机器视觉是一种技术，它使计算机和机器能够通过模拟人类视觉来理解和解析现实世界。这个领域融合了光学、图像处理、机器学习、传感器技术等多个领域的知识，以实现自动化检测、识别、测量和分析等功能。2018年11月26日的这个资料可能涵盖了机器视觉的基本原理、应用以及当时的技术进展。
机器视觉的核心是图像获取。这通常涉及使用摄像头或其他光学设备捕获场景的图像。这些设备将光线转换为电信号，然后由图像传感器（如CCD或CMOS）进一步处理，形成数字化的图像数据。图像质量受分辨率、光照条件、焦距等因素影响，这些都是设计机器视觉系统时需要考虑的关键因素。
图像处理是机器视觉中的重要步骤。这包括图像预处理（如去噪、增强对比度）、特征提取（如边缘检测、纹理分析）和模式识别。通过算法分析图像，可以提取出有用的信息，比如物体的位置、形状、颜色等。例如，边缘检测算法可以帮助确定物体的轮廓，而模板匹配则可以用于识别已知对象。
接下来，机器学习在现代机器视觉中扮演着越来越重要的角色。深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经成为图像分类、目标检测和识别的标准工具。这些模型能够自动从大量标注数据中学习特征，从而提高识别的准确性和鲁棒性。在2018年，深度学习已经在图像识别领域取得了显著成果，可能这份资料会提到这些进展。
此外，机器视觉的应用广泛，包括工业自动化、医疗诊断、自动驾驶、安全监控等多个领域。在工业制造中，机器视觉可用于产品检验，确保产品质量；在医疗领域，它可以辅助医生进行精准诊断，如肿瘤检测；在自动驾驶中，机器视觉系统帮助车辆理解周围环境，做出决策。
在实际应用中，机器视觉系统的设计要考虑硬件选择、软件开发、算法优化以及系统集成等多个方面。2018年的技术可能更多地关注如何提高计算效率，降低系统成本，以及如何处理实时性和准确性之间的平衡问题。
机器视觉是一个复杂而广泛的领域，涉及到许多技术细节和实际应用挑战。2018年的这份资料可能会提供关于这个领域的基础知识、最新研究进展以及实际应用案例，对于了解当时的机器视觉技术具有很高的参考价值。
