机器视觉是一个相当新兴的研究领域。机器视觉发展到现在已有15年的历史。机器视觉作为一种应用系统，...
机器视觉是一个相当新兴的研究领域。机器视觉发展到现在已有15年的历史。机器视觉作为一种应用系统，其功能特点是随工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。人们从20世纪50年代开始研究二维图像的统计模式识别，60年代开进行三维机器视觉的研究，70年代中，MITAI实验室正式开设机器视觉课程，80年代开始，开始了全球性的研究热潮，机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新理论不断涌现。
机器视觉是将图像处理、计算机图形学、模式识别、计算机技术、人工智能等众多学科高度集成和有机结合，而形成的一门综合性的技术。一般地说，机器视觉是研究计算机或其他处理器模拟生物宏观视觉功能的科学和技术，也就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统的组成。有照明部分、图像获取部分、图像显示部分和图像处理部分。一般都会采用CCD摄像头摄取检测图像并转化为数字信号，再对图像数字信号做处理，从而得到所需要的各种目标图像特征值，并由此实现模式识别、坐标计算、灰度分布图等多种功能。然后再根据其结果为图像，输出数据，发出指令，配合执行机构完成位置调整，好坏筛选，数据统计等自动化流程。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足规定的要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测的新方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。因此，在现代自动化生产的全部过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
有不少学科的研究目标与机器视觉相近或者相关，这些学科中包括图像处理、模式识别或图像识别、图像理解等。由于历史发展或领域本身的特点，这些学科有某一些程度的相互重叠。但是，机器视觉与其他学科又有着一定的区别，其特点是：
机器视觉是一项综合技术，这中间还包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术、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。这些技术在机器视觉中是并列关系，相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统
机器视觉强调工业现场环境下的可靠性，要求能适应工业生产里恶劣的环境，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品。
机器视觉强调实用性，要求有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作来操作，有较强的通用性和可移植性。
由于机器视觉通常要求高速度和高精度，数字图像处理中的许多新算法目前还难以应用。因此，机器视觉技术在工业生产里的实际应用速度远远滞后于图像处理理论的发展速度。关键字：引用地址：机器视觉系统的概念、组成以及特点
为了提高效率和性能，工业自动化越来越受欢迎。在自主移动机器人 (AMR)、仓库机器人、无人机、农业、工厂检查和安防/监控等应用场景，会实施基于机器视觉的人工智能 (AI) 与先进的技术来执行关键功能。要想提高现有的对象检测和识别能力，要解决在不利光照条件下，对运动中的对象和更远距离的精细细节捕获图像的难题。安森美(onsemi) 新推出的 AR0822 传感器具备嵌入式高动态范围 (eHDR) 功能，可解决工程师在开发自主机器视觉系统时面临的复杂设计挑战。 高动态范围在工业自动化中的重要性 许多工业应用的工作场景中，光线刺眼，且明亮区域和黑暗区域同时存在。例如，室外 AMR 必须在同时存在阳光和黑暗区域的场景中精确运行；监
系统的精度 /
开发板参数解析 /
机器视觉在工业自动化系统中的应用已经有一定的历史，它取代了传统的人工检查，提高了生产质量和产量。 我们已看到了相机在计算机、移动电子设备和汽车等日常生活设备中的迅速普及，但是机器视觉的最大进步莫过于解决能力。随着处理器的性能以每两年翻一番的速度不断的提高，以及多核CPU和FPGA等并行处理技术日益受到关注，视觉系统模块设计人员现在能应用复杂的算法来可视化数据，并创建出更加智能的系统。 性能的提高意味着设计人能获得更高的数据吞吐量，以此来实现更快速的图像采集，使用更高分辨率的传感器，并充分的利用市场上具有最高动态范围的一些新款相机。性能的提高不仅可让设计人员更快速地采集图像，而且还能更快速地处理图像。预处理算法(如阈值和滤波)或处理算法(
