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发布时间:2020-09-06 05:02:00
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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。
但是机器视觉技术比较复杂,它的困难在于人的视觉机制尚不清楚。人可以用内省法描述对某一问题的解题过程,从而用计算机加以模拟。但尽管每一个正常人都是“视觉***”,却不可能用内省法来描述自己的视觉过程。因此建立机器视觉系统是十分困难的任务。
图像处理和计算机视觉的区别:
知识结构体系不同。
图像处理主要包括图像压缩,图像增强,图像复原,图像匹配,图像描述和识别。
计算机视觉包括图像处理,模式识别,空间形状的描述,几何建模以及认识过程。除了图像处理知识外,还涵盖了人工智能、机器学习等领域知识。
”计算机视觉“借助于几何、物理和学习技术来构筑模型,从而用统计的方法来处理数据。按同步方式划分,可分为普通相机(内同步)和具有外同步功能的相机等。因此从我们的角度看,在透彻理解摄像机性能与物理成像过程的基础上,视觉对每个像素进行简单的推理,将在多幅图像中可能得到的信息综合成和谐的整体,确定像素集之间的联系以便将它们彼此分割开,或推断一些形状信息,使用几何信息或概率统计技术来识别物体。
其实机器视觉和计算机视觉并没有很清晰的界限,而是紧密的联系在一起,它们有着相同的理论,只是在实际应用中有所不同,计算机视觉与机器视觉都是要从图像或图像序列中获取对世。
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