立体视觉概述_王湘君

电脑知识与技术

１概述

客观世界是一个三维的空间世界。用各种观测系统以不同的形式和手段观测客观世界而得来的图象是２Ｄ平面的，尽管其中包含有３Ｄ物体空间信息。人的视觉系统具有将获取的图象信息转变为立体视图的功能。立体视觉正是根据这个原理，探求从２Ｄ图象中恢复３Ｄ空间信息的方法，达到从图象认识世界的目的。

立体视觉主要研究如何借助（多图象）成象技术从（多幅）图象里获取场景中物体的距离（深度）信息，兴起于２０世纪６０年代中期［１］。立体视觉的基本方法是用两个或两个以上的视点去观察同一物体目标，获得在不同视角下的一组图象，然后通过视觉成象原理推算出不同图象中对应象素间的相对位置信息，进而推断物体目标的空间位置。

２立体视觉模块

一个完整的立体视觉系统可以划分图象采集、摄象机标定、特征提取、立体匹配、三维重建和后期处理六个模块［１］。

２．１图象采集

采集含有立体信息图象的方式很多，主要取决于应

用的场合和目的。通常利用ＣＣＤ摄像器件或ＣＭＯＳ摄像器件并经过预处理获得景物的本征图像。其基本方式是由不同位置的两台或者一台摄像机（ＣＣＤ）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，获取立体图像对。

２．２摄象机标定

摄象机标定也称为摄像机的校准。在立体视觉的研究中，通常需要根据摄象机获取的图象信息计算三维空间中的物体几何信息，由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图象中对应点之间的相互关系是由摄象机成象的几何模型决定的。这些几何模型参数就是摄象机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄象机的标定［２］。因此，摄象机标定是为了确定摄象机的位置、属性参数（内部参数如焦距、镜头失真系数、不确定性图像因子和外部参数如旋转矩阵和平移矢量）和建立成象模型，以便确定空间坐标系中物体点同它在图象平面上象点之间的对应关系。摄像机标定在获取立体图象时不但要满足应用要求，而且要考虑视点差异、光照条件、摄象机性能以及景物特点等因素的影响，建立一个有效的摄象机模型，这样不仅能够精确地恢复出空间景物的三维信息，还有利于解决立体匹配问题。

收稿日期：２００５－１０

作者简介：王湘君（１９８０－）：湖南人，中南大学信息科学与工程学院计算机应用技术专业２００３级在读硕士研究生，主要研究方向：计算机图像处理、立体视觉。

立体视觉概述

王湘君，周春艳，邹峥嵘

（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３）

摘要：立体视觉是计算机视觉领域的一个重要分支，经过了４０多年的研究与发展，这门技术在许多领域发挥着越来越重要的作用。本文系统地介绍了立体视觉研究的基本原理和内容，指出双目视觉技术的实现分为图象采集、摄象机标定、特征提取、立体匹配、三维重建以及后期处理几个步骤，分析了各个步骤的技术特点、存在的问题和解决方案，分析比较了各种技术的优缺点和适用范围，并着重介绍了特征提取和立体匹配这两个步骤，简要介绍了立体视觉技术的应用范围，总结分析了目前立体视觉研究所存在的主要问题和今后的发展方向。

关键词：立体视觉；计算机视觉；图象采集；摄像机标定；特征提取；立体匹配；三维重建中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００５）３６－０１４５－０３

ＴｈｅＳｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎｏｆＳｔｅｒｅｏＶｉｓｉｏｎ

ＷＡＮＧＸｉａｎｇ－ｊｕｎ，ＺｈｏｕＣｈｕｎ－ｙａｎ，ＺＯＵＺｈｅｎｇ－ｒｏｎｇ

（Ｄｅｐｔ．ｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｃｉｅｎｃｅ＆ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣＳＵ，ＣｈａｎｇｓｈａＨｕｎａｎ４１００８３）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｔｅｒｅｏｖｉｓｉｏｎ，ａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｂｒａｎｃｈｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ，ｉｓｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓａｆｔｅｒａｌｏｔｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｗｏｒｋｈａｖｅｂｅｅｎｄｏｎｅｉｎ４０ｙｅａｒｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｂａｓｉｃｐｒｉｎｃｉｐｌｅａｎｄｃｏｎｔｅｎｔｓｏｆＳｔｅｒｅｏＶｉｓｉｏｎｉｓｅｘ－ｐｏｕｎｄｅｄｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙ，ｐｏｉｎｔｏｕｔｔｈａｔｔｈｅｒｅａｒｅｓｉｘｓｔｅｐｓｉｎｒｅａｌｉｚｉｎｇｔｈｉｓｔｅｃｈｎｉｑｕｅ，ｉｍａｇｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ，ｃａｍｅｒａＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ＳｔｅｒｅｏＭａｔｃｈｉｎｇ，３Ｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄｌａｔｅｒｐｒｏｃｅｓｓ．ａｎａｌｙｚｅｔｈｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｅｘｉｓｔｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍｏｆｅａｃｈｓｔｅｐａｎｄｓｏｌｕｔｉｏｎ，ｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｓｏｍｅｉｍｐｏｒｔａｎｔａｐｐｒｏａｃｈｅｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，Ｗｉｔｈａｎｅｍｐｈａｓｉｓｏｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｓｔｅｒｅｏｍａｔｃｈｉｎｇ，ａｂｒｉｅｆｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｆｏｒｔｅｃｈｎｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｓｔｅｒｅｏｖｉｓｉｏｎｉｓｐｒｅ－ｓｅｎｔｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓａｎｄｆｕｔｕｒｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎｓｔｅｒｅｏｖｉｓｉｏｎａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＳｔｅｒｅｏＶｉｓｉｏｎ；ＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ；ｉｍａｇｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ；ｃａｍｅｒａＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ＳｔｅｒｅｏＭａｔｃｈｉｎｇ；３Ｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ

应用研究

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电脑知识与技术

通常采用的标定方法是单摄像机的标定方法，分别得到两个摄像机的内、外参数；再通过同一世界坐标中的一组定标点来建立两个摄像机之间的位置关系。目前常用的单摄像机标定方法主要有：

