機器視覺技術(shù)是一門涉及多個學(xué)科的交叉領(lǐng)域，它主要利用計算機模擬人的視覺功能，從圖像中提取信息并進行處理和理解，最終應(yīng)用于實際的檢測、測量和控制中。這項技術(shù)在工業(yè)制造、醫(yī)療、安防、交通等多個領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。
機器視覺圖像處理技術(shù)
機器視覺圖像處理技術(shù)是機器視覺系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)之一，它主要包括以下幾個方面：
圖像預(yù)處理
圖像預(yù)處理是圖像處理的基礎(chǔ)，目的是改善圖像質(zhì)量，為后續(xù)處理提供更好的圖像。常見的預(yù)處理技術(shù)包括去噪、幾何校正、直方圖均衡化等。
圖像分割
圖像分割是將圖像分割成具有不同特征的區(qū)域，以便提取感興趣的目標。這一步驟對于目標識別和分類至關(guān)重要。
目標識別與分類
在制造業(yè)或安防等行業(yè)，機器視覺需要對輸入圖像中的目標進行識別和分類，以便進行后續(xù)的判斷和操作。這通常涉及到模式識別和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)。
目標定位與測量
在智能制造中，機器視覺常用于目標工件的定位和測量，要求高精度和高速度。通過圖像處理方法，可以快速、準確地完成這些任務(wù)。
目標檢測與跟蹤
運動目標檢測與跟蹤是檢測相機捕獲的場景圖像中是否存在運動目標，并預(yù)測其運動方向和趨勢。這項技術(shù)在視頻監(jiān)控和自動駕駛等領(lǐng)域有重要應(yīng)用。
機器視覺圖像處理技術(shù)是實現(xiàn)機器視覺系統(tǒng)功能的關(guān)鍵，它通過一系列的圖像處理技術(shù)，使得機器能夠“看”得更清楚，更準確地進行測量和判斷。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，機器視覺技術(shù)將在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用和發(fā)展。
