机器视觉文献综述
机器视觉相关文献
机器视觉相关文献介绍机器视觉是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在使计算机能够模拟和理解人类的视觉系统。
通过使用各种图像处理和模式识别技术，机器视觉可以识别、理解和解释图像和视频数据。
本文将全面、详细和深入地探讨机器视觉的相关文献，包括当前研究的热点和挑战。
机器视觉的基本原理机器视觉的基本原理是模仿人类视觉系统对图像进行处理和理解。
人眼通过感光器件接收光信号，然后将其转化为神经信号传递到大脑，大脑进一步处理和理解这些信号。
类似地，机器视觉系统通过摄像机接收图像，使用图像处理算法提取特征，并使用模式识别算法进行物体识别和图像理解。
机器视觉的应用机器视觉在许多领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：工业自动化•品质检测：机器视觉可以用于检测产品表面的缺陷和瑕疵。
•检测和识别：机器视觉可以对生产线上的产品或零部件进行检测和识别。
无人驾驶•视觉感知：机器视觉可以帮助自动驾驶车辆感知周围环境，检测和识别道路标志、行人和其他车辆。
•环境建模：机器视觉可以构建道路地图和场景模型，用于路径规划和导航。
医学图像处理•诊断辅助：机器视觉可以帮助医生分析医学图像，提供诊断建议和辅助决策。
•病灶检测：机器视觉可以检测和识别医学图像中的病变和异常。
机器视觉领域的热点研究机器视觉领域的研究不断推动着技术的进步和应用的拓展。
以下是目前机器视觉领域的一些热点研究方向：深度学习•卷积神经网络（CNN）：CNN是当前机器视觉任务中最常用的深度学习模型，用于图像分类、目标检测和物体识别等任务。
•生成对抗网络（GAN）：GAN是一种生成模型，可以生成逼真的图像，广泛应用于图像合成和增强等领域。
视频理解•行为识别：视频中的行为识别是一个具有挑战性的问题，目前的研究聚焦于如何准确和高效地识别视频中的各种行为。
•运动估计：运动估计是一种对视频序列进行分析和推断的技术，用于目标跟踪、姿态估计等任务。
实时目标检测•单阶段目标检测器：传统的目标检测算法通常分为两个阶段，但单阶段目标检测器只需要一个阶段即可完成目标检测，具有更快的推理速度和较高的准确性。
计算机视觉文献综述
计算机视觉文献综述计算机视觉是一种利用计算机技术对图像和视频进行处理、分析、理解和解释的技术。
它可以模拟人类视觉系统，对图像进行分类、分割、检测、跟踪、重建等操作，具有成像能力和智能处理能力。
在人工智能和机器人技术领域中有着广泛的应用前景。
近年来，计算机视觉领域的研究日益深入。
其中重要的一项研究是目标检测。
目标检测是指在图像或视频中自动地检测和定位特定对象，这些对象可以是车辆、行人、人脸等。
它是计算机视觉中的一个基础技术，具有广泛的应用价值。
传统的目标检测方法主要是基于特征提取和分类的，如Haar、HOG、SIFT等特征。
但这些方法存在着计算复杂性高、准确性差、运算速度慢等问题。
因此，近年来出现了一些基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等，它们在准确性、速度和可扩展性上都有了极大的提升。
此外，在计算机视觉领域中，人脸识别也是一个热门研究方向。
人脸识别是指根据人脸的特征信息，对识别出的人脸进行辨认和验证，是一项人机交互中重要的技术。
人脸识别技术已经被广泛应用于公共安全、金融、机场、银行等领域。
近年来，基于深度学习的人脸识别算法逐渐成为主流。
主要的算法包括FaceNet、DeepID、VGGFace 等。
这些算法的准确性已经超过了传统的基于手工特征的方法，而且计算速度也更快。
在计算机视觉领域中，深度学习已经成为一个重要的方法。
深度学习是一种多层次的神经网络模型，可有效地处理大数据和高维数据。
深度学习中的卷积神经网络（CNN）已经成为图像处理和计算机视觉中的一种主流算法。
其优点在于可以自动地提取图像中的特征，并能有效解决传统方法中存在的问题。
总之，计算机视觉技术的发展已经成为人工智能和机器人技术的重要组成部分。
目标检测、人脸识别等技术已经被广泛应用，随着深度学习的发展，计算机视觉领域中将会有更多的创新和突破。
机器视觉技术发展现状文献综述
机器视觉技术发展现状文献综述机器视觉技术是一门涵盖计算机视觉、模式识别、图像处理等多个领域的学科，旨在使计算机系统能够模拟人类的视觉功能，实现对图像和视频的理解与分析。
随着计算机硬件性能的不断提升和计算机视觉算法的不断发展，机器视觉技术已经在很多领域得到了广泛应用，如工业制造、无人驾驶、医疗影像分析等。
本文将综述机器视觉技术的发展现状，主要从硬件、算法和应用三个方面进行讨论。
首先，从硬件角度来看，机器视觉技术的发展离不开计算机硬件的支持。
随着计算机处理器性能的不断提升，计算机视觉算法的执行速度得到了极大的提高。
同时，图像传感器的发展也为机器视觉技术提供了更好的数据支持。
目前主流的图像传感器有CCD和CMOS两种类型，CMOS传感器由于其低功耗、高集成度等特点逐渐取代了CCD传感器，使得机器视觉系统的性能得到了进一步提升。
其次，从算法角度来看，机器视觉技术的发展极大地依赖于计算机视觉算法的研究和发展。
经过多年的积累和发展，计算机视觉算法在识别、分类、检测和跟踪等方面取得了显著的进展。
其中，深度学习算法如卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测方面表现出色。
此外，基于特征描述符的方法如SIFT、SURF等也广泛应用于机器视觉任务中。