（１）摄影测量学的传统设备标定法。利用至少１７个参数描述摄像机与三维物体空间的结构关系，计算量庞大。

（２）直接线性变换法（ＤＬＴ）［２］。涉及的参数少、便于计算。但是ＤＬＴ算法没有考虑摄象机的畸变因素，其精度也与选择的参数和标志点有关。清华大学人体运动信息检测实验室成功研制出一套包括软硬件在内的基于线性ＣＣＤ相机的三维测量系统，并用该系统验证了７参数ＤＬＴ方法重建标志点三维坐标的可行性。他们选用的是３０个标志点［３］。

（３）透视变换矩阵法。这是一种基于摄象机线性模型的透视变换矩阵方法，简单实用。从透视变换的角度来建立摄像机的成象模型，摄象机参数由一个透视变换矩阵表示，无需初始值，只要确定一组标定点的空间坐标和对应的图象坐标，就可以利用线性方法求解，这种方法可进行实时计算。

（４）两步法［４］。首先采用透视矩阵变换的方法求解线性系统的摄像机参数，再以求得的参数为初始值，考虑畸变因素，利用最优化方法求得非线性解，标定精度较高。

（５）双平面标定法［５］。

在双摄像机标定中，需要精确的外部参数。由于结构配置很难准确测出，两个摄像机的距离和视角受到限制，因此一般都需要至少６个以上（建议取１０个以上）的已知世界坐标点，才能得到比较满意的参数矩阵。实际测量过程不但复杂，而且效果并不一定理想，大大地限制了其应用范围。此外双摄像机标定还需考虑镜头的非线性校正、测量范围和精度的问题，目前户外应用比较少。

２．３特征提取

特征提取是为了从采集的立体图象对中提取对应的图象特征，使立体匹配的工作得以进行的关键步骤。由于目前尚没有一种普遍适用的理论可运用于图象特征的提取，从而导致了立体视觉研究中匹配特征的多样性。目前，常用的匹配特征主要有点状特征、线状特征和区域特征等。一般来讲，大尺度特征含有较丰富的图象信息，在图象中的数目较少，易于得到快速的匹配，但对它们的提取和描述相对复杂，定位精度也差。而小尺度特征数目较多，其所含信息较少，因而在匹配时需要较强的约束准则和匹配策略，以克服歧义匹配和提高运算效率［１］。良好的匹配特征应具有可区分性、不变性、稳定性、唯一性以及有效解决歧义匹配的能力。

图象中可提取的特征可以包括颜色、纹理、平面空间对应关系、外形，或者其他统计特征。图像特征的提取与表达是基于内容的图像检索技术的基础。从广义上讲，图像的特征包括基于文本的特征（如关键字、注释等）和视觉特征（如色彩、纹理、形状、对象表面等）两类。视觉特征又可分为通用的视觉特征和领域相关的视觉特征。前者用于描述所有图像共有的特征，与图像的具体类型或内容无关，主要包括色彩、纹理和形状；后者则建立在对所描述图像内容的某些先验知识（或假设）的基础上，与具体的应用紧密有关，例如人的面部特征、指纹特征或车牌的数字特征等等。

特征提取的算法有很多，根据应用对象，应选择可靠的特征检测方法和特征定位方法。许多与物体三维特征有关的特征可以在二维图象中计算出来。另外，由于图象采集过程的差异，有的特征能够很容易的计算出来，有些则不能。

目前常用的特征提取方法是基于纹理、形状和轮廓提取的边缘检测方法。边缘提取的实现主要集中于基于几何的提取方法：基于边缘图，在边缘上搜寻曲率最大点或者是定义各种兴趣值提取算子，搜索灰度图像上兴趣值极大值点作为兴趣算子。边缘检测方法具体可分为三大类：一类是利用微分边缘算子。比较著名的边缘检测算子有：Ｒｏｂｅｒｔ算子、Ｓｏｂｅｌ算子和Ｐｒｅｗｉｔｔ算子、Ｋｉｒｓｃｈ算子、拉普拉斯算子、Ｃａｎｎｙ算子、ＬＯＧ算子以及在这些算子的基础上进行改进的一些算子。其中，二阶微分形式的边缘检测算子是目前边缘检测的主要手段之一。另一类是基于小波与分形理论的边缘检测方法。基于小波理论的边缘检测方法可检测出图像在不同尺度下的边缘特征。而基于分形特征的边缘检测方法由于选取的模板不能太小（太小就不足以反映其分形特征），因而检测出的边缘较粗，需进一步的细化处理，定位精度不高。还有一类是基于形态学的边缘检测方法。用形态学方法进行图像边缘检测，算法简单同时能较好地保持图像的细节特征，较好地解决边缘检测精度与抗噪声性能的协调问题。结构元选取灵活，可针对不同的图像及要检测的目的不同选取不同形式的结构元，不过这也是形态边缘检测算法的缺点所在，算法的适应性较差。

这些算法各有优劣，具体的应用还要参考实际情况。另外，在进行特征提取前，需对获取的图像进行预处理。因为在图像获取过程中，存在一系列的噪声源，经过处理可显著改善图像质量，使图像特征更加突出。

２．４立体匹配

立体匹配是立体视觉中最复杂困难的一环。立体匹配是根据特征提取后获得的数据，建立特征间的对应关系，将同一个空间物理点在不同图象中的映象点对应起来，由此得到相应的视差图象。客观景物被投影为二维图像时，景物的丰富信息（如光照背景，几何形状，环境特征，畸变等）最终以像素的灰度值反映，要仅由这单一的灰度值来提取这些信息，难度非常大。因此对图像无歧义的匹配是相当困难的，目前，无论是哪种匹配方法都不可能恢复出所有图象点的视差。

根据匹配基元的不同，立体匹配可分为区域匹配、特征匹配和相位匹配三大类。区域匹配和特征匹配都是

应用研究

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电脑知识与技术

电脑知识与技术

建立在一定的约束条件下的匹配。匹配的目的是为了获得像点间的视差，并根据视差确定像点的深度，来求解图像对中的对应点，但是物像投影是一个畸变的过程，因此人们建立了许多约束条件来减少对应点的误匹配。常用的约束有：外极线约束、一致性约束、唯一性约束和连续性约束［６］。

