计算机视觉与机器视觉的问题是，前者太学术，后者太工业，因而一直以来在消费级市场缺乏好的产品。 2017-01-06 25 参考资料 1. 人工智能、深度学习、机器视觉，你需要弄清的概念 ．深度学习世界[引用日期2016-05-03] 2. 机器视觉检测技术 ．工业机器人网 [引用日期2016-04-08] 3. 现在谈机器视觉还早了点？ ．深度学习世界[引用日期2016-05-04] 4. 工业自动化发展完善 机器视觉大时代来临 ．EEPW电子产品[引用日期2015-02-06] 5. 机器视觉在布匹生产在线检测系统应用 ．中国电子网[引用日期2015-02-09] 6. 机器视觉系统国内外应用现状 ．中国智能化网[引用日期2015-02-09] 7. 谷歌发现机器视觉的“阿喀琉斯之踵” ．工控网[引用日期2016-09-14] 8. 机器视觉系统典型应用 ．基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。海南红外机器视觉滤光片
系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。 光源选型基本要素： 对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的**重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生比较大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。 亮度：当选择两种光源的时候，比较好的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。海南红外机器视觉滤光片好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。 [6] 机器视觉产***展 编辑 机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。
金属板表面自动控伤系统 金属板如大型电力变压器线圈扁平线收音机朦胧皮等的表面质量都有很高的要求，但原始的采用人工目视或用百分表加控针的检测方法不仅易受主观因素的影响，而且可能会绘被测表面带来新的划伤。金属板表面自动探伤系统利用机器视觉技术对金属表面缺陷进行自动检查，在生产过程中高速、准确地进行检测，同时由于采用非接角式测量，避免了产生新划伤的可能。其工作原理图如图8-6所示；在此系统中，采用激光器作为光源，通过***滤波器滤除激光束周围的杂散光，扩束镜和准直镜使激光束变为平行光并以45度的入射角均匀照明被检查的金属板表面。金属板放在检验台上。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。
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）。 ⒉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： 1自动光学检查 2 人脸识别 3无人驾驶汽车 4产品质量等级分类 5印刷品质量自动化检测 6文字识别 7纹理识别 8追踪定位光源选型基本要素： 对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。海南红外机器视觉滤光片
方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。海南红外机器视觉滤光片
中国测控网[引用日期2015-02-06]9.张五一,赵强松,王东云.机器视觉的现状及发展趋势[J].中原工学院学报,2008,(01):9-12+15.词条标签：科学百科信息科学分类，科学，学科机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也**地推动了机器视觉的发展。中文名机器视觉系统释义机器代替人眼来作各种测量和判断包括光学、机械、计算机软硬件等领域图像处理、模式识别、人工智能等目录1简介2系统构成▪海南红外机器视觉滤光片
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