【国家自然科学基金】_机器视觉_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730.pdf

机器视觉是近年来科研领域中的热点话题，特别是在国家自然科学基金的支持下，这一领域的研究得到了广泛关注。机器视觉主要涉及图像处理、摄像机标定、计算机视觉、视觉伺服和视觉系统等多个核心概念。 1. **图像处理**：这是机器视觉的基础，包括图像采集、图像分割、边缘检测、颜色特征和纹理特征等，旨在将原始图像转化为可分析的数据，以便计算机理解和解释。 2. **摄像机标定**：在机器视觉系统中，摄像机标定是至关重要的一步，它用于确定相机的内在参数和外在参数，以便准确地转换图像像素坐标到真实世界的三维坐标。 3. **计算机视觉**：这一领域旨在让计算机模拟人类视觉，通过图像分析来理解环境，包括物体识别、目标检测、跟踪和场景理解等。 4. **视觉伺服**：这是一种利用视觉反馈来控制机器人的技术，使得机器人能根据视觉信息调整其动作，以实现精确的定位和跟踪。 5. **立体视觉**：它涉及如何从两个或多个不同视角的图像中恢复出三维信息，如立体匹配和深度估计，是实现机器人导航和避障的关键技术。 6. **特征提取与匹配**：特征点标定和匹配是图像分析的重要环节，通过识别和匹配图像中的关键点，可以进行物体识别和追踪。 此外，遗传算法、在线检测、单目视觉、视觉跟踪、缺陷检测、神经网络、视觉伺服仿真、视觉定位、视觉处理单元等也是机器视觉研究中的重要技术。这些技术广泛应用于工业自动化、无人驾驶、机器人导航、质量检测、农业自动化、医疗诊断等领域。 2008年和2009年的热词表明，机器视觉的研究趋势不仅关注基础理论，还涉及实际应用，如路径规划、质量检测、车辆跟踪、足球机器人竞赛等。随着技术的发展，新的挑战如遮挡处理、误差修正、视觉外型、视觉传感器、网络化和自动导向车算法等不断涌现，推动着机器视觉领域的不断创新和进步。同时，遥感影像、遥操作、虚拟现实、药品检测等交叉领域的应用也反映了机器视觉的广泛应用范围。在未来，随着深度学习、人工智能和传感器技术的进步，机器视觉的研究将会更加深入，为人类社会带来更多智能化解决方案。