区域匹配算法的实质是利用局部窗口之间灰度信息的相关程度，它在变化平缓且细节丰富的地方可以达到较高的精度。但该算法的匹配窗大小难以选择，通常借助于窗口形状技术来改善视差不连续处的匹配；其次是计算量大、速度慢，采取由粗至精分级匹配策略能大大减少搜索空间的大小，与匹配窗大小无关的互相关运算能显著提高运算速度。

特征匹配目的只是需要配准某些点线或面，因此不直接依赖于灰度，具有较强的抗干扰性，计算量小，速度快。但也同样存一些不足：特征在图像中的稀疏性决定特征匹配只能得到稀疏的视差场；特征的定位过程直接影响匹配结果的精确度。改善办法是将特征匹配的鲁棒性和区域匹配的致密性充分结合，利用对高频噪声不敏感的模型来提取和定位特征。

相位匹配是近二十年才发展起来的一类匹配算法。相位作为匹配基元，本身反映信号的结构信息，对图像的高频噪声有很好的抑制作用，适于并行处理，能获得亚像素级精度的精密视差。但存在相位奇点等问题，需加入自适应滤波器解决。

２．５三维重建

当通过立体匹配得到视差图象后，就可以获取匹配点的深度，然后利用获得的匹配点进行深度插值，进一步得到其它各点的深度，即对离散数据进行插值以得到不在匹配特征点处的视差值，通过得到的数据进行三维重建，从而达到恢复场景３Ｄ信息的目的。

插值的方法有很多，如最近临插值、双线性插值、样条插值以及基于模型的内插重建算法等［１］。

２．６后期处理

后期处理主要包括两个方面的内容：误差校正和精度改善。立体匹配是在受到几何畸变和噪声干扰等影响的图象间进行的，另外由于周期性模式、光滑区域的存在，以及遮挡效应、约束原则的不严格性等原因都会在视差图中产生误差，对误差的检测和校正成为后期处理中重要的内容。通常需要根据误差产生的原因和方式选择合适的手段进行。良好的精度对三维重建而成的空间物体模型效果的影响是显而易见的。因此在每一个环节都要保持相当高的精度，这取决于选用的算法以及计算的精度。为提高精度，可在获得一般立体视觉通常的象素级视差后，进一步改善精度，以达到亚象素级的精度。

３立体视觉的应用范围和发展方向

立体视觉系统常被用来完成以下任务：物体识别；物体定位和方位确定；物体表面形状尺寸检测；产品加工与装配；绕避障碍及导航。

就双目立体视觉技术的发展现状而言，要构造出类似于人眼的通用双目立体视觉系统，还有很长的路要走，进一步的研究方向可归纳如下：

（１）由传统的双目视觉向多目视觉，静态视觉向动态视觉发展。通过增加信息输入降低视觉计算的难度。

（２）建立更有效的双目视觉模型，能更充分地反映立体视觉不确定性的本质属性，为匹配提供更多的约束信息，降低立体匹配的难度。

（３）探索新的适用于全面立体视觉的计算理论和匹配策略，选择有效的匹配准则和算法结构，以解决存在灰度失真、几何畸变（透视、旋转、缩放等）、噪声干扰、特殊结构（平坦匹域、重复相似结构等）及遮掩景物的匹配问题；

（４）算法向并行化发展，提高速度，减少运算量，增强系统的实用性。

（５）向智能化方向发展，建立基于知识的、模型的和规则的立体视觉方法。

（６）强调场景与任务的约束，针对不同的应用目的，建立有目的和面向任务的视觉系统。

４总结

立体视觉是一门多学科的交叉学科，这一有着广阔应用前景的学科，随着光学、电子学以及计算机技术的发展，将不断进步，逐渐实用化，不仅将成为工业检测、生物医学、虚拟现实等领域的关键技术，还有可能应用于航天遥测、军事侦察等领域。目前有许多学科的研究人员应用不同的技术手段对之进行研究，相信随着研究的不断深入和成熟，立体视觉技术将冲击我们现有的观察视角，掀起技术变革的新高潮。

参考文献：

［１］章毓晋图象理解与计算机视觉清华大学出版社２０００．８１￣１０２，１０８￣１４１．

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［３］吴剑王广志丁海曙骆文博三维测量系统中线性ＣＣＤ相机的直接线性变换清华大学学报（自然科学版）２００４年０６期．

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［７］冯文灏近景摄影测量武汉大学出版社２００２．１４１￣１６１．

［８］潘华郭戈立体视觉研究的进展计算机测量与控制２００４．１２（１２）．

［９］游素亚徐光佑立体视觉研究的现状与进展中国图形图象学报１９９７．２（１）．

应用研究

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视觉传达设计专业建设总结

视觉传达设计专业建设总结 2017年4月 视觉传达设计专业建设总结 一、办学特色： 为适应我省经济、文化发展的需要，适应提高我省全体公民素质教育的需要，面向我省的视觉传达设计人才的需要，以培养全面的具有现代视觉传达设计创作、设计、教学能力的高水平视觉传达设计人才为目标，培养和塑造人才。具体作法：坚持厚基础、宽口径、重实践；坚持课堂教学与社会经济建设中的实际课题相结合，使学生在掌握本专业知识的同时，能有机地将自己所学和市场结合起来。 二、师资队伍建设方面 本专业拥有一支教学经验丰富、整体结构合格并具有较高综合素质的师资团队，能满足专业教学和科研需要，有利于本专业的持续发展。目前，本专业拥有专任教师10人，其中教授1人、副教授2人、讲师6人，助教1人，高级职称教师占专任教师总数的30%。专职教师全部为本科以上学历，其中硕士学位9人，硕士以上专人教师占90%。本专业专业教师均来自全国各地及境外校院，其中清华大学2人、厦门大学1人、四川美术学院1人、西南交通大学1人、东南大学1人、河北师范大学1人、天津美术学院1人、河北工业大学1人、韩国岭南大学1人，非本校比例100%学缘结构合理。10名教师中，50－40岁2名，40岁以下8名，10岁以下教师比例占80%，教师队伍年轻化是该专业教师的最大特点，也特别适合视觉传达设计专业的特点。40岁左右的教师中已经在业务上变得更加成熟，学术上已有一定社会影响，这些教师已经成为该专业的学术带头人。学术梯队合理，有学术带头人，学术骨干年轻化。

