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机器视觉工业应用-工业显微成像分析专业显微镜




来源:yiyi
时间:2016-6-24 22:12:21

机器视觉工业应用-工业显微成像分析专业显微镜

机器视觉
    视觉是我们较强大的感知方式,它为我们提供了关于周围环境
的大量信息;从而使得我们可以在不需要进行身体接触的情况下,
直接和周围环境进行智能交互。离开视觉,我们将丧失许多有利条
件,因为通过视觉,我们可以了解到:物体的位置和一些其他的属
性,以及,物体之间的相对位置关系。因此,不难理解为什么几乎
自从数字计算机出现以后,人们就不断地尝试将视觉感知赋予机器

    视觉同时又是我们较复杂的感官。我们所积累的关于生物视觉
系统的实现方式的知识,仍然是不完整的:并且,这些知识主要是
关于:生物视觉系统对直接来自感知器的信号的处理过程。但是,
我们所知道的是:生物视觉系统的确是非常复杂的!难怪许多将视
觉感知赋予机器的尝试较后都以失败告终。但是,在这个过程中,
人类仍然取得了巨大的进展。现在,那些能够在各种不同环境下工
作的视觉系统,已经成为很多机器的一部分。

    机器视觉的大部分进展都是在工业应用中取得的。在工业应用
中,视觉环境是可以被控制的,并且,机器视觉系统所面临的任务
是明确清晰的。这方面的一个典型例子是:我们使用视觉系统来指
导机器臂抓取传送带上的零件。然而,在那些使用计算机来从图像
中获取不明确信息的领域中,计算机视觉所取得的进展则较少。这
是因为:对于某些信息,即使是人都难以对其进行解释。当我们所
处理的是:那些无法由人类视觉感知的光所形成的图像时,常常会
发生这种情况。这方面的一个典型例子是:对肺部的X射线成像结
果进行解释。

    在各个领域的发展过程中,都有这样的现象:随着该领域的不
断发展,一些早期的方法不得不被舍弃掉,新的概念被不断引入。
尽管有时这会让人感到沮丧,但是,在寻找问题解决方案的过程中
,这也是使人感到非常刺激的一件事情。例如,有人认为:我们并
不一定非得去理解图像的生成过程:另一些人则过度迷恋于:一些
没有太大通用性的特殊计算方法。本书所提出的一些方法,在将来
的某一适当时候,无疑会被改进或舍弃。这个领域的发展实在是太
快了!

    我们无法在这里建立一个“通用”的机器视觉系统。相反的,
我们将致力于:构建一个在可控环境中处理特殊任务的系统,或者
一些模块。这些模块较终可以成为一个多用途系统中的一部分。对
于实际应用中的问题,我们自然会关心其速度和花费。在实际应用
中,我们所需要处理的数据量往往是十分巨大的,而我们所拥有的
计算能力往往是有限的。这使得我们常常难以在这些因素之间寻找
到一种令人满意的平衡。

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