随着深度学习和传统算法结合的研究不断深入，机器视觉技术在各类应用场景中的表现将会更加出色。
最后，从应用角度来看，机器视觉技术已经在许多领域得到了广泛应用。
在工业制造领域，机器视觉系统能够对产品进行质量检测和缺陷分析，提高生产效率和产品品质。
在无人驾驶领域，机器视觉系统能够感知道路状况、检测交通信号和识别物体，实现智能驾驶。
在医疗影像分析领域，机器视觉技术能够辅助医生进行疾病诊断和手术规划，提高医疗效率和准确性。
此外，机器视觉技术还在安防监控、智能家居、农业等领域得到了广泛应用。
综上所述，机器视觉技术在硬件、算法和应用三个方面都取得了显著的进展。
随着大数据、云计算和物联网等技术的不断发展，机器视觉技术有望在更多领域发挥作用。
机器视觉综述
机器视觉综述机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要利用计算机来模拟人或再现与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。
近年来，随着计算机技术尤其是多媒体技术和数字图像处理及分析理论的成熟，以及大规模集成电路的迅速发展，机器视觉技术得到了广泛的应用研究，取得了巨大的经济与社会效益。
笔者在阅读大量文献的基础上，对国内外机器视觉技术的发展及应用做以概述。
1 机器视觉概念1.1 机器视觉的定义简单来讲，机器视觉可以理解为给机器加装上视觉装置，或者是加装有视觉装置的机器。
给机器加装视觉装置的目的，是为了使机器具有类似于人类的视觉功能，从而提高机器的自动化和智能化程度。
由于机器视觉涉及到多个学科，给出一个精确的定义是很困难的，而且在这个问题上见仁见智，各人认识不同。
美国制造工程师协会(SME)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA)自动化视觉分会关于机器视觉的定义是：“Machine vision is the use of devices for optical non-contact sensing to automatically receive and interpret an image of a real scene in order to obtain information and/or control machines or processes．”译成中文是：“机器视觉是使用光学器件进行非接触感知，自动获取和解释一个真实场景的图像，以获取信息和(/或)控制机器或过程。
”目前我国还没有哪个官方协会或组织给出一个中文的正式定义。
历经多年的发展，特别是近几年的高速发展，机器视觉已经形成了一个特定的行业。
机器视觉的概念与含义也不断丰富，人们在说机器视觉这个词语时，可能是指“机器视觉系统”，“机器视觉产品”，“机器视觉行业”等。
机器视觉文献综述
一、机器视觉与图像采集的研究的意义“作为一项关键性的自动化技术，机器视觉在发展中国家中对经济的现代化非常重要。
为了在世界市场中进行竞争，发展中经济不能无限期的依赖于廉价劳动力。
“ AIA市场分析员Kellett说。
同样地，现代化必须实现高效率、高生产率以及高质量。
这也是机器视觉的作用所在，”对机器视觉长期需求这样的趋势是发展中国家实现经济现代化的基础。
因此，机器视觉对于世界经济的发展将越来越重要。
”二、机器视觉与图像采集的研究的现状国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。
国内机器视觉发展的大致历程：中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。
对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。
三、机器视觉与图像采集技术在各个领域的应用视觉技术的最大优点是与被观测对象无接触,因此,对观测与被观测者都不会产生任何损伤,十分安全可靠,这是其它感觉方式无法比拟的. 理论上,人眼观察不到的范围机器视觉也可以观察,例如红外线、微波、超声波等,而机器视觉则可以利用这方面的传感器件形成红外线、微波、超声波等图像. 另外,人无法长时间地观察对象,机器视觉则无时间限制,而且具有很高的分辨精度和速度. 所以,机器视觉应用领域十分广泛,可分为工业、科学研究、军事和民用4 大领域.3. 1 工业领域工业领域是机器视觉应用中比重最大的领域,按照功能又可以分成4 类:产品质量检测、产品分类、产品包装、机器人定位. 其应用行业包括印刷包装、汽车工业、半导体材料/ 元器件/ 连接器生产、药品/ 食品生产、烟草行业、纺织行业等.下面以纺织行业为例具体阐述机器视觉在工业领域的应用[9 ] .在纺织企业中,视觉检测是工业应用中质量控制的主要组成部分,用机器视觉代替人的视觉可以克服人工检测所造成的各种误差,大大提高检测精度和效率. 正是由于视觉系统的高效率和非接触性,机器视觉在纺织检测中的应用越来越广泛[10 - 12 ] ,在许多方面已取得了成效.机器视觉可用于检测与纺织材料表面有关的性能指标见表4. 目前主要的研究内容可分为3 大类: 纤维、纱线、织物. 由于织物疵点检测(在线检测) 需要很高的计算速度,因此,设备费用比较昂贵. 目前国内在线检测的应用比较少,主要应用是离线检主要的检测有纺织布料识别与质量评定、织物表面绒毛鉴定、织物的反射特性、合成纱线横截面分析、纱线结构分析等. 此外还可用于织物组织设计、花型纹板、棉粒检测、分析纱线表面摩擦。
机器视觉在焊接熔池实时检测与参数测定中应用【文献综述】