专业课和专业基础课教师能满足教学需要，并且每门专业课配有讲师以上职称2人，专业基础课每门配讲师以上职称1－3人。专业基础课及专业课主讲教师共10人，其中已获得副教授以上职称的教师为3人，占总数的30％。目前，本专业教师10名，在校学生105名，生师比：10.5：1。 为了更好地贯彻学校教职工进修培训和参加学术活动的有关规定，保障教学科研工作的有序进行，根据学校有关规定和艺术学院实际情况，我院特制定了《艺术学院教师外出进修培训和参加学术活动管理办法》，鼓励老师们参加各种形式的进修培训和教学科研学术活动，以及服务社会活动。 由于我专业年轻教师较多，而且该专业知识更新较快，结合企业目前的发展状况和采用的新型设计技术，针对该专业所开课程，制定了2015－2020年教师进修计划，已全部落实到人，目前已完成3名教师赴国内外高校进修或访学，王永瑞老师2016年9月至2017年3月赴首都师范大学单科进修，主修数字媒体设计与制作课程，邢晓静老师参加2015年中央文化管理干部学院“文化部财政部文化产业创意创业人才扶持计划”进修项目，2017年国家艺术基金“两岸文化艺术设计高端管理人才”进修项目，郝静老师参加教育部“国培计划”培训团队研修项目，并逐一进行了落实，培训效果良好。 艺术学院非常重视青年教师的培养，坚持“传、帮、带”的青年教师导师制度，签订青年教师导师责任状，促进青年教师迅速成长。此外，为进一步深化课程教学改革，促进全院教师深入开展课堂教学改革交流，鼓励青年教师创新教学方法和手段，提高教学质量，学院还定期举办“青年教师教师基本功大赛”，对获得优秀的教师给以奖励，重点培养推荐参加更高级别的教学大赛，以此激励青年教师不断提高业务水平。本专业青年教师获得全国多媒体课件大赛一等奖，这是学院政策鼓励与重视的最好印证。 本专业专任教师秉持“教研并进”理念，在完成教学任务的同时积极开展科研工作。近年来，共承担立项课题10项，其中省部级2项、厅级5项，校级2项。除部分新分教师外，其教师均具有科研能力，并有科研成果或作品发表，参加教学科研的人数达85%。专业教师均逐渐形成了自身相对稳定的研究方向，尤其在地域文化元素、非物质文化遗产方面的研究和教学方面取得了较丰硕的研究成果，发表了一批有质量的研究论文。近年来本专业教师共公开发表论文10篇。其中核心刊物6篇。有了科研成果的积累，我院视觉传达设计专业教师传授的不仅仅是既有知识和前人的成果，同时也将教师研究的最新学术成果引入到教学中来，创造性地开展教学工作，提升了教学水平和培养质量。 为了更好的提高教学质量，根据专业特点视觉传达专业教师，在完成本职工作的同时，

人工智能与计算机视觉

过去几年，全球的互联网公司包括谷歌、微软、Facebook以及中国的百度、阿里巴巴都在加强人工智能领域的投资，设立自己的人工智能研究院。vivo是第一家设立专攻人工智能方向研究院的中国手机公司。此举是vivo内部已经确立的一份3-5年的中长期发展的战略规划，未来对人工智能的发展研究是必然趋势，vivo公司创始人兼CEO沈炜曾表示“人工智能和5G的结合将会是5G时代手机发展的趋势”。 今年我们看到vivo在产品上不少创新，比如AI拍照、商用屏下指纹技术等等，这些都是基于生物特征(biometrics)的鉴别技术，除此之外还有对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上的识别，这些大多涉及到视觉信息，正是体现了计算机视觉的应用性，那什么是计算机视觉呢? 计算机视觉技术的概念 正像其它学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知(visual perception),视觉认知(visual cognition),图像和视频理解( image and video understanding)。这些概念有一些共性之处，也有本质不同。 从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力。一则生物自然视觉无法严格定义，在加上这种广义视觉定义又“包罗万象”，同时也不太符合40多年来计算机视觉的研究状况，所以这种“广义计算机视觉定义”，虽无可挑剔，但也缺乏实质性内容，不过是一种“循环式游戏定义”而已。 实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题。视觉感知，根据维科百基(Wikipedia)的定义, 是指对“环境表达和理解中，对视觉信息的组织、识别和解释的过程”。根据这种定

机器视觉的现状及其应用

河北工业大学 院系：河北工业大学机械工程学院 班级：机研155班 姓名：翟云飞 学号： 201531204037 题目：机器视觉技术及其应用

目录 1.机器视觉的发展现状 2.机器视觉系统组成 2.1机器视觉系统的工作原理 3.机器视觉的应用 3.1基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统 3.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统 3.3基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术 3.4新兴行业 4.机器视觉发展趋势 5.中国机器视觉产业的发展现状 5.1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 5.2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 5.3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 5.4、标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路 6.参考文献

1.中国机器视觉的发展趋势 近年来，机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展，使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建；接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况；最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 2.机器视觉系统组成及其工作原理 简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。

计算机视觉技术

目录 1立体视觉 (1) 1.1计算机视觉技术 (1) 2立体视觉技术 (3) 2.1双目立体视觉技术 (3) 致谢 (8) 附录： (9)

立体视觉 我的毕业论文排版样文 1立体视觉 1.1计算机视觉技术 计算机视觉既是工程领域也是科学领域中的一个富有挑战性的重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中，其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学和认知科学等[18]。 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军事等领域中各种智能自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。“计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图像信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起[19]。”作为一门学科，计算机视觉开始于60 年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80 年代取得的。现在计算机视觉已成为一门不同于人工智能、图象处理、模式识别等相关领域的成熟学科[20]。 不少学科的研究目标与计算机视觉相近。这些学科包括图像处理、图像识别、景物分析、图像理解等。由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重叠。为了清晰起见，把这些与计算机视觉有关的学科从研究目标和方法角度加以归纳[21]。 （1）图像处理 图像处理技术把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。例如，可通过处理使输出图像有较高的信噪比，或通过增强处理突出图像的细节，以便于操作员的检验。在计算机视觉研究中经常利用图像处理技术进行预处理和特征抽取。 （2）图像识别 图像识别技术根据从图像抽取的统计特性或结构信息，把图像分成预定的类别。在计算机视觉中图像识别技术经常用于对图像中的某些部分(例如分割区域)的识别和分类。 第 1 页（共9页）

机器视觉系统概述.

