机器视觉的工作原理
机器视觉的工作原理就是使用光学系统和图像处理设备来模拟人类视觉功能。从采集到的图像中提取信息,并进行分析判断,将分析结果传输给硬件设备,指引下一步的动作。
机器视觉和计算机视觉的区别
计算机视觉
计算机视觉侧重于图像的分析,试图理解图像,回答“是什么”的问题
将数字图像转化为生动、有意义、有语境的场景,输出的内容是计算机模拟人类对图像的观察和理解
机器视觉
关注图像的处理结果,目的是控制接下来的行为

机器视觉系统
光学系统:指成像的器件,包括光源,相机,镜头。完成图像工作的环境搭建,突出检测对象的特征,有利于提高图像处理的效率
采集模块:将来自相机的模拟信号或者数字信号转换为所需的图像数据流,同事也可以控制相机的一些参数,如分辨率,曝光时间等。
图像处理系统:主要通过计算机主机及视觉处理软件对图像进行多种运算,并对得到的特征进行检测、定位和测量。
交互界面:将最终的处理结果显示出来。

机器视觉的应用领域
缺陷检测、工业测量、模式定位、模式识别
参考书籍:《机器视觉算法原理与编程实战》
机器视觉原理与应用
本文介绍了机器视觉的工作原理,即利用光学系统和图像处理设备模拟人类视觉,实现图像信息的提取与分析。对比了机器视觉与计算机视觉的区别,并详细阐述了机器视觉系统的组成及其在缺陷检测、工业测量等领域的应用。
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