机器视觉技术

机器视觉技术是一种以计算机图像处理为基础的技术,其用于模拟人类视觉系统进行物体检测、物体分类以及特征分析的技术。通过分析获取的图像信息,以及通过物理硬件或其它传感器获取的背景信息,用计算机去理解、认识、描述、机器识别目标,实现自动化检测、识别、追踪和控制。机器视觉技术拥有视觉采集、图像处理、特征识别与表达、模式识别、机器学习和控制等几个子领域,其基础的主要内容包括:数字图像处理技术、图像分割技术、图像特征提取技术、机器学习和图像应用技术等。

以机器视觉为基础的图像处理技术,是由传感器和摄像头捕捉到的数字图像经过处理后使得机器能够解析他们的特征。简单来说,它就是一种自动处理数字图像信息,以实现安卓识别等功能。图像处理技术通过对数据图像加以分析,提取其特征,形成对应的成像模型,进而识别图像中物体和其特征信息。图像处理技术结合反射型材料分析、三维物体检测以及流形分析,如阈值处理、边缘检测、生成匹配和形状识别、像素编码等,从而形成完整的处理流程,来实现对输入图像的特征确定和图形识别。

机器视觉技术在机器视觉里也拥有自己独特的特征,它可以实现高精度图像采集,快速识别物体及其特征,高效率解决识别难题,大大提高效率,大大提高精度。同时,机器视觉技术是一种可以实现“看”的非常重要的技术,它可以为机器人提供实景感知功能以及手眼协作的视觉定位与导航的功能。

机器视觉技术的广泛应用使它具有了极其重要的作用,它为机器人技术、机器视觉指挥系统技术、以及面部识别技术等技术提供了重要的理论和技术支持,使机器能够自主感知物体,从而提供准确、快速的自动检测与识别功能。此外,它还广泛应用在机器人工作场景构建、机器视觉检测、机器视觉控制、工业机器视觉检测以及建筑机器人以及AI智能机器人等场景中,使得机器具备了更强的智能化能力。

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  • 机器视觉的应用领域有哪些

    机器视觉的应用主要是检测和机器人视觉两个方面,检测又可分为高精度定量检测和不用量器的定性或半定量检测;此外还有自动光学检查、人脸识别、无人驾驶汽车、产品质量等级分类、印刷品质量自动化检测、文字识别追踪定位等等机器视觉图像识别的应用。
    2022年05月 00