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在木材加工中，要根据木料纹理检测木料中缺陷或测量木料的体积等。图3所示的是使用3台激光扫描仪和3台线阵CCD摄像机完成对木料的3600全检。检查芯片的位置和方向，然后将计算结果送到安装程序，以保证自动生产线上芯片的正确安装。图4b所示的是在芯片安装到印刷电路板上之前，检测芯片的管脚是否符合要求。
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图像进行分
在现代信息科学技术中,传感器属于信息获得范畴,它与现代通信系统和信息处理系统共同构成现代信息科学技术的三大基石。在信息时代早期,人们主要关注人类社会自身活动信息(文字、图象、声音和数据)的传输和处理,传感器的发展居于次要地位。在相当长的一段时期,它们仅仅被当作是一类为专用设备配套的器件。随着工业、军事、医学和自然科学研究的进展,在越来越多的重要领域,传感器成为制约其发展的关键,在世纪之交引起了世界范围的广泛关注。
赋予机器人视觉是机器人研究的重点之一，其目的是要通过图像定位、图像理解，向机器人运动控制系统反馈目标或自身的状态与位置信息。如图7所示，图中的摄像机被固定在台下，一个机械手在一定范围内抓取和移动工件，摄像机利用动态图像识别与跟踪算法，跟踪被移动工件，始终保持其处于视野的正中位置。
1991年3月,美国总统办公厅指定的“国家关键技术委员会”曾经向当时的布什总统提交报告,列举了22项对美国国家经济繁荣和国防安全至为重要的关键技术,其中第14项即为传感器技术。美国五角大楼国防研究与工程局吸取海湾战争中以美国为首的多国部队速战速决的经验,以及有感于20年内杀伤性武器如弹道导弹、巡航导弹、化学武器、生物武器和核弹等迅速扩散对美国构成的威胁,制定了“国防关键技术计划”,以确保美国武器装备的优势。计划规定在1992～ 1997年间,重点研究和开发21项关键性技术,第一项就是传感器技术。与此同时,日本和德国把传感器技术产业列为21世纪上半期直接影响经济发展的带头产业,希望以传感器技术带动和推进一系列新兴产业,在工业、医学、军事技术和自然科学研究方面取得持久的技术优势,在高技术世界市场占有尽可能大的份额。
机器视觉在工业检测中的应用。
目前，机器视觉已成功地应用于工业检测领域，大幅度地提高了产品的质量和可靠性，保证了生产的速度。例如产品包装印刷质量的检测、饮料行业的容器质量检测、饮料填充检测、饮料品封口检测、木材厂木料检测、半导体集成块封装质量检测、卷钢质量检测和水果分级检测等。在制药生产线上，使用机器视觉技术可以对药品包装进行检测，以确定是否装入正确的药粒。
(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。
(3)对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要的是光、机、电一体化的综合能力。
(4)机器视觉更强调实时性，要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。
机器视觉的发展
在现代社会,获取自然信息已经成为几乎所有自然科学与工程技术领域共同的需求。随着人类活动领域的扩大和探索过程的深化,传感器已经成为基础科学研究与现代技术相互融合的新领域,它汇集和包容多种学科的成果,成为人类探索活动最活跃的部分之一。现代传感器的发展趋势充分体现出这些特点。自然科学基础研究的新成果不断丰富传感器的设计思想,使传感器的探测对象范围扩大,不断超越经典传感器的技术局限,获取更多的信息;不同学科领域的交叉融合,加深了人们对更加复杂的自然现象因果关系的理解,通过多重参数转换获取信息,导致新的传感器出现;传感器探测的空间尺度同时向微观和宏观延伸;传感器的探测阈值降低,动态范围扩大,信噪比提高;仿生传感器引起人们更多的关注;微电子技术和微处理器融入传感器设计,使传感器微型化、智能化;新的材料和工艺使经典传感器出现新的技术特征,等等。
人们通过光获取信息,经历了自然光—电光源—X光—激光四个阶段,同步辐射与之相比具有一系列新的特点:极高的光子通量,可以在10- 12s内取得丰富的物质结构信息;可以随意连续改变频谱,使光子能量与不同研究对象的能谱匹配,产生所需要的共振吸收和激发态;没有灯丝和吸收材料产生的光污染。可以用同步辐射模拟地球内部下地幔处的温度与压力环境,获得地球深处人类无法涉及的信息;它既可以作为光源也可以作为能源,在改变实验对象物性的过程中实时获取物质结构信息,通过“可视”过程
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。
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.
