10、机器视觉技术的原理、应用与发展

机器视觉技术的原理、应用与发展

1. 机器视觉概述

机器视觉旨在赋予机器视觉感知系统，使其具备类似生物的视觉能力，以实现情景感知。其系统通过图像捕捉设备将摄入的物体转换为图像信号，传输至专用图像处理系统，并根据像素分布、宽度、颜色等转换为数字信号。图像系统对这些信号进行各种计算，提取目标特征，通过辨别结果来控制现场操作。

机器视觉的主要研究目标是让计算机通过二维图像识别三维环境信息，感知和处理三维环境中物体的形状、位置、姿态和运动等几何信息。作为光电子技术应用的一个特定领域，机器视觉广泛应用于微电子、电子产品、汽车、医疗、印刷、包装、科研、军事等众多行业，在基于图像的智能数据采集和处理中发挥着非常重要的作用。

近年来，深度学习的快速发展不仅解决了许多视觉难题，还提高了图像识别质量，加速了计算机视觉和人工智能相关技术的进程，改变了传统的视觉问题处理方式。目前，视觉技术在互联网应用（如图像搜索、产品推荐、用户行为分析和人脸识别）中有巨大的商业市场，同时在智能机器人、无人自动驾驶和无人机等先进技术产业以及生物学、医学和地质学等科学领域也有广阔的应用潜力。

2. 机器视觉的概念与特点

2.1 基本概念

“计算机视觉”和“机器视觉”这两个术语有时在许多文献中难以区分，但实际上它们既有区别又相互关联。计算机视觉采用图像处理、模式识别和人工智能技术的组合，专注于对一个或多个图像的计算和分析。图像可以由单个或多个传感器获取，也可以是单个传感器在不同时间获取的图像序列。分析的目的是通过确定目标物体的位置和姿态来识别目标物体，从而解读三维环境。在计算机视觉研究中，常用的方法包括几何模型、复杂知识表示、基于模型的匹配和搜索技术、自下而