机器视觉（AOI）原理——图像处理和算法

机器视觉或称计算机视觉是用一个可以代替人眼的光学装置和传感器来对客观世界三维场景进行感知，即获取物体的数字图像，利用计算机或者芯片，结合专门应用软件来模拟人脑的判断准则而对所获取的数字图像进行测量和判断。该技术已广泛用于实际的测量、控制和检测中，随着芯片技术发展，在人工智能各个领域应用也逐步展开。

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一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、相机 (包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元 (或机器视觉芯片)、图像处理软件、监视器、通讯、输入输出单元等。系统可再分为主端电脑、影像采集与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源、高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、控制器、精密桌台、伺服运动机台。

可见，从应用技术划分，机器视觉是一门综合了模拟、数字电子、计算机、图像处理、传感器、机械工程、光源照明、光学成像等跨学科的前沿技术；从应用学科划分，机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科。

机器视觉技术的发展，归功于计算机软件技术使现有大规模集成电子电路技术发展的成果达到了极大化的利用，尤其是多媒体和数字图像处理及分析理论方面的技术成熟，使得机器视觉技术不仅在理论，而且在应用上都得到了高速发展。

机器视觉之于人工智能的意义等同于视觉之于人类的意义，而决定着机器视觉的就是图像处理技术。不同的应用领域需要不同的图像处理算法来实现机器视觉。常用的机器视觉领域图像算法有运动目标检测算法、基于深度学习的人脸算法等。

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