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发布时间:2020-07-19 06:04:56
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机器视觉系统光源选型要素:
对比度:对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生很大的对比度,从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。我们认为计算机视觉,或简称为“视觉”,是一项事业,它与研究人类或动物的视觉是不同的。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
图像处理的特点是信息量大,因此图像处理系统必须配置快速处理硬件。80年代后出现图像处理工作站。对于点处理,采用快速硬件流水线处理器,它由视频运算器(ALU)和查找表(LUT)组成,用于实时进行图像间加、减、乘、除、逻辑运算和灰度变换。对于邻域处理,应用快速实时小核卷积器,它由乘法器、累加器、移位寄存器和查找表等组成,用于实时卷积滤波,去噪声,增强,平滑和边缘提取等。计算机视觉输入的是图像或图像序列,输出的是对于图像序列对应的真实世界的理解,比如检测人脸、识别***。对于大域处理,可用快速阵列机,它配有数字信号处理器等,用于快速傅里叶变换、各种矩阵运算和矢量运算。
计算机视觉与机器视觉的区别:应用不同
计算机视觉:人类正在进入信息时代,计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机***训练的人也需要应用计算机,而另一方面是计算机的功能越来越强,使用方法越来越复杂。
机器视觉:在国外,机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业,其中大概40%-50%都集中在半导体行业。
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