机器视觉技术发展现状文献综述.pdf

机器视觉技术发展现状文献综述.pdf 机器视觉技术是将计算机视觉技术应用于工业领域，以自动化和智能化生产过程。机器视觉技术的发展目标是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。机器视觉技术包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等多个领域。 机器视觉技术的发展历史可以追溯到20世纪50年代的统计模式识别。到20世纪70年代，机器视觉技术开始真正发展，并涌现出了新的概念、方法及理论，如Marr视觉计算机理论。Marr理论将立体视觉分为自上而下的三个阶段，即早期的二维视觉数据获取、中期的要素处理和后期三维信息的形成和表达。 机器视觉技术在工业领域的应用非常广泛，如自动化检测、质量控制、机器人视觉等。机器视觉技术可以提高生产的柔性和自动化程度，并具有实时性、非接触性、自动化和智能等优点。 机器视觉技术的相关技术包括图像采集技术、图像处理技术、机器学习技术等。图像采集技术是机器视觉的基础，包括光源、镜头、数字摄像机和图像采集卡等组件。图像处理技术是机器视觉的核心，包括图像增强、图像分割、目标检测、图像识别等步骤。 机器视觉技术的发展前景非常广阔，随着技术的不断发展和成熟，机器视觉技术将在更多的领域中发挥其作用，提高生产效率和质量。 机器视觉技术的应用领域包括： * 自动化检测：机器视觉技术可以应用于自动化检测领域，例如质量控制、检测不良品等。 * 机器人视觉：机器视觉技术可以应用于机器人视觉领域，例如机器人视觉系统、机器人控制系统等。 * 医疗健康：机器视觉技术可以应用于医疗健康领域，例如医疗图像分析、疾病诊断等。 * 安全监控：机器视觉技术可以应用于安全监控领域，例如人脸识别、物体检测等。 机器视觉技术是当今工业领域中非常重要的一种技术，具有非常广阔的应用前景和发展潜力。