毕业设计开题报告电气工程及其自动化机器视觉在焊接熔池实时检测与参数测定中应用1前言部分机械制造业作为我国国民经济的支柱产业，决定了我国的工业生产能力和水平，焊接作为制造业中总要的加工方法之一，更是有着举足轻重的作用。
随着科技水平的进步，人们对焊接质量的要求也越来越高。
而人工焊接时，由于受到技术水平、疲劳程度、责任心、生理极限等客观和主观因素的应影响，难以较长时间保持焊接工作的稳定性和一致性。
而且，由于焊接恶劣的工作条件，愿意从事手工焊接的人在减少，熟练的技术工人更有短缺的趋势。
另一方面，电子技术、计算机技术、数控及机器人技术的发展为焊接过程的自动化提供了有利的条件，并已渗透到焊接的各个领域。
以往焊接质量主要是通过两种手段来保障。
焊前根据工件、材料、性能要求等制订合理的焊接工艺，但是焊接过程存在的时变性使得质量无法得到严格保证。
焊后可以进行质量检验，对不合格的焊缝，返修或者清理之后再重新焊接来保证焊缝质量，但这种检验方法费时又费力，况且某些焊接产品，如船舶、桥梁、大型压力容器、航天器材等一些重要的焊接件，是不允许出现焊接质量问题的。
因此焊接过程中的在线实时质量控制就显得尤为重要。
但是焊接这一技术领域长期以来采用的是传统焊接方法，尽管近些年来各类气保护焊也得到了广泛应用，但焊接变形、咬边、气孔、裂纹、应力集中、未焊合和夹渣等在缺陷问题仍然较严重。
同样，采用传统焊接方法进行生产，焊接接头的外观成形质量和一致性也无法得到保证，而且手工焊接也如先前所提的原因无法普遍适用。
很显然这些都成了制约焊接质量提高的根源，因此采用自动化、智能化焊接时焊接技术革新的根本出路。
随着焊接自动化智能化研究的深入，人们越来越注重对焊接质量的控制，其中熔透与成形直接反映了焊接质量，因此检测出反映焊缝熔透和成形质量信息对于质量控制是非常关键的。
目前国内外普遍使用各类传感装置对焊接熔池信息进行传感以便于对焊接过程进行控制，并以此作为智能化焊接要求实现的基础。
基于机器视觉的产品检测技术研究文献综述
基于机器视觉的产品检测技术研究文献综述基于机器视觉的产品识别检测技术研究摘要：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特征，如面积、数量、位置，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、个数、合格/不合格、标识有无等，实现自动识别功能。
机器视觉的研究是从20世纪代中期开始代已形成几个重要研究分支：目标制导的图像处理、图像处理和分析的并行运算、序列图像分析和运动参量求值、视觉知识的表示、视觉系统的知识库等。
关键词：机器视觉；CCD相机；图像处理；产品检测。
引言机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，它是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、传感技术、模拟与数字视频技术等，机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶略的环境，要有通用的工业接口。
电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能，它作为早期人工智能的一部分，由于技术条件的限制进展缓慢。
后来在随着计算机技术的快速发展，机器视觉的研究得到了迅速发展在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，机器视觉系统在产品检测方面已经得到了广泛的应用。
在中国机器视觉技术应用开始与代，目前国内机器视觉大多为外国品牌，不过随着机器视觉的应用，国内公司技术上已经逐渐成熟。
与此同时，随着配套基础设施建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现。
国内高校校、研究所和企业在这个领域进行了积极探索和大胆尝试，这都将促进工业检测自动化技术向智能化发展。
一、机器视觉1.机器视觉的概念机器视觉被定义为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、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。
机器视觉综述
系统架构设计
设计高效、稳定的系统架构，包括图像采 集、预处理、特征提取、分类识别等模块
，并实现模块间的协同工作。
深度学习框架
引入深度学习框架，如TensorFlow、 PyTorch等，实现复杂的图像识别和分类 任务。
可扩展性和可维护性
考虑系统的可扩展性和可维护性，采用模 块化设计思想，方便后续功能扩展和系统 升级。
镜头选型
根据相机参数和视场要求选择合适的镜头，考虑焦距、光圈、畸变等 因素。
光源及照明方案
针对具体应用场景，设计合适的光源和照明方案，以提高图像质量和 稳定性。
图像采集卡
根据相机接口类型和传输速度选择合适的图像采集卡，确保图像数据 的实时传输和处理。
软件架构设计思路
图像处理算法库
集成常用的图像处理算法库，如OpenCV 等，提供基本的图像处理和计算机视觉功
采集。
图像处理算法研究进展
经典图像处理算法
基于深度学习的图像处理算法
包括滤波、边缘检测、二值化等基础算法 ，为图像处理提供了基本工具。
通过训练神经网络模型实现图像分类、目 标检测等复杂任务，取得了显著成果。
实时图像处理算法
三维图像处理算法