2 机器视觉系统概述 2.1 机器视觉的概念 美国制造工程师协会（SME Society of Manufacturing Engineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 工业线扫描相机系统 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。 当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高 作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性

视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件 时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。 2.2 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程； ■图像采集 光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。 ■图像处理 处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。 ■特性提取 处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。 ■判决和控制

人机交互中的计算机视觉技术.

人机交互中的计算机视觉技术 基于视觉的接口概念 计算机视觉是一门试图通过图像处理或视频处理而使计算机具备“ 看” 的能力的计算学科。通过理解图像形成的几何和辐射线测定, 接受器(相机的属性和物理世界的属性, 就有可能 (至少在某些情况下从图像中推断出关于事物的有用信息, 例如一块织物的颜色、一圈染了色的痕迹的宽度、火星上一个移动机器人面前的障碍物的大小、监防系统中一张人脸的身份、海底植物的类型或者是 MRI 扫描图中的肿瘤位置。计算机视觉研究的就是如何能健壮、有效地完成这类的任务。最初计算机视觉被看作是人工智能的一个子方向, 现在已成为一个活跃的研究领域并长达 40年了。 基于视觉的接口任务 至今,计算机视觉技术应用到人机交互中已取得了显著的成功,并在其它领域中也显示其前景。人脸检测和人脸识别获得了最多的关注, 也取得了最多的进展。第一批用于人脸识别的计算机程序出现在 60年代末和 70年代初,但直到 90年代初,计算机运算才足够快,以支持这些实时任务。人脸识别的问题产生了许多基于特征位置、人脸形状、人脸纹理以及它们间组合的计算模型, 包括主成分分析、线性判别式分析、 Gabor 小波网络和 .Active Appearance Model(AAM . 许多公司,例如Identix,Viisage Technology和 Cognitec System,正在为出入、安全和监防等应用开发和出售人脸识别技术。这些系统已经被部署到公共场所, 例如机场、城市广场以及私人的出入受限的环境。要想对人脸识别研究有一个全面的认识,见。 基于视觉的接口技术进展 尽管在一些个别应用中取得了成功,但纵使在几十年的研究之后,计算机视觉还没有在商业上被广泛使用。几种趋势似乎表明了这种情形即将会发生改变。硬件界的摩尔定律的发展, 相机技术的进步, 数码视频安装的快速增长以及软件工具的可获取性(例如 intel 的 OpenCV libraray使视觉系统能够变得小巧、灵

视觉系统应用概述

视觉系统应用概述 作者：王健 1. 机器视觉的概念引入 人类在生产实践的过程中，面临自身能力的局限性，因而发明和创造了许多智能机器，来辅助或代替人类完成任务。智能机器能模拟人类的功能，感知外部世界并有效地解决人所不能解决的问题。人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官，其中约80%的信息是由视觉获取的。因此，对智能机器来说，赋予机器以人类视觉功能是极其重要的。 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检 查、测量和零件识别应用，例如汽车零配件尺寸检查 和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定 位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和 字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率（即“零缺陷”），而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此逐渐形成了一门新学科——机器视觉。 机器机器视觉是研究用计算机来模拟生物宏观视觉功能的科学和技术。通俗地说，就是用机器代替人眼来做测量和判断。首先采用CCD照相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如：面积、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和

视觉传达设计概论

5549视觉传达设计概论 一:单项选择题 1.从设计而言，最具有中国文化特质的是玉器工艺。 2.密斯·凡·德·罗设计的西格莱姆大厦，代表了国际主义设计的最高成就。 3.信息论方法的艺术设计尤其是产品设计中运用最多的一种方法。 4.提出“科学与艺术是一枚硬币的两面,不可分割。”一言的是李政道。 5.20世纪初，“design”的概念引入中国，受日本的影响，“design”被翻译成图案。 6.中国平面设计在20世纪80年代首先模仿与学习的对象是日本。 7.（室内设计）是整个设计艺术中涉及面最广、人群最多的专业领域。 8.《园治》一书的作者是计成。 9.下列人物中张光宇是中国最早期的职业设计师的代表。 10.孟菲斯设计集团是由意大利著名设计师索特萨斯领导的。 11.服装设计，其着衣的对象是人，适体是其第一要素。 12.最先改变外国冰箱冰冻室在上不合理的设计的中国企业是海尔。 13.改革开放后，华南地区一批工业设计公司先后成立，得风气之先。 14.中国古代家具以宋代为界，之前以低矮型为主，之后转变为高座型。 15.现代教育的发源地是德国。 16.设计过功能独特的暖椅，著有《闲情偶寄》的中国古代设计家是李渔。 17.工业设计的主要种类有公共性商业和服务业用品类、工业和机械设备类、交通运输工具类和设备类和 生活用品类。 18.瓷器的材料是高岭土即瓷土，其烧着温度在1200度以上。 19.中国新石器时代陶器中最具有代表性的器物是彩陶。 20.后现代主义的影响首先体现在建筑领域。 21.造物的要素的形态，形态可分为现实形态和概念形态两种。 22.人类学家费郎兹博阿兹从文化结构角度，把文化分为物质文化、社会关系、艺术、宗教、伦理三类。 23.陶器的材料是粘土，烧着温度比瓷器要低，其烧着温度在1200度以下。 24.设计是人类改变原有事物，使其变化、增益、更新、发展的创造性活动。 25.陈汉明设计的标志比较知名的有民生银行标志、五个一工程标志、第四次世界妇女代表大会的标志以 及中国工商银行标志。 26.宋代定窑以白瓷颜色的瓷器为主，以其乳白、牙白的釉色和精致飘逸的刻印花装饰远近闻名。 27.中国陶瓷在中国两千余年的发展史中，品种较多，一般将其分为青瓷、白瓷、彩瓷三大类。 28.瓷器的制作材料是高岭土。 29.巴黎城市和小城南锡是法国新艺术运动的主要集中地。 30.一件设计作品的优劣与否取决于设计和制造或施工质量。 31.平面设计，其设计对象和范围限定在二维的空间维度中。 32.文艺复兴以后，欧洲的设计艺术进入一个新的发展时期，史称“巴洛克”和罗可可时期。 33.包豪斯提倡艺术与科学技术结合的新精神，创立了工业化时代艺术教育的基本原则和方法，并通过自 身的教学与实践，形成了崭新的的设计形式和独特的风格。 34.广告是随着市场经济的形成而生发出来的。 35、合作设计管理的理念导致（ceo）成为企业的核心领导人。 36、设计的发展始终应以人为核心。 二、多项选择题 1.广告根据其功能的不同可把它分为商业广告、公益广告、时政广告几种。 2.设计根据不同对象分为现代建筑设计、室内与环境设计、产品设计、平面设计、广告设计、织品与服 饰设计几大类。 3.产品的形态一般分为功能形态、符号形态、色彩形态几种。

