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2022-10-27 12:15:42 谈球吧体育官网入口
1)图像采集技术发展迅猛
CCD❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣、CMOS等固件越来越成熟①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩⑪⑫⑬⑭⑮⑯，图像敏感器件尺寸不断缩小❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣，像元数量和数据率不断提高ⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ，分辨率和帧率的提升速度可以说日新月异✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅，产品系列也越来越丰富☈⊙☉℃℉❅，在增益⓱⓲⓳⓴⓵⓶⓷⓸⓹⓺⓻⓼⓽⓾、快门和信噪比等参数上不断优化✤✥❋✦✧✩✰✪✫✬✭✮✯❂✡★✱✲✳✴，通过核心测试指标(MTF⒜⒝⒞⒟⒠⒡⒢⒣⒤、畸变ⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ、信噪比✤✥❋✦✧✩✰✪✫✬✭✮✯❂✡★✱✲✳✴、光源亮度❣❦❧♡۵、均匀性❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰、色温①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩⑪⑫⑬⑭⑮⑯、系统成像能力综合评估等)来对光源ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ、镜头和相机进行综合选择⓱⓲⓳⓴⓵⓶⓷⓸⓹⓺⓻⓼⓽⓾，使得很多以前成像上的难点问题得以不断突破ⓊⓋⓌⓍⓎⓏⓐⓑⓒⓓⓔⓕⓖⓗⓘⓙ。
2)图像处理和模式识别发展迅速
图像处理上♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃，随着图像高精度的边缘信息的提取웃유ღ♋♂，很多原本混合在背景噪声中难以直接检测的低对比度瑕疵开始得到分辨ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ。
模式识别上❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣，本身可以看作一个标记过程✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅，在一定量度或观测的基础上❣❦❧♡۵，把待识模式划分到各自的模式中去☈⊙☉℃℉❅。图像识别中运用得较多的主要是决策理论和结构方法⒜⒝⒞⒟⒠⒡⒢⒣⒤。决策理论方法的基础是决策函数❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣，利用它对模式向量进行分类识别㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂，是以定时描述(如统计纹理)为基础的;结构方法的核心是将物体分解成了模式或模式基元①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩⑪⑫⑬⑭⑮⑯，而不同的物体结构有不同的基元串(或称字符串)웃유ღ♋♂，通过对未知物体利用给定的模式基元求出编码边界⒔⒕⒖⒗⒘⒙⒚⒛ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩⅪⅫⅰⅱ，得到字符串ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ，再根据字符串判断它的属类✤✥❋✦✧✩✰✪✫✬✭✮✯❂✡★✱✲✳✴。在特征生成上❣❦❧♡۵，很多新算法不断出现❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣，包括基于小波웃유ღ♋♂、小波包웃유ღ♋♂、分形的特征⓱⓲⓳⓴⓵⓶⓷⓸⓹⓺⓻⓼⓽⓾，以及独二分量分析;还有关子支持向量机㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉，变形模板匹配❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰，线性以及非线性分类器的设计等都在不断延展❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰。
3)深度学习带来的突破
传统的机器学习在特征提取上主要依靠人来分析和建立逻辑⒜⒝⒞⒟⒠⒡⒢⒣⒤，而深度学习则通过多层感知机模拟大脑工作☾☽❄☃，构建深度神经网络(如卷积神经网络等)来学习简单特征㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉、建立复杂特征①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩⑪⑫⑬⑭⑮⑯、学习映射并输出⒥⒦⒧⒨⒩⒪⒫⒬⒭⒮⒯⒰⒱⒲⒳⒴⒵❆❇❈❉❊†☨✞✝☥☦☓☩☯，训练过程中所有层级都会被不断优化❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰。在具体的应用上✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅，例如自动ROI区域分割;标点定位(通过防真视觉可灵活检测未知瑕疵);从重噪声图像重检测无法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵;分辨玻璃盖板检测中的真假瑕疵等❣❦❧♡۵。随着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件推向市场(包括瑞士的vidi♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃，韩国的SUALAB웃유ღ♋♂，香港的应科院等)⑰⑱⑲⑳⓪⓿❶❷❸❹❺，深度学习给机器视觉的赋能会越来越明显㈠㈡㈢㈣㈤㈥㈦。
4)3d视觉的发展
3D视觉还处于起步阶段❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣，许多应用程序都在使用3D表面重构✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅，包括导航❣❦❧♡۵、工业检测⒜⒝⒞⒟⒠⒡⒢⒣⒤、逆向工程✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅、测绘♀☿☼☀☁☂☄、物体识别⒜⒝⒞⒟⒠⒡⒢⒣⒤、测量与分级等♀☿☼☀☁☂☄，但精度问题限制了3D视觉在很多场景的应用㈠㈡㈢㈣㈤㈥㈦，目前工程上最先铺开的应用是物流里的标准件体积测量☾☽❄☃，相信未来这块潜力巨大♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃。
