1.4.4 机器视觉

机器视觉是识别研究的一个重要方面，它可以分为低层视觉和高层视觉两大类。低层视觉主要负责图像的预处理功能，例如边缘检测、移动目标检测、纹理分析等，以及立体造型、曲面色彩等方面的处理。其主要目的是突出图像中的对象特征，为后续的理解阶段做好准备。高层视觉则主要涉及图像的理解功能，需要运用与对象相关的知识进行分析和判断。机器视觉目前的前沿课题包括：实时图像的并行处理，实时图像的压缩、传输与复原，三维景物的建模识别，动态和时变视觉等。

机器视觉系统是一种利用图像处理技术实现目标识别和控制的系统。它通过图像摄取装置将目标转换成图像信号，并传送给专用的图像处理系统。图像处理系统根据像素分布、宽度、颜色等信息，将图像信号转换成数字信号，并进行各种运算，提取出目标的特征信息。然后根据判别结果来控制现场设备的动作。机器视觉的主要研究目标是使计算机能够通过二维图像感知三维环境中物体的几何信息，例如形状、位置、姿态、运动等。

机器视觉与模式识别是两个有着密切联系但又有所区别的领域。机器视觉更侧重于处理三维视觉信息，例如物体的形状、位置、姿态、运动等；而模式识别则主要关注模式的类别，例如图像、声音、文字等。此外，模式识别还涵盖了非视觉信息的处理，例如听觉、语言、生物等。

机器视觉在国外已经得到了广泛的应用，主要涉及电子、汽车、冶金、食品饮料、零配件装配及制造等行业。机器视觉系统在质量检测方面发挥了重要的作用。而在国内，机器视觉产品还处于起步阶段，目前主要应用于制药、印刷、包装、食品饮料等行业。但随着国内制造业的快速发展和对产品检测和质量的要求不断提高，各行各业对图像和机器视觉技术的工业自动化需求将越来越大。因此，机器视觉在未来制造业中将拥有很大的发展空间。