计算机视觉技术1.概念计算机视觉（ComputerVision,CV）是一门研究如何让计算机达到人类那样“看”的学科。更准确点说，它是利用摄像机和电脑代替人眼使得计算机拥有类似于人类的那种对目标进行分割、分类、识别、判别决策的功能。计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图像处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础，通过计算机分析与处理视觉信息。
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近年来，工业自动化和智能化的大趋势已经基本形成，并且随着CCD/CMOS传感技术、计算机技术、嵌入式技术、现场总线技术的发展，机器视觉作为一种信息获取便利、使用适应性强的技术也被越来越普遍地应用，已经逐步成为工业自动化生产过程中不可或缺的系统机器视觉主要是通过相关软硬件系统的协同工作来模拟人的视觉功能，但并不仅*是人眼的简单延伸，更重要的是具备人脑的一部分思考和分析功能：从被观察目标的图像中客观地提取信息（人眼功能），进行分析处理并加以理解（人脑功能），**终用于各类环境下的信息和决策输出。机器视觉按其应用功能主要可划分为定位、测量、检测和识别四个方面，四者之间并无明确的界限，彼此均有技术重叠性和独特性。将四方面技术合理有效结合，则可满足多种工况下的任务需求，其中在工业生产中有70%～80%的机器视觉单元应用在检测环节
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识别的几个具体应用方向：基于内容的图像提取：在巨大的图像**中寻找包含指定内容的所有图片。被指定的内容可以是多种形式，比如一个红色的大致是圆形的图案，或者一辆自行车。在这里对后一种内容的寻找显然要比前一种更复杂，因为前一种描述的是一个低级直观的视觉特征，而后者则涉及一个抽象概念（也可以说是高级的视觉特征），即‘自行车’，显然的一点就是自行车的外观并不是固定的。姿态评估：对某一物体相对于摄像机的位置或者方向的评估。例如：对机器臂姿态和位置的评估。光学字符识别对图像中的印刷或手写文字进行识别鉴别，通常的输出是将之转化成易于编辑的文档形式。
一个计算机视觉，图像处理和机器视觉所共有的经典问题便是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体，图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决，但是到目前为止，还没有某个单一的方法能够准确的对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物体。现有技术能够也只能够很好地解决特定目标的识别，比如简单几何图形识别，人脸识别，印刷或手写文件识别或者车辆识别。而且这些识别需要在特定的环境中，具有指定的光照，背景和目标姿态要求。
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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，也易于设备集成，可为机器人等其他执行机构提供输入参数。因此，在现代自动化工业生产过程中或极度危险及污染的环境中，人们将机器视觉系统应用地用于工况监视、成品检验和质量控制等方面，取代人工操作且比人工检更操作精确、提高生产效率和产品质量，推进智能自动化制造的进程。**初，机器视觉技术在国际范围内比较大的应用领域是半导体及电子行业。在半导体行业中机器视觉技术与的诸如锡膏印刷机、AOI检测等设备结合使用，从上游晶圆加工制造的分类切割，到末端电路板印刷、贴片，都依赖于高精度的视觉测量对于运动部件的引导和定位
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真正意义上的视觉数粒机，是当物品流以单层平铺状态由震盘整堆输送， 无需分为单列通道，整堆下坠时通过取像区域计数。新一代的视觉数粒方法采用补差方式， 在整堆计数后，补差装置控制单个物品数量补差以达到目标数量， 但难度在于需要控制初次分堆量接近而不超于目标数量，而初差时也需要单列单个的控制物品， 其时也是传统的轨道式电子数粒的一种延伸，也受制于原有的问题 。新一代视觉电子数粒机是不需要对计数后的物品进行补差，物品堆通过一个逻辑分配器，电脑监控物品堆进入分配器时的分布状态。以逻辑计算方法分配出目标数量
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