针对实时性要求高的应用场景，研究快速 、高效的图像处理算法，如实时视频流处 理、实时目标跟踪等。
发展历程
机器视觉的发展经历了从模拟图像处理到数字图像处理、从二维图像处理到三维视觉理解、从可见光图像处理到 多光谱图像处理的历程。随着计算机视觉理论的不断完善和计算机技术的飞速发展，机器视觉在工业自动化、智 能检测、遥感图像处理、安全监控、智能交通等领域得到了广泛的应用。
工作原理与核心技术
工作原理
机器视觉系统通过图像摄取装置（如摄像机）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 ，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 。
机器视觉技术综述
机器视觉技术综述机器视觉技术是一种基于计算机视觉和人工智能技术的应用，它通过对图像和视频进行处理和分析，实现对物体、场景、动作等的识别、跟踪、分析和理解。
机器视觉技术已经广泛应用于工业、医疗、交通、安防、军事等领域，成为推动智能化发展的重要技术之一。
机器视觉技术的发展历程可以追溯到上世纪50年代，当时主要应用于工业自动化领域。
随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，机器视觉技术逐渐成熟，应用范围也逐步扩大。
目前，机器视觉技术已经涵盖了图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多个方面。
在图像处理方面，机器视觉技术可以实现图像增强、图像分割、图像配准、图像拼接等功能，从而提高图像的质量和清晰度。
在模式识别方面，机器视觉技术可以实现物体识别、人脸识别、车牌识别等功能，从而实现对物体和人员的自动识别和跟踪。
在机器学习和深度学习方面，机器视觉技术可以实现目标检测、目标跟踪、行为分析等功能，从而实现对场景和动作的自动分析和理解。
机器视觉技术的应用范围非常广泛。
在工业领域，机器视觉技术可以实现对产品质量的自动检测和分类，提高生产效率和产品质量。
在医疗领域，机器视觉技术可以实现对医学影像的自动分析和诊断，提高医疗效率和诊断准确率。
在交通领域，机器视觉技术可以实现对车辆和行人的自动识别和跟踪，提高交通安全和管理效率。
在安防和军事领域，机器视觉技术可以实现对目标的自动识别和跟踪，提高安全防范和作战效率。
机器视觉技术的发展还面临一些挑战和问题。
首先，机器视觉技术需要大量的数据和算力支持，这对计算机硬件和软件的要求非常高。
其次，机器视觉技术需要解决复杂场景和光照条件下的图像处理和分析问题，这需要不断提高算法和模型的精度和鲁棒性。
最后，机器视觉技术还需要解决隐私和安全等问题，保障用户的个人信息和数据安全。
总之，机器视觉技术是一种非常重要的技术，它已经成为推动智能化发展的重要力量。
随着计算机技术和人工智能技术的不断发展，机器视觉技术将会在更多的领域得到应用和发展。
机器视觉技术及其应用综述
机器视觉技术及其应用综述机器视觉技术及其应用综述一、引言随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术也逐渐成为一个热门领域。
机器视觉技术是指利用计算机视觉以及图像处理技术来模拟人类视觉系统，从而对图像、视频等进行分析、处理，实现自动控制、检测等功能。
本文将从机器视觉技术的基本概念、发展现状、应用领域三个方面进行综述。
二、机器视觉技术的基本概念1.计算机视觉计算机视觉是机器视觉技术的核心部分，它是将人类视觉系统的一部分或全部过程转化成算法和程序。
它旨在通过计算机来获取、处理和分析数字和视频图像，以实现自动化。
2.图像处理图像处理是计算机视觉的重要组成部分，它通过对数字图像的处理、复原、分析和识别来提高图像质量、信息提取和图像分析。
3.模式识别模式识别是计算机视觉的重要分支，利用机器学习算法对数字图像的特征进行提取和分析，从而实现图像识别、分类等功能。
三、机器视觉技术的发展现状1.机器视觉技术的发展近况随着深度学习、计算机硬件、传感器技术的不断发展，机器视觉技术逐渐成为人工智能的重要组成部分。
当前，机器视觉技术主要应用于机器人、自动驾驶、安防、智能家居等领域。
2.机器视觉技术的发展趋势（1）深度学习的应用。
深度学习技术可以实现对图像的高效处理和识别，预测能力更强。
（2）数据获取的可靠性。
数据获取是机器视觉技术的重要前提，如何保证数据的可靠、准确是机器视觉技术发展的关键。
（3）交互性和智能化的提高。
随着技术的发展，机器视觉技术将会逐渐实现更多的智能化交互，以及更高效的分析处理。
四、机器视觉技术的应用领域1.机器人领域机器视觉技术在机器人中的应用主要有路径规划、目标追踪、物体抓取等领域，实现了机器人的自主控制和智能决策等关键功能。
2.安防领域机器视觉技术在安防领域中的应用较为广泛，如人脸识别、行人追踪、监控等。
它可以有效提高监控的性能和效率，大大降低人力成本。
3.智能家居领域机器视觉技术在智能家居领域中的应用主要包括家庭监控、人体姿态检测、智能安全等，在提高家居生活的质量，保障家庭安全方面，具有很大的作用。
2024 机器视觉研究与发展综述
2024 机器视觉研究与发展综述近年来，机器视觉技术在各个领域得到了广泛的应用和研究。
通过对图像和视频数据的处理和分析，机器视觉能够模拟人类视觉系统，理解和解释图像中的内容。
本文将对机器视觉研究与发展进行综述。
1. 机器视觉的应用领域机器视觉技术已经在许多领域取得了成功的应用，包括自动驾驶、智能监控、工业检测、医学影像分析等。
自动驾驶技术中，机器视觉能够识别和理解道路和交通信号，实现自动导航和驾驶。