概述机器视觉工业五大典型应用.

概述机器视觉工业五大典型应用如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 图像识别应用 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000 年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。

机器人视觉系统(Robot Vision)简介

机器人视觉系统(Robot Vision)简介 【字体：大中小】时间：2014-08-28 11:00:06 点击次数：23次 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，人类视觉系统的感受部分是视网膜，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，人们按照投影到视网膜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，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。 将近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。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号

视觉传达设计——百科

视觉传达设计 视觉传达设计（Visual Communication Design）所具有的含义是：以某种目的为先导的，通过可视的艺术形式传达一些特定的信息到被传达对象，并且对被传达对象产生影响的过程。例1：外观设计：建筑，工业产品。例2：宣传：机构形象的推广，商业广告等。在中国与世界上很多国家，视觉传达设计一词被等同于平面设计，在大学专业划分里，这也是平面设计方向的学科而广于图形设计。视觉传达设计的设计师一般也称为平面设计师，并且与工业设计师，服装设计师，网页设计者，IT工作者，有区别。 目录 简介 设计师是信息的发送者，传达对象是信息的接受者。简称为视觉设计。视觉传达包括：“视觉符号”和“传达”这两个基本概念。所谓“视觉符号”，顾名思义就是指人类的视觉器官――眼睛所能看到的能表现事物一定性质的符号，如摄影、电视、电影、造型艺术、建筑物、各类设计、城市建筑以及各种科学、文字，也包括舞台设计、音乐、纹章学、古钱币等都是用眼睛能看到的，它们都属于视觉符号。所谓“传达”，是指信息发送者利用

符号向接受者传递信息的过程，它可以是个体内的传达，也可能是个体之间的传达，如所有的生物之间、人与自然、人与环境以及人体内的信息传达等。它包括谁、把什么、向谁传达、效果、影响如何这四个程序。） 顾名思义，视觉传达设计主要就是通过用视觉来向人们传达各种信息，所以构成视觉传达设计的主要要素就是文字、插图以及标志，这三个，是视觉传达设计中最重要的构成要素，这也就决定了视觉传达设计的主要功能就是通过这三个要素，把设计者想要表达的东西通过这些要素传递给每一个接受到这个信息的接受者，它的主要功能就是起到传播的作用。关于视觉传达设计所涉及到的领域有很多很多，像电视上的各种广告、马路边上的指示牌等等，都属于视觉传达设计的领域，但在设计学中，还是对视觉传达设计作出了一个划分，主要有： 1、字体设计像现在流行的把一些个性签名弄得很漂亮，这个就属于是字体设计的范围； 2、展示设计像展览会上每个物品的摆设以及位置等等； 3、包装设计几乎在日常生活中都能够看到的，新买回来的没拆封的物品外面那一层包装就是； 4、标志设计就是每个公司都有属于自己的一个LOGO，对这个LOGO的设计就是一种标志设计；还有就是编排设计以及插图设计。 编辑本段历史 视觉传达设计这一术语流行于1960年在日本东京举行的世界设计大会，其内容包括：报刊杂志、招贴海报及其他印刷宣传物的设计，还有电影、电视、电子广告牌等传播媒体，它们把有关内容传达给眼睛从而进行造型的表现性设计统称为视觉传达设计电影海报，简而言之，视觉传达设计是“给人看的设计，告知的设计”——（日本《ザィン辞典》）。 从视觉传达设计的发展进程来看，在很大程度上，它是兴起于19世纪中叶欧美的印刷美术设计（Graphic Design，又译为“平面设计”、“图形设计”等）的扩展与延伸。随着科技的日新月异，以电波和网络为媒体的各种技术飞速发展，给人们带来了革命性的视觉体验。而且在当今瞬息万变的信息社会中，这些传媒的影响越来越重要。设计表现的内容已无法涵盖一些新的信息传达媒体，因此，视觉传达设计便应运而生。 编辑本段特点 视觉传达设计是通过视觉媒介表现并传达给观众的设计，体现着设计的时代特征和丰富的内涵，其领域随着科技的进步、新能源的出现和产品材料的开发应用而不断扩大，并与其他领域相互交叉，逐渐形成一个与其他视觉媒介关联并相互协作的设计新领域。其内容包括：印刷设计、书籍设计、展示设计、影像设计、视觉环境设计、（即公共生活空间的标志及公共环境的色彩设计）等。 视觉传达设计多是以印刷物为媒介的平面设计，又称装潢设计。从发展的角度来看，视觉传达设计是科学、严谨的概念名称，蕴含着未来设计的趋向。就现阶段的设计状况分析，其视觉传达设计的主要内容依然是Graphic Design一般专业人士习惯称之为“平面设计”。“视觉传达设计”、“平面设计”两者所包含的设计范畴在现阶段并无大的差异，“视觉传达设计”、“平面设计”在概念范畴上的区分与统一，并不存在着矛盾与对立。

概述机器视觉工业五大典型应用.

