37、工业图像处理中的技术要点解析

工业图像处理中的技术要点解析

1 PC硬件与操作系统的优势

在工业图像处理领域，使用PC硬件和操作系统具有显著优势。采用经过验证的标准组件，极大地便利了服务和维护工作。标准化还让现场人员能够更轻松地操作和配置系统，因为他们可以借鉴在其他领域日常使用PC的经验。特别是在需求频繁变化的情况下，操作人员通过配置来调整图像处理系统的能力，对系统性能至关重要。

2 人工神经网络的发展与特性

2.1 神经网络的概念与历史

神经网络、连接主义系统、并行分布式处理，这些术语都指的是通过连接大量处理单元来解决特定信息处理任务的系统。这些处理单元单独来看相当简单，而系统的计算能力源自这些处理单元连接结构的复杂性。

已知最强大的神经网络是人类大脑。从功能而非生物学的角度看，与现代计算机处理器相比，生物神经元相当简单。然而，人类大脑在信息处理方面，尤其是模式识别领域，具备计算机无法企及的能力。

目前基于这一范式的技术系统，在规模和能力上与大脑相比都较为有限，但在某些领域仍有显著潜力。为了与生物神经网络（如大脑）区分开来，这些技术系统通常被称为人工神经网络（ANN）。

人工神经网络发展的第一个里程碑是1943年McCulloch和Pitts对神经元的正式描述。他们将神经元描述为简单的阈值元素，虽然较为原始，但已经包含了非线性这一重要特性，并展示了神经元集群在信息处理方面的潜力。

与生物神经网络相比，当时的人工神经网络缺少一个重要元素，即从经验中学习的能力。1949年，Hebb引入了一种方法，将适应能力融入人工神经网络，其原始学习规则的变体至今仍在使用。

1958年，Rosenbl