机器视觉文献综述.pdf

《机器视觉文献综述》 机器视觉，作为自动化技术的关键组成部分，对于发展中国家的经济现代化至关重要。随着全球市场竞争加剧，单纯依赖廉价劳动力不再是可持续的发展模式。机器视觉能带来高效率、高生产率和高质量，从而推动现代化进程。这一技术的长期需求已成为发展中国家经济现代化的基石，对全球经济的发展影响深远。 机器视觉的历史可追溯到机器人研究初期，其中CCD图像传感器的出现是重要的里程碑，它使CCD摄像机取代了硅靶摄像机，极大地推进了机器视觉技术的发展。20世纪80年代，CPU和DSP等图像处理硬件的快速发展，为机器视觉的飞速进步提供了硬件基础。在中国，随着全球加工中心地位的确立，大量先进生产线转移至中国，带来了国际领先的机器视觉系统，促进了国内机器视觉产业的成长和提升。 机器视觉的应用广泛，涵盖工业、科研、军事和民用四大领域。在工业领域，机器视觉主要用于产品质量检测、分类、包装和机器人定位，涉及印刷包装、汽车制造、半导体等多个行业。在纺织行业中，机器视觉的非接触性和高精度使得其在质量控制中发挥重要作用，如检测纤维、纱线和织物的表面性能。在民用领域，机器视觉技术应用于智能交通、安全监控、文字识别、身份验证和医疗设备，如在医学影像分析中辅助医生进行疾病诊断。在科研领域，机器视觉在材料分析、生物分析等领域有广泛应用，如血液细胞分类计数。在军事领域，它用于目标识别、跟踪和测绘，如在遥感图像分析中实现自动目标识别。 机器视觉的关键技术包括图像处理、机械工程、控制、照明、成像、传感器、视频技术和计算机软硬件等。其中，光源照明、光学镜头、摄像机、图像采集卡、图像处理及执行机构是核心技术。这些技术需要协同工作，以确保在工业现场环境下具备实用性和实时性，同时满足高速度和高精度的要求。 机器视觉技术不仅在提升生产效率和质量方面发挥了关键作用，还在多个领域实现了广泛应用，对科技进步和社会发展产生了深远影响。随着技术的持续创新，机器视觉在未来将会更加智能化和普及化，进一步推动各行各业的进步。