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基于FPGA的目标点的空间位置信息系统设计

时间:2022/12/5 0:15:24 点击:

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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。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(grand challenge)。“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。”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。

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,我们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。

·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。

·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。

·图像理解

给定一幅图像,图像理解程序不仅描述图像本身,而且描述和解释图像所代表的景物,以便对图像代表的内容作出决定。在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语,以强调二维图像与三维景物之间的区别。图像理解除了需要复杂的图像处理以外还需要具有关于景物成像的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。

在北美、欧洲等发达国家,如美国、德国、加拿大、英国等,机器视觉技术已经形成比较成熟的产业。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。具体如 PCB印刷电路:各类生产印刷电路板组装技术、设备;单、双面、多层线路板,覆铜板所需的材料及辅料;辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件;电子封装技术与设备;丝网印刷备及丝网周边材料等。SMT表面贴装:SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等;再流焊机、峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备:电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用,且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。国际上在这些领域具有代表性的高技术企业包括:美国的Cyberware、Digibotics,德国的GOM,加拿大的Hymarc、Inspeck和英国的3Dscanner等。这些高新技术企业密切保持与大学和国家研究院合作关系,共同研究开发机器视觉系统的硬件设备和软件产品。在国内机器视觉技术也已经开始形成产业,例如:深圳的“泛友”、“特得维”、北京的“博维恒信”等都是2000年后再国内成立的三维技术专业化公司。

 

 

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