概述机器视觉工业五大典型应用 如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 图像识别应用。 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 视觉定位应用

机器视觉技术及其应用概述

机器视觉技术及其应用概述 姓名: 班级：机械0904班学号： 摘要：近年来，机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支，广泛应用于微 电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展，使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建；接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况；最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 关键词：器视觉；技术；应用 机器视觉系统组成及其工作原理 机器视觉即用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统的工作流程大致为：被摄取目标——经图像摄取装臵——图像信号——经图像处理系统——数字信号——经抽取目标特征——判断结果并控制设备。该流程的实现需相应的硬件作为基础，典型的工业机器视觉系统构成有照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器等。下面将对机器视觉系统组成和工作原理进一步具体说明。 机器视觉系统组成 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。 从中我们可以看出机器视觉是一项综合技术。其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。只有这些技术的相互协调应用才能构成一个完整的机器视觉应用系统。机器视觉应用系统的关键技术主要体现在光源照明、光学镜头、摄像机(CCD)、图像采集卡、图像信号处理以及执行机构等。以下分别就各方面展开论述。

机器视觉简介

机器视觉 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 发展折叠 如今，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。 经历过长期的蛰伏，2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年，中国机器视觉市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的最高水平。 2011年，中国机器视觉市场步入后增长调整期。相较2010年的高速增长，虽然增长率有所下降，但仍保持很高的水平。2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元，同比增长30.1%，增速同比2010年下降18.1个百分点，其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速，光源也达到了28.6%的增长幅度，增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2011年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为5.0亿人民币，增长35.1%。市份额达到了46.3%。电子制造、汽车、制药和包装机械占据了近70%的机器视觉市场份额。 概述折叠编辑本段 机器视觉(Machine vision) 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不视觉系统工作原理简图适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;

视觉传达考察报告

时间：2012年10月22号 地点：南京、杭州、苏州、上海 一、考察主题 考察城市视觉传达方面的概念设计和视野开阔，能够在毕业设计中得到充分的体现。 二、概述 （一）调查目的。 （二）调查对象和调查内容，包括调查时间、地点、对象、范围、调查要点及所要解答的问题。 调查时间：2012年10月22号 调查地点：杭州、苏州、上海、田子坊艺术区 调查范围：杭州西湖、拙政园、周庄、上海现代艺术馆 调查要点：学习顶尖上的艺术 所要解决的问题：通过考察，了解所在城市的艺术，尤其是视觉传达方面的，通过对色彩、造型方面的考察来完成此次目的。 （三）调查研究的方法。 采用团队考察的方式，分小组进行，通过拍照的方式记录所见所闻。 三、正文 (一) 杭州——中国美院 作为一个大学生，不容置疑我们都对国美有无限的向往，这样的学校，进一步讲，美术学院，作为一种教学场所，既有自 己实际用途上的特殊需求，也有作为公共场所时人生活于其中的普遍性需求。完美的追求了“艺术 性”、“文化性”，这给我留 下了很强的视觉艺术感。不愧是国美，真的非常漂亮，能在里面读书真的是很幸福。在校园里边走边看指示牌，校园将景观作为一个动态变化的系统，随着时间展开，建立一个自然的过程，而不是一成不变的景色。将自然的演变和发展进程纳入开放的景观体系之中。象山校区中有许许多多的廊道，曲曲折折，看似无规则，但却是应“自然”二字，而且这种曲折变化，均与观景有关，妙在其中。既兴奋又激动。很开心的一天。希望有机会，以后能旧地重

游。国美一日游颇有收获。我们坐上开往杭州的大巴上，在车上我们说说笑笑，别有一番情致，还和老师一起玩游戏，中午到达苏堤，导游带着我们边讲解边走进去，到达西湖旁边，哇，我想终于看到西湖了，坐在游艇上游了西湖一圈，总结一下导游的说辞，杭州西湖就是“断桥不断,孤山不孤!湖中有岛,岛中有湖”!最重要的是我们还看到了人名币纸币后面的背景，原来就是拍的西湖，我又涨了见识，之后导游告诉我们可以去雷峰塔或者中国美术学院，我们三五成群的就步行去了美院，搞笑的是，一位打扫卫生的阿姨说过了前面的红绿灯就可以到达，结果我们走了半个多小时才看到，不过去的是国美的研究院，途中还经过浙江美术馆，有幸看了董小明水墨作品展，美术馆的建筑特色更富现代化，与其作品完美的结合在了一起。次日去了中美美术学院象山校区，我们参观了视觉传达楼，其楼的外形建造是许多可以打开的黄色门构成，给人很强的视觉冲击力，区别于其他的建筑走进大厅的感觉就是一个共厂，到处都是学生的作品，有壁画、空间展示、雕刻、版画等一系列作品看的我们顿时有种挫败感，美院和别的学校最大的区别就是更注重实 践，上课就好像是开会一样，各抒己见，对我影响最深的作品是《静观·自得》 （三）上海——外滩 上海作为中国最发达的 城市之一，也是中国大陆的 经济、金融贸易和航运中心。 我们来到外滩，体验真正的 上海。外滩，位于上海市中 心区的黄浦江畔，它是上海 的风景线，是到上海观光的 游客必到之地。外滩又名中 （四）上海——田子坊艺术区 如果说中国最具有现代性、艺 术性、时尚性的城市是上海，那么 田子坊就是上海最具艺术人才的地 方。对于我个人来讲这次考察最难 忘的就是田子坊艺术区这个地方。

