机器视觉：原理、系统构成与应用深度解析

计算机视觉是一种人工智能技术，它利用光学传感器接收并解析真实场景的图像以实现自动化信息获取和机器控制。本资源详细介绍了计算机视觉的核心概念、发展历程、机器视觉系统及其分类与构成，以及图像处理的基本原理和常见应用。 1. **计算机视觉概述** - 计算机视觉定义：指通过模拟人眼的方式，让机器理解和解析图像，以进行识别、理解、分析和决策。它是信息技术和人工智能交叉领域的重要组成部分。 - 发展现状：随着深度学习、大数据和计算能力的提升，计算机视觉在工业自动化、安防监控、医疗诊断等领域得到广泛应用。 2. **机器视觉系统** - 机器视觉系统构成： - 图像获取：包括光源、镜头、相机、采集卡和机械平台，负责图像采集。 - 图像处理与分析：包括工控主机、图像处理软件和图形交互界面，用于数据预处理和分析。 - 判断执行：电传单元和机械单元负责根据处理结果作出响应或操作。 - 分类与优势：智能相机、嵌入式和PC基系统各有特点，机器视觉因其高速度、高精度和可重复性，常用于结构化场景的精确测量，降低人工干预，提高生产效率和安全性。 3. **图像处理** - 概述：图像处理的核心是对图像进行变换，以提取有用信息，输出可能是经过处理的图像或用于人类理解的特征。 - 主要任务： - 目标检测：识别图像中的目标位置和大小，面对复杂因素如光照变化和遮挡的挑战。 - 图像分类：判断图像内容类别，解决“是什么”问题。 - 定位：确定目标在图像中的具体位置，关注“在哪”。 - 目标检测与分割：同时提供位置和类别信息，是机器视觉的关键任务。 4. **图像分割** - 作用：将图像划分为有意义的区域，简化图像并增强其可分析性，有助于对象识别和场景理解。 - 方法： - 监督分割：依赖人工标注的数据指导算法，对特定场景更适用。 - 无监督分割：自动寻找图像内部的结构，无需预先知识。 总结来说，这份文档深入探讨了计算机视觉的基础概念、机器视觉系统的组成及其在工业自动化中的应用，特别是图像处理技术中的关键任务，如目标检测和图像分割，为读者提供了全面了解该领域的视角。