值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解和控制。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是：
(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。
析或对其它医学影像数据的统计和分析。图5是将多种医学图像融合在一起进行综合分析。不同医学影像设备得到是不同特性的生组织的图像。例如，X射线反映的是骨骼组织，核磁共振影像反映的是有机组织图像，而医往往需要考虑骨骼与有机组织的关系，因而需要利用数字图像处理技术将两种图像适当地叠加起来，以便于医学分析。
图6是用数字图像处理的办法进行细胞个数统计的示意图。使用计算机，利用数字图像的边缘提取与图像分割技术，自动完成细胞个数的统计，节省了人力，提高了效率。
机器ຫໍສະໝຸດ Baidu觉的特点
机器视觉系统是一种非接触式的光学传感系统,它同时集成软硬件,能够自动地从所采集到的图像中获取信息或者产生控制动作。简言之,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统可提高生产线的柔性和自动化程度,在一些不适合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,由于人的主观作用,造成人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉方法检测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。
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图像进行分
在现代信息科学技术中,传感器属于信息获得范畴,它与现代通信系统和信息处理系统共同构成现代信息科学技术的三大基石。在信息时代早期,人们主要关注人类社会自身活动信息(文字、图象、声音和数据)的传输和处理,传感器的发展居于次要地位。在相当长的一段时期,它们仅仅被当作是一类为专用设备配套的器件。随着工业、军事、医学和自然科学研究的进展,在越来越多的重要领域,传感器成为制约其发展的关键,在世纪之交引起了世界范围的广泛关注。
赋予机器人视觉是机器人研究的重点之一，其目的是要通过图像定位、图像理解，向机器人运动控制系统反馈目标或自身的状态与位置信息。如图7所示，图中的摄像机被固定在台下，一个机械手在一定范围内抓取和移动工件，摄像机利用动态图像识别与跟踪算法，跟踪被移动工件，始终保持其处于视野的正中位置。
1991年3月,美国总统办公厅指定的“国家关键技术委员会”曾经向当时的布什总统提交报告,列举了22项对美国国家经济繁荣和国防安全至为重要的关键技术,其中第14项即为传感器技术。美国五角大楼国防研究与工程局吸取海湾战争中以美国为首的多国部队速战速决的经验,以及有感于20年内杀伤性武器如弹道导弹、巡航导弹、化学武器、生物武器和核弹等迅速扩散对美国构成的威胁,制定了“国防关键技术计划”,以确保美国武器装备的优势。计划规定在1992～ 1997年间,重点研究和开发21项关键性技术,第一项就是传感器技术。与此同时,日本和德国把传感器技术产业列为21世纪上半期直接影响经济发展的带头产业,希望以传感器技术带动和推进一系列新兴产业,在工业、医学、军事技术和自然科学研究方面取得持久的技术优势,在高技术世界市场占有尽可能大的份额。
机器视觉在工业检测中的应用。
目前，机器视觉已成功地应用于工业检测领域，大幅度地提高了产品的质量和可靠性，保证了生产的速度。例如产品包装印刷质量的检测、饮料行业的容器质量检测、饮料填充检测、饮料品封口检测、木材厂木料检测、半导体集成块封装质量检测、卷钢质量检测和水果分级检测等。在制药生产线上，使用机器视觉技术可以对药品包装进行检测，以确定是否装入正确的药粒。
(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。
(3)对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要的是光、机、电一体化的综合能力。
(4)机器视觉更强调实时性，要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。
机器视觉的发展
在现代社会,获取自然信息已经成为几乎所有自然科学与工程技术领域共同的需求。随着人类活动领域的扩大和探索过程的深化,传感器已经成为基础科学研究与现代技术相互融合的新领域,它汇集和包容多种学科的成果,成为人类探索活动最活跃的部分之一。现代传感器的发展趋势充分体现出这些特点。自然科学基础研究的新成果不断丰富传感器的设计思想,使传感器的探测对象范围扩大,不断超越经典传感器的技术局限,获取更多的信息;不同学科领域的交叉融合,加深了人们对更加复杂的自然现象因果关系的理解,通过多重参数转换获取信息,导致新的传感器出现;传感器探测的空间尺度同时向微观和宏观延伸;传感器的探测阈值降低,动态范围扩大,信噪比提高;仿生传感器引起人们更多的关注;微电子技术和微处理器融入传感器设计,使传感器微型化、智能化;新的材料和工艺使经典传感器出现新的技术特征,等等。
人们通过光获取信息,经历了自然光—电光源—X光—激光四个阶段,同步辐射与之相比具有一系列新的特点:极高的光子通量,可以在10- 12s内取得丰富的物质结构信息;可以随意连续改变频谱,使光子能量与不同研究对象的能谱匹配,产生所需要的共振吸收和激发态;没有灯丝和吸收材料产生的光污染。可以用同步辐射模拟地球内部下地幔处的温度与压力环境,获得地球深处人类无法涉及的信息;它既可以作为光源也可以作为能源,在改变实验对象物性的过程中实时获取物质结构信息,通过“可视”过程
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。
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.
值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解和控制。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是：
(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。
析或对其它医学影像数据的统计和分析。图5是将多种医学图像融合在一起进行综合分析。不同医学影像设备得到是不同特性的生组织的图像。例如，X射线反映的是骨骼组织，核磁共振影像反映的是有机组织图像，而医往往需要考虑骨骼与有机组织的关系，因而需要利用数字图像处理技术将两种图像适当地叠加起来，以便于医学分析。
图6是用数字图像处理的办法进行细胞个数统计的示意图。使用计算机，利用数字图像的边缘提取与图像分割技术，自动完成细胞个数的统计，节省了人力，提高了效率。
机器ຫໍສະໝຸດ Baidu觉的特点
机器视觉系统是一种非接触式的光学传感系统,它同时集成软硬件,能够自动地从所采集到的图像中获取信息或者产生控制动作。简言之,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统可提高生产线的柔性和自动化程度,在一些不适合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,由于人的主观作用,造成人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉方法检测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。