智能监控系统中，机器视觉可以检测异常事件和行为，提供安全保障。
工业检测中，机器视觉可以检测产品缺陷和质量问题，提高生产效率和产品质量。
医学影像分析中，机器视觉能够辅助医生准确诊断和治疗疾病。
2. 机器视觉的关键技术机器视觉的核心技术包括图像处理、特征提取和目标识别。
图像处理技术可以对图像进行去噪、增强和分割等操作，提取出有效的信息。
特征提取技术能够从图像中提取出具有代表性的特征，用于后续的分析和识别。
目标识别技术可以根据提取的特征，识别和分类图像中的目标物体。
3. 机器视觉的发展趋势随着计算机计算能力的不断提升和深度学习技术的兴起，机器视觉技术有着更广阔的发展前景。
深度学习算法能够自动学习图像中的特征和模式，取得了在许多视觉任务上优秀的结果。
此外，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的发展也为机器视觉提供了新的应用场景和需求。
4. 机器视觉的挑战和未来方向尽管机器视觉已经取得了显著的进展，但仍面临着一些挑战。
首先，图像数据的质量和多样性对机器视觉算法的性能有着重要影响，如何提高算法的鲁棒性和泛化能力是一个研究的重点。
其次，机器视觉应用对算法实时性和效率的要求越来越高，如何提高算法的计算速度和性能是一个难题。
未来，机器视觉研究需要进一步从理论到实践，从算法到应用的方向发展，加强与其他相关领域的交叉合作，推动机器视觉技术的发展和应用。
5. 机器视觉的伦理和社会问题随着机器视觉技术的不断发展和应用，也引发了一系列的伦理和社会问题。
基于机器视觉的工件识别和定位文献综述【范本模板】
基于机器视觉的工件识别和定位文献综述1.前言1.1工业机器人的现状与发展趋势机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要,机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。
《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域.培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义."研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量.因为机器人的使用寿命很长,大都在10 年以上,并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。
伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。
现在机器人的价格相比过去已经下降很多,并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨,个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。
工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式,并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。
以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向,具有广阔的市场发展前景和强劲生命力,已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。
在发达国家,机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。
像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。
机器视觉文献综述(可打印修改)
文献综述河北科技师范学院文献综述题目：基于计算机视觉测量技术姓名：张力坤一．国内外现状机器视觉自起步发展到现在，已有将近20年的发展历史。
应该说机器视觉作为一种应用系统，其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。
目前全球整个视觉市场总量大概在70~80亿美元，是按照每年8.8%的增长速度增长的。
而在中国，这个数字目前看来似乎有些庞大，但是随着加工制造业的发展，中国对于机器视觉的需求将承上升趋势。
何谓机器视觉？简言之，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，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。
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。
正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
在中国，这种应用也在逐渐被认知，且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。
机器视觉在国内外的应用现状在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%左右都集中在半导体行业。
具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。
基于机器视觉的智能机器人技术研究综述
