机器视觉（一）：概述

目录：

机器视觉（一）：概述

机器视觉（二）：机器视觉硬件技术

机器视觉（三）：摄像机标定技术

机器视觉（四）：空域图像增强

机器视觉（五）：机器视觉与世界杯

机器视觉（六）：频域图像增强

机器视觉（七）：图像分割

机器视觉（八）：图像特征提取

机器视觉（九）：图像配准

🌏🧐以下为正文🦄🪐

** **如今，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。

一、机器视觉系统基本原理

（一）定义

    机器视觉（machine vision）是由计算机或图像处理器以及相关设备来模拟人的视觉行为，完成得到人的视觉系统所得到的信息。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

（二）人与机器的视觉系统

    人的视觉系统是由眼球、神经系统及大脑的视觉中枢构成，机器视觉系统则是由图像采集系统、图像处理系统及信息综合分析处理系统构成。

（三）基本原理图像采集

• 光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。
• 图像处理和分析：处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素并形成数据作为判决依据。
• 信息综合分析处理系统：处理器的控制程序根据收到的数据做出结论并输出信息作反馈控制等应用。

（四）机器视觉系统与人的视觉的对比

二、机器视觉技术发展现状

1.20世纪50年代归入模式识别——主要集中在二维图像分析和识别上，如光学字符识别，工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等。

2.20世纪70年代，David Marr提出了视觉计算理论，明确规范了视觉研究体系。计算机视觉以视觉计算理论为基础，为视觉研究提供了统一的理论框架。

3.70年代中期，麻省理工学院(MIT)人工智能(AI)实验室正式开设“计算机视觉” ( Machine Vision) 课程，由B.K.P.Horn教授讲授。
4.目前，机器视觉技术已经被广泛应用于工业生产、日常家居和军事领域。

5.上世纪80年代以来，“机器视觉”经历了从实验室走向实际应用的发展阶段，从简单的二值图像处理到高分辨率多灰度的图像处理以至于彩色图像处理，从一般的二维信息处理到三维视觉模型和算法的研究都取得了很大进展。新概念、新方法、新理论不断涌现，比如，基于感知特征群的物体识别理论框架，主动视觉理论框架，视觉集成理论框架等．

三、机器视觉技术的应用

（一）在工业检测中的应用

    工业检测是指在工业生产中运用一定的测试技术和手段对生产环境、工况、产品等进行测试和检验。随着现代工业的发展和进步，特别是在一些高精度加工产业，传统的检测手段已远远不能满足生产的需要。机器视觉技术在微尺寸、大尺寸、复杂结构尺寸和异型曲面尺寸检测中具有突出的优势和特点，还包括印刷电路板检查、钢板表面自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机器零件的自动识别和分类等。

（二）在医学诊断中的应用

    一是对图像进行增强、标记等，帮助医生诊断疾病，协助医生对感兴趣的区域进行测量和比较；二是利用专家知识系统对图像进行分析和解释，给出建议诊断结果。

微创手术中的内窥镜

医学影像自动诊断机器人

（三）在智能交通中的应用

    机器视觉技术在智能交通中可以完成自动导航、车牌识别、目标车辆跟踪等任务。

四、机器视觉系统组成

典型的视觉检测系统的构成：