机器视觉系统的组成
机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，爱可信，人类视觉系统的感受部分，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，爱可信天津，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。
机器视觉就是用机器代替人眼来进行测量和判断，其特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合人工作业的***工作环境，爱可信北京，或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来代替人工视觉。同时在大批量生产过程中，人工视觉检测效率低且精度不高，北京爱可信，而用机器视觉检测可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，因此被广泛应用于工况监视、产品检验和质量控制等领域。
机器视觉在我国从起步发展至今，已超过15年的发展历程，随着工业自动化水平的不断提高，机器视觉已进入高速发展阶段，在效率、速度、精度、稳定性等方面均有大幅提升。机器视觉能得以不断发展，取决于以下三大驱动因素：应用领域、成本控制、技术创新。
目前用于图像识别的方法主要分为决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决策函数，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述（如统计纹理）为基础的；结构方法的核心是将物体分解成了模式或模式基元，而不同的物体结构有不同的基元串（或称字符串），通过对未知物体利用给定的模式基元求出编码边界，得到字符串，再根据字符串判断它的属类。这是一种依赖于符号描述被测物体之间关系的方法。
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