基于机器视觉的智能机器人技术研究综述1.引言智能机器人技术作为人工智能领域的重要分支之一，近年来取得了飞速的发展。
其中，基于机器视觉的智能机器人技术更是得到了广泛关注和应用。
通过模仿人类视觉系统的工作原理，机器视觉技术使得机器人能够感知和理解周围环境，实现自主决策和行动。
本文旨在对机器视觉在智能机器人技术中的应用进行综述，并探讨其当前面临的挑战和未来发展方向。
2.机器视觉的基本原理和技术2.1 图像获取与处理技术机器视觉技术的首要任务是获取高质量的图像数据。
目前，常用的图像获取设备包括相机、激光扫描仪和深度摄像头等。
同时，图像处理技术也是机器视觉的核心之一，包括图像增强、分割、特征提取和目标识别等。
2.2 目标检测与跟踪技术目标检测和跟踪是机器视觉中的重要任务。
目标检测技术通过分析图像中的特征，确定感兴趣区域并进一步进行目标的定位和识别。
目标跟踪技术则是通过连续帧之间的相关性，实现目标在时间上的稳定追踪。
2.3 姿态估计与运动规划技术姿态估计和运动规划是机器视觉与机器人操作的重要连接点。
姿态估计技术可以通过机器视觉感知目标的姿态信息，进而指导机器人的运动规划和控制。
常用的姿态估计方法包括基于特征点匹配和基于深度传感器的方法。
3.智能机器人技术中的应用领域3.1 工业自动化基于机器视觉的智能机器人技术已经在工业自动化领域取得了广泛应用。
机器视觉系统能够对生产线上的产品进行自动检测和分类，提高生产效率和质量。
3.2 无人驾驶无人驾驶是近年来备受关注的热门领域之一。
机器视觉技术在无人驾驶中发挥着关键作用，通过感知道路、交通标志和其他车辆等信息，实现智能驾驶和避免碰撞。
3.3 医疗服务在医疗领域，机器视觉技术有助于实现医疗设备的优化和智能化。
例如，通过机器视觉系统对医学影像进行分析和识别，可以提高疾病诊断的准确性和效率。
4.挑战与未来发展4.1 复杂环境下的感知与理解当前，机器视觉技术在复杂环境下的感知和理解仍然存在挑战。
机器视觉专业技术发展现状文献综述
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[1]。
照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是指将被测物放在光源和摄像机之间,以提高图像的对比度。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,其优点是便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,并根据其产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步［1］。
（1)光源照明
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，其直接影响输入数据的质量和应用效果。到目前为止，还未有哪种机器视觉照明设备能通用各种应用,因此在实际应用中,需针对应用选择相应的照明设备以满足特定需求。在光源照明方案选择过程中,应尽可能地突出物体特征,在物体需要检测的部分与不重要部分之间尽量产生明显的区域，增加对比度，同时还应保证足够的整体亮度，而物体位置的变化不应影响成像的质量。
图像采集卡直接决定了摄像头的接口为:黑白、彩色、模拟、数字等形式。
2、图像处理与分析——机器视觉的核心
一、机器视觉简介
最新理工类文献综述(范文)
基于机器视觉技术的农产品检测摘要：随着计算机技术尤其是多媒体技术以及数字图像的处理与分析理论及其配套技术的不断发展和完善，机器视觉技术在农产品检测已经得到了广泛的应用。
该文阐述了机器视觉的原理、组成以及机器视觉技术在农产品品质检测与分级、农产品收获及其自动化以及农作物的生长状况监测三个方面的应用，重点介绍了基于机器视觉的农产品品质检测与分级。
指出了机器视觉技术在其应用中存在的问题及不足，并指出了机器视觉技术在农业工程领域在今后的发展趋势及前景。
关键词：机器视觉；农产品检测与分级；数字图像；自动收获0 引言机器视觉是利用图像传感器获取对象的图像，并将其转化成数据矩阵的形式，借助计算机的分析，最终来完成一个相当于视觉的任务。
机器视觉不仅是人眼的延伸, 更重要的是具有人脑的部分功能, 其在农产品品质检测上的应用正是满足了这些应变的要求。
随着图像处理技术的专业化与计算机硬件成本的下降和速度的提高, 在农产品品质自动识别领域应用机器视觉技术已变得越来越具有吸引力，70 年代末以来国际上许多研究人员已为开发用于农产品品质自动识别和分级的机器视觉系统倾注了大量的心血（应义斌等，2000）。
80年代中期，全球掀起了机器视觉的研究热潮（颜发根等，2004），机器视觉技术得到广泛的应用。
机器视觉技术在农业上的研究与应用始于20世纪70年代末期，主要用于果蔬的品质检测和分级（熊利荣等，2004）。
目前，机器视觉已经延伸到农产品收获自动化和农作物生长监测等方面的应用（傅宇，2006）。
包括农作物生长状况监测、自动收获、品质检测及分级等。
该文通过分析大量文献，综述了机器视觉技术在农业工程领域中的应用研究进展，重点分析了机器视觉技术在农产品品质检测与分级方面的应用，并且分析了其在应用中存在的问题和不足，并指出了今后的应用研究方向。
1 机器视觉技术1.1 概述美国制造工程协会(SME，Society of Manufacturing Engineers) 机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA，Robotic Industries Association)的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接受和处理一个真实物体的图像，通过分析图像获得所需信息或用于控制机器运动的装置”（曹国斌等，2008）。