近日， LG电子 宣布，将要推出α9 Gen 2（第二代Alpha 9）图像处理器。 α9 Gen 2芯片是LG OLED电视 当之无愧的撒手锏，随着CES 2019（1月8日到11日）步伐的临近，提前宣布这一消息或许是在向竞争对手施压。 核心特性上，α9 Gen 2进一步强化了四重/四步降噪技术，同时，支持120FPS视频播放。而且，这一次基于 4K 分辨率的120FPS视频将能借助HDMI 2.1接口传输。HDMI 2.1的应用可以说非常超前了。 HDMI 2.1发布于去年11月，带宽猛增至48Gbps，可以完整支持4K/120Hz、8K/60Hz、10K等分辨率和刷新率的无损视频，并同时支持动态HDR
佳明（Garmin）公司日前发布了全新的导航核心设备Gemini，面向原始设备制造商市场销售。凭借佳明在业界内领先的技术水平，Gemini能够为汽车制造厂商提供比以前更快、更直观和功能更为丰富的嵌入式导航系统体验。与硬件相搭配的软件开发包（SDK）可以让汽车制造厂商完完全全按照自己的特殊显像和操控需求，定制出他们梦寐以求的导航产品。Gemini中置入了先进的三维构图模块，这样让定位变得更简单方便，也更加容易展示其他导航功能。驾驶员也不用总是考虑着为导航系统更新升级的事情，因为通过无线网络设备能自主下载地图以及进行软件的升级。 嵌入式卫星导航系统所面临的一个重大挑战就是要如何与各种新产品从始至终保持性能和功能多样性的
速度 /
现有的大多数机器人，都采用单片机作为控制单元，以8位和16位最常见，其处理速度较低，没有操作系统，没办法实现丰富的多任务功能，系统的潜力没有正真获得充分的发掘和应用。随着科学技术的发展和更多业务需求的增长，嵌入式视觉系统也迎来了更多的挑战，比如功耗、复杂的算法、处理器的性能、更高的图像分辨率等，人们需要的是更加智能化的系统，嵌入式视觉系统是实现智能化系统重要的组成部分。 作为系统的输入CMOS和CCD是目前图像采集采用的两种领先技术，CCD可提供更高的图像质量，但是经过过去10年的发展CMOS与其的差距也慢慢变得小了，在功耗、成本和功耗方面大有超过CCD之势。此外很多应用都需要高效的并行处理系统，因此就需要采取了专用的硬件处理器比如GPU
近年来，人机一体化智能系统已成为当今世界各国技术创新和经济发展竞争的焦点，发达国家以人机一体化智能系统引领“再工业化”战略，我国则将人机一体化智能系统作为《中国制造2025》的主攻方向。在“中国制造2025”规划中，人机一体化智能系统是未来制造业发展的重大趋势和核心内容，也是解决我国制造业由大变强的根本路径。 人机一体化智能系统究竟是什么？所谓智能制造，直观地讲，就是基于人工智能技术与制造技术集成而形成的满足优化目标的制造系统或者模式。目前，随着新的制造模式不断出现和信息技术持续不断的发展人机一体化智能系统的内涵已经逐步广泛化。 对于人机一体化智能系统的理解有很多角度。比如人机一体化智能系统和AI、人机一体化智能系统与大数据、人机一体化智能系统与企业管理、人机一体化智能系统与工业自动化等。每个人都会有不一样的看法，下面请跟随小编
摘要：增强型直接内存存取(EDMA)是数字信号处理器(DSP)中用于快速数据交换的重要技术，具有独立于CPU的后台批量数据传输的能力，能够很好的满足实时图像处理中高速数据传输的要求。以TI公司的TMS320DM642型DSP为例，介绍EDMA控制器的特点。结合实例给出EDMA在图像数据实时传输中的具体控制和实现方法。实验根据结果得出，通过灵活控制EDMA不仅仅可以提高图像数据的传输效率，且能充分的发挥：DSP的高速性能。 关键词：EDMA；实时图像处理；数字信号处理器；Sobel；TMS320DM642 中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：1006—6977(2006)01—0008—04 1 引言 数字图像处理技术在科学
人视觉测量与控制 (徐德，谭民，李原编著)
视觉技术 (陈兵旗)
(（英）尼克松，（英）阿瓜多著)
的设计
报名赢【养生壶、鼠标】等｜STM32 Summit全球在线大会邀您一起解读STM32方案
有奖征文：邀一线汽车VCU/MCU开发工程师，分享开发经验、难题、成长之路等
MPS电机研究院 让电机更听话的秘密！ 第一站：电机应用知识大考！第三期考题上线，跟帖赢好礼~
可重构芯片是一个早被关注的芯片路线，不仅备受魏少军等专家青睐，国内也有产品已经面世。...
随软件在汽车中的作用越发凸显，大陆汽车（Continental AG）发布了其云边计算框架CAEdge，希望在汽车电子层面来缩短软件定义汽车（SDV）的 ...
1 搭铁设计原则与方法1 2 搭铁点的安装方法1）接地螺栓。推荐带固定垫圈的螺栓。螺栓的扭矩必须由扭矩测试来决定和验证。如果在一个接地 ...
汽车线束生产的基本流程如下：1 设计和规划：根据汽车制造商的要求和需求，设计师会绘制线束的设计图纸，并确定所需的电线、连接器和其他 ...
汽车线束接地对EMC的影响汽车所处电磁环境很复杂，受周围环境噪声影响很大；另一方面，汽车同时作为骚扰源，对周围环境能够造成影响。作为汽车 ...
站点相关：嵌入式处理器嵌入式操作系统开发相关FPGA/DSP总线与接口数据处理消费电子工业电子汽车电子其他技术存储技术综合资讯论坛电子百科
