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        中富美机电 探讨机器视觉的研究与进展

        浏览次数: 日期:2013年11月14日 14:16

        深圳市中富美机电设备有限公司 对于人的视觉来说,由于人的大脑和神经的高度发展,其目标识别能力很强。但是,人的视觉也同样存在障碍,例如,即使具有一双敏锐视觉和极为高度发达头脑的人,一旦置于某种特殊环境(即使曾经具备一定的检验知识),其目标识别能力也会急剧下降。 事实上人们在这种环境下,面对简单物体时,仍然可以有效而简便地识别,而在这种情况下面对复杂目标或特殊背景时,才会在视觉功能上发生障碍,两者共同的结果是导致目标识别的有效性和可靠性的大幅度下降。 将人的视觉引入机器视觉中,机器视觉也存在着这样的障碍。它主要表现在三个方面:1、如何准确、高速(实时)地识别出目标;2、如何有效地增大存储容量,以便容纳足够细节的目标图像;3、如何有效地构造和组织出可靠的识别算法,并且顺利地实现。前两者相当于人的大脑这样的物质基础,这期待着高速的阵列处理单元以及算法的新突破,用极少的计算量以及高度地并行性实现功能。 人们从外界环境获取的信息中,80%来自于视觉,其它来自于触觉、听觉、嗅觉等感觉器官。当人们的眼睛从自己周围的环境获取大量信息,并传入大脑后,由大脑根据知识或经验对信息进行加工、推理等处理工作,最后识别、理解周围环境,包括环境内的对象物,如运动物体与物体间的相对位置、形状、大小、颜色、纹理、运动还是静止等。 机器视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能,从图像或图像序列中提取信息,对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。机器视觉研究的基本目的之一就是要寻找人类视觉规律,从而开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统。对于机器视觉系统来说,输入是表示三维景物投影的灰度阵列(可以有若干个输入阵列),这些阵列可提供从不同方向、不同视角、不同时刻得到的信息。 希望的输出是对图像所代表景物的符号描述。通常这些描述是关于物体的类别和物体间的关系,但也可能包括如表面空间结构、表面物理特性(形状、纹理、颜色、材料)、阴影以及光源位置等信息。目前许多机器视觉专家都是在马尔(Marr) 创立的视觉计算理论框架下求索。 随着机器视觉技术的进一步深入研究,以及自动化和人工智能技术的发展,机器视觉获得了巨大的发展,并且对工业生产起到了一定的推动作用。国内经济快速发展对机器视觉产生了强大的需求,促进了国内机器视觉领域的蓬勃发展。

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