机器视觉技术发展现状文献综述
机器视觉技术发展现状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[1]。
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[1]。
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[1]。
机器视觉一般都包括下面四个过程：二、机器视觉的发展历史机器视觉是在20 世纪 50 年代从统计模式识别开始，当时的工作主要集中在二维图像分析、识别和理解上。
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一、机器视觉与图像采集的研究的意义“作为一项关键性的自动化技术，机器视觉在发展中国家中对经济的现代化非常重要。
为了在世界市场中进行竞争，发展中经济不能无限期的依赖于廉价劳动力。
“AIA市场分析员Kellett说。
同样地，现代化必须实现高效率、高生产率以及高质量。
这也是机器视觉的作用所在，”对机器视觉长期需求这样的趋势是发展中国家实现经济现代化的基础。
因此，机器视觉对于世界经济的发展将越来越重要。
”二、机器视觉与图像采集的研究的现状国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。
国内机器视觉发展的大致历程：中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。
对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。
三、机器视觉与图像采集技术在各个领域的应用视觉技术的最大优点是与被观测对象无接触,因此,对观测与被观测者都不会产生任何损伤,十分安全可靠,这是其它感觉方式无法比拟的. 理论上,人眼观察不到的范围机器视觉也可以观察,例如红外线、微波、超声波等,而机器视觉则可以利用这方面的传感器件形成红外线、微波、超声波等图像. 另外,人无法长时间地观察对象,机器视觉则无时间限制,而且具有很高的分辨精度和速度. 所以,机器视觉应用领域十分广泛,可分为工业、科学研究、军事和民用4 大领域.3. 1 工业领域工业领域是机器视觉应用中比重最大的领域,按照功能又可以分成4 类:产品质量检测、产品分类、产品包装、机器人定位. 其应用行业包括印刷包装、汽车工业、半导体材料/ 元器件/ 连接器生产、药品/ 食品生产、烟草行业、纺织行业等.下面以纺织行业为例具体阐述机器视觉在工业领域的应用[9 ] .在纺织企业中,视觉检测是工业应用中质量控制的主要组成部分,用机器视觉代替人的视觉可以克服人工检测所造成的各种误差,大大提高检测精度和效率. 正是由于视觉系统的高效率和非接触性,机器视觉在纺织检测中的应用越来越广泛[10 - 12 ] ,在许多方面已取得了成效.机器视觉可用于检测与纺织材料表面有关的性能指标见表4. 目前主要的研究内容可分为3 大类: 纤维、纱线、织物. 由于织物疵点检测(在线检测) 需要很高的计算速度,因此,设备费用比较昂贵. 目前国内在线检测的应用比较少,主要应用是离线检主要的检测有纺织布料识别与质量评定、织物表面绒毛鉴定、织物的反射特性、合成纱线横截面分析、纱线结构分析等. 此外还可用于织物组织设计、花型纹板、棉粒检测、分析纱线表面摩擦。
3. 2 民用领域机器视觉技术可用在智能交通、安全防范、文字识别、身份验证、医疗设备等方面. 在医学领域,机器视觉用于辅助医生进行医学影像的分析,主要利用数字图像处理技术、信息融合技术对x 射线透视图、核磁共振图像、CT 图像进行适当叠加,然后进行综合分析,以及对其它医学影像数据进行统计和分析。
3. 3 科学研究领域在科学研究领域可以利用机器视觉进行材料分析、生物分析、化学分析和生命科学,如血液细胞自动分类计数、染色体分析、癌症细胞识别等。
3. 4 军事领域视觉技术可用在航天、航空、兵器(敌我目标识别、跟踪) 及测绘. 在卫星遥感系统中,机器视觉技术被用于分析各种遥感图像,进行环境监测,根据地行、地貌的图像和图形特征,对地面目标进行自动识别、理解和分类等。
四、机器视觉关键技术的发展现状机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/ O 卡等) . 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完整的工业机器视觉应用系统. 机器视觉强调能够适应工业现场恶劣的环境、有合理的性价比、较强的通用性和可移植性,即实用性;它更强调高速度和高精度,即实时性.机器视觉应用系统中,用到很多技术,但关键技术主要体现在光源照明、光学镜头、摄像机(CCD) 、图像采集卡、图像信号处理以及执行机构等. 下面对这些关键技术的发展现状进行阐述.4. 1 光源照明好的光源和照明是目前机器视觉应用系统成败的关键,应当具有以下特征: ①尽可能突出目标的特征,在物体需要检测的部分与非检测部分之间尽可能产生明显的区别,增加对比度;②保证足够的亮度和稳定性; ③物体位置的变化不应影响成像的质量.光源按其照射方法可分为背向照明、前向照明、结构光照明和频闪光照明等. 