门的3D结构光激光器、还有将激光器集成的一体式3D智能传感器Gocator，该产品还继承标定算法，出厂前标定完毕，开箱即可用于测量。
IP与处理器的完美结合
无论是何种嵌入式视觉处理应用，都是典型的计算密集型需求，这使得它比之前的处理器多了很多挑战。
“在过去的几十年里，处理器结构发展了不同阶段来满足不断变化的应用需求。
1980年代的是用于台式电脑和和服务器的CPU；1990年代DSP出现以加速音频编解码和无线/有线语音/数据编解码的要求；2000年GPU达到新层面的性能和并行性从而实现2D和3D图像；现在，嵌入式视觉处理需要的是完全不同的处理器架构：ICP。
”
上述这段话是分享在CogniVue公司的英文网站上，该公司业务开发副总裁T om Wilson在采访中指出，“新一代的应用需要100倍以上的嵌入式视觉性能/功耗，为满足这些应用的性能和功率需求，与传统处理架构相比，我们需要在同样功耗下实现100倍-400倍的性能跃进，CogniVue通过其APEX ICP技术实现了这样的性能提升。
”
连同APEX ICP核，还有APEX编程工具以及一个APEX-CV嵌入式视觉功能库，涵盖多种视觉应用。
例如特征检测和匹配适用于可穿戴(增强现实)和汽车(光流和运动跟踪)等。
“除了这些常见的计算机视觉功能。
我们还提供更高级别的产品来特定于具体应用，例如用于人脸识别的FaceVue，用于监控应用中运动监测的MotionVue、用于汽车车道偏离警告的FrontVue、和用于汽车盲点监测的SideVue等。
”他补充道。
针对密集型计算需求，CEVA公司的包括CEVA-MM3101在内的CEVA-MM3000系列则使用了非常高效的、功能强大的矢量引擎，从而实现计算机视觉所需的大量并行计算。
此外，集成的功率调节单元(PSU)可以在处理器内实现动态电压调节，助力实现“始终在线”应用类型。
除了CogniVue和CEVA，大批的致力于机器视觉的IP厂商还包括有Mobileye、Tensilica，以及Imagination Technology等，后者基于“Raptor”的可合成ISP IP内核于2014年第一
季上市，使得IP阵营的竞争愈发激烈。
半导体厂商不少也是通过和专业IP厂商合作/授权，来推出其专用视觉处理器，包括Freescale、TI、以及意法半导体等。
意法半导体使用与Mobileye共同开发的EyeQ3图像处理器，实现行人检测技术；飞思卡尔基于CogiVue推出图像识别处理器家族SCP2200；以色列Inuitive公司使用双CEVA-MM3101引擎的3D视觉处理器，实现3D景深图；Xilinx 利用MVT ec公司的HALCON和Silicon Software公司的VisualApplets开发平台为Zynq-7000 All Programmable SoC打造端对端Smarter Vision开发环境。
机器视觉的接口之争
机器视觉对速度的追求催生了新一代传感器，它们能在极高的速度下拍摄大分辨率影像，但这种数据量远远超出了传统接口的容纳限度。
目前较为流行的接口是GigE和USB3.0，这两种接口各有优势与不足。
加拿大Point Grey(灰点)公司是USB3.0 Vision技术委员会的联合创始者，在2011年推出了世界上第一款量产的USB3.0相机，该公司中国区销售代表冯宇认为，“除了更低的成本外，USB3.0行业标准互操作性强(USB3.0 Vision)，带有帧缓存器支持的可靠的成像机制，在不牺牲系统性能下，带来更低的整体系统成本。
”
冯宇曾在一次演讲中展示了USB3.0与其他多种接口的成本对比，图1为GigE PoE与USB3.0的对比。
图1：GigE PoE与USB3.0的对比。
USB3.0 带宽远高于GigE POE，且能实现更低的CPU使用率。
几乎所有的主流计算机系统制造商都提供主板上具有USB3.0接口的系统。
“USB3.0一定会是市场主流，因为这个接口比较通用。
”长芯盛(武汉)科技有限公司营销总监张昕也支持这种观点。
去年底成立的长芯盛已经量产了其USB 3.0有源光缆，并与业界主流USB3.0芯片公司的产品通过了一致性测试，该公司是由武汉长飞光纤光缆与台湾威盛电子合资组建的。
不过，“真正的工业应用肯定是要用以太网的，”嘉恒图像销售部副经理张小伟认为，“因为工业应用的距离都比较长，而且以太网的抗干扰性非常好。
”
对于传输距离来说，UBS3.0的通电缆长度现在推荐为5米，而实际应用中一般只用到3米。
“这的确是个问题，但现在很多公司包括长芯盛会提供中继器(Hub)，可以将其转接到以太网上。
”张昕表示，该公司的Hub如移动硬盘大小。
除此之外，机器视觉领域还有一个接口CoaXPress似乎是以顶级竞争者的身份出现的。
该接口于2009年推出，容许设备(如照相机)通过单根同轴电缆以高达6.25Gbps的速度传输数据，若使用四根线缆，速率可达25Gbps/相机。
对于其他接口来说，线缆长度是个限制，全速状态下，最长可达35米，而半速状态下，最长可达100米。
图2：不同接口的带宽与线缆长度。
对于CoaXpress连接方法简单，“这种推拉自锁系统，保证了在工业应用中的可靠性。
”比利时Euresys公司CEO Marc Damhaut在一次演讲中展示了自锁方式(图)，该公司采用此接口的包括Coaxlink系列全面支持Coaxpress接口。
但是，CoaXPress高昂的成本仍是其普及路上的一块绊脚石。
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图3：工业机器视觉产业链。