浅谈计算机视觉技术

浅谈计算机视觉 随着数字多媒体技术的快速发展，人机交互成为人类生活中不可或缺的一部分。作为计算机技术的一个重要分支，计算机视觉技术近些年来得到了广泛重视，它为人机交互提供了更广阔的发展空间。 计算机视觉就是用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的机器视觉，在电脑中做进一步的图像处理后成为适合人眼或者检测仪器检测的图像。计算机视觉与图像处理、图像分析、机器人视觉和计算机视觉是彼此密不可分的学科，但相比之下又有不同：计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维场景，例如三维场景的重建。计算机视觉的研究很大程度上针对图像的内容。对于一个计算机视觉系统来说，它主要包括以下部分：程序控制、事件检测、信息组织、物体与环境建模、交感互动。计算机视觉系统的结构很大程度上依赖于其具体应用方向，同时也可由其功能决定：是预先固定的抑或是在运行过程中自动学习调整。但在所有的计算机视觉系统中，图像处理、预处理、特征提取、检测/分割、高级处理几乎是必不可少的。 识别、运动、场景重建、图像恢复是计算机视觉中较为经典的问题。其中，识别就是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体，图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决，但是到目前为止，还没有某个单一的方法能够广泛的对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物体。对于运动问题，基于序列图像的对物体运动的监测包含多种类型，例如自体运动和图像跟踪。在场景重建方面，给定一个场景的二或多幅图像或者一段录像，场景重建寻求为该场景建立一个计算机模/三维模型。最简单的情况便是生成一组三维空间中的点。更复杂的情况下会建立起完整的三维表面模型。而在图像恢复中，计算机视觉主要用来移除图像中的噪声。 在进行计算机视觉方面的系统开发时，有一个很有用的工具库，即OpenCv,它是Intel资助的开源计算机视觉库，是一套关于计算机视觉的开放源代码的API 函数库，由一系列C函数及C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。一个典型的计算机视觉算法应包括：数据获取(视频和图像)、预处理（降低噪声，光照、亮度归一化，模糊化，锐化，腐蚀，膨胀等）、特征提取、特征选择、分类器涉及与训练、分类判别。OpenCv对于这六个部分，分别提供了API。但在进行相关部分的研究时，仅有OpenCv是满足不了开发人员的需要的，这就需要去查阅计算机视觉、模式识别、机器学习领域顶级会议、期刊、杂志上面发表的文章，然后再根据这些文章中阐述的原理和方法，来编程实现需要的东西。 随着计算机硬件性能的不断提高，计算机视觉技术的应用从传统的工业自动化、移动机器人视觉导航、医学图像分析、遥感图像等领域逐渐扩展到基于生物特征的识别和验证、基于视觉的人机接口和人机交互、视频监控等领域。在这些以人为中心的计算机视觉应用中，人体是主要对象，涉及对人体的静态和动态特征检测、识别及理解。在现实生活中，我们需要计算机对自然、连续的动作和行为进行分析。基于这种事实，一些技术难题由此而生：分布式视觉信息处理方法和系统、自然连续动作和行为的分割及多层次模型、基于上下境行为的理解。 通过计算机视觉课程讲座的学习，我对该课程有了初步了解，而文中所提的相关概念和理解是我通过查阅相关文献和网络资源所总结的。如果所述的一些技术难题得到解决，将给社会带来极大的经济效益。

2018年计算机视觉技术研究报告

２０１８年计算机视觉技术研究报告 摘　要：一计算机视觉技术始于２０世纪６０年代，主要研究如何让机器对图像进行高层次理解和自动化处理三随着机器学习技术的 引入，特别是近几年来深度学习技术的发展，计算机视觉研 究取得了重大进展三数据二算法二算力和应用场景是计算机 视觉的四大核心要素三移动互联网和存储技术的发展，为计 算机视觉技术的研究和应用提供了海量数据三同时监督学习二 非监督学习二强化学习和对抗学习等各种算法形态也在近年 来取得了巨大突破三计算平台更是从ＣＰＵ发展到现在的ＧＰＵ 和ＴＰＵ，算力大幅度提升三这三方面的发展，使得计算机视 觉技术被广泛应用于安防监控二金融二医学影像分析二自动 驾驶二智慧城市等各个应用场景中三 一　计算机视觉发展历程 计算机视觉主要研究的是如何让机器对图像或视频进行高层次的理解三

具体来说，计算机视觉致力于从单个图像或图像序列中自动提取二分析和理解有用的信息，实现自动化的视觉理解三 （一）经典视觉体系的建立 计算机视觉始于２０世纪６０年代后期，与当时流行的数字图像处理领域不同的是，计算机视觉希望从图像中提取三维结构，以实现全面的场景理解三２０世纪７０年代，计算机视觉体系慢慢地建立起来，主流研究包括如何进行图像中边缘的提取二线条的标注二非多面体和多面体的建模二光流的研究以及对运动的估计三在之后的十年里，更严格的数学分析被引入视觉建模，比如尺度空间的概念二利用阴影二纹理及焦点进行的形状推断以及一些轮廓模型三到２０世纪９０年代，投影三维重建的研究渐渐活跃起来，它让我们对于相机校准有了更好的理解三９０年代末，基于计算机图形学和计算机视觉领域的交叉作用，一些新的研究慢慢涌现，包括图形渲染二图像变形二视图差值二全景图像拼接以及早期的光场渲染三 经典的计算机视觉系统主要可以分为五个步骤：图像获取二预处理二特征提取二检测分割和语义分析三图像获取由照相机或摄像机来获取图像或视频；预处理则是对图像和视频进行噪声去除和数据整合等处理；特征提取是从图像中提取线二边缘二颜色二方向二纹理等各种复杂度的特征；检测分割则是对有价值的部分进行分割提取；语义分析包括对图像进行识别或分类等过程三 （二）机器学习的引入和应用 机器学习主要研究计算机怎样模拟和实现人类的学习行为，通常来说，机器学习重新组织已有的知识结构来获得新的知识和技能，通过一系列的训练过程来不断提升自身的预测性能三机器学习的出现源于这样一个想法：一个算法的效果应该随着时间的推进越来越好三２０世纪９０年代，随着计算机硬件和软件的进步，机器学习的实际应用变得越来越广泛三此时，计算机视觉和机器学习的结合变为必然，机器学习技术很大程度上优化了视觉算法，