背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,其优点是能获得高对比度的图像;前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装;结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们所产生的畸变,解调出被测物的三维信息;频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步,这样能有效地拍摄高速运动物体的图像[5 ] . 照明亮度、均匀度、发光的光谱特性要符合实际的要求,同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命.其中,L ED 光源具有显色性好、光谱范围宽(可覆盖整个可见光范围) 、发光强度高、稳定时间长等优点,而且随着制造技术的成熟,其价格越来越低,必将在现代机器视觉领域得到越来越广泛的应用.4. 2 光学镜头光学镜头一般称为摄像镜头或摄影镜头,简称镜头,其功能就是光学成像. 镜头是系统中的重要组件,对成像质量有着关键性的作用,在组建机器视觉系统时,硬件设备要根据实际需要选择合适口径和焦距的镜头。
4. 3 CCD 摄像机及图像采集卡CCD(Charge coupled device) 摄像机及图像采集卡共同完成对目标图像的采集与数字化.目前,CCD、CMOS 等固体器件已经是成熟的应用技术. 线阵图像敏感器件,像元尺寸不断减小,阵列像元数量不断增加,像元电荷传输速率得到极大提高.所示为一种高性能线阵CCD 器件的参数从中可以看到,线阵器件像元数和数据的传输率大大提高,而且器件设计集成了新的功能,具有可编程能力,如增益调整、曝光时间选择、速率调节以及维护等.在线阵器件性能提高的同时,高速面阵图像器件性能也在快速提高. 某种超高速面阵CCD 器件,允许的最大分辨率达1 280 ×1 024 像素,最大帧率1MHz ,可采集4 帧图像,且像素灵敏度达12 bit s[8 ] .在基于PC 机的机器视觉系统中,图像采集卡是控制摄像机拍照完成图像采集与数字化,协调整个系统的重要设备. 一般具有以下功能模块: ①图像信号的接收A/ D 转换模块,负责图像放大与数字化; ②摄像机控制输入输出接口,主要负责协调摄像机进行同步或实现异步重置拍照、定时拍照; ③总线接口,负责通过计算机内部总线高速输出数字数据,一般是PCI 接口,传输速率可达130Mbp s ,完全能胜任高精度图像的实时传输,且占用较少CPU 时间; ④显示模块,负责高质量的图像实时显示; ⑤通讯接口,负责通讯.目前,图像采集卡种类很多,按照不同的分类方法,有黑白图像和彩色图像采集卡,有模拟信号和数字信号采集卡,有复合信号和RGB 分量信号输入采集卡. 在选择图像采集卡时,主要应考虑到系统的功能需求、图像的采集精度和与摄像机输出信号的匹配等因素.4. 4 图像信号处理图像信号的处理是机器视觉系统的核心. 视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法,它包括图像变换、数据编码压缩、图像增强复原、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容. 随着计算机技术、微电子技术以及大规模集成电路的发展,为了提高系统的实时性,图像处理的很多工作都可以借助硬件完成,如DSP 芯片、专用图像信号处理卡等,软件主要完成算法中非常复杂、不太成熟或尚需不断探索和改进的部分.处理时间上,要求处理速度必须大于等于采集速度,才能保证目标图像无遗漏,完成实时处理.参考文献:[1 ] 章炜. 机器视觉技术发展及其工业应用[J ] . 红外,2005 ,27 (2) :11 - 17.[2 ] Forsyth D A ,J ean Ponce . Computer Vision[M] . Inc : Prentice Hall ,2003.[3 ] 唐向阳, 张勇, 李江有,等. 机器视觉关键技术的现状及应用展望[J ] . 昆明理工大学大学学报( 理工版) , 2004 , 29 (2) : 36[4 ] 段峰, 王耀南, 雷晓峰,等. 机器视觉技术及其应用综述[J ] . 自动化博览, 2002 (3) : 59 - 62.[5 ] 刘焕军,王耀南. 机器视觉中的图像采集技术[J ] . 电脑与信息技术,2003 (1) :18 - 21.[6 ] 贾云得. 机器视觉[M] . 北京:科学出版社,2000 :1 - 15.[7 ] 颜发根,丁少华,陈乐,等. 基于PC 的机器视觉系统[J ] . 可编程控制器与工厂自动化,2004 (7) :129 - 131.[8] Salembier P ,Serra J . Flat Zones Filtering ,Connected Operator ,and Filters by Reconst ruction [J ] . IEEE Transactions on ImageProcessing ,1995 ,4 (8) :1153 - 1160.[9] 卢官明. 区域生长型分水岭算法及其在图像序列分割中的应用[J ] . 南京邮电学院学报(自然科学版) ,2000 ,20 (3) :51 - 54.[10 ] 夏德深,傅德胜. 现代图像处理技术与应用[M] . 南京:东南大学出版社,2001 :80 - 100.（此文档部分内容来源于网络，如有侵权请告知删除，文档可自行编辑修改内容，供参考，感谢您的配合和支持）。