本文摘要：机器视觉主要用计算机来仿真人的视觉功能，从客观事物的图像中萃取信息，展开处置并加以解读，最后用作实际检测、测量和掌控，技术仅次于的特点是速度快、信息量大、功能多。是一门牵涉到了人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。 机器视觉主要用计算机来仿真人的视觉功能，但并某种程度是人眼的非常简单伸延，更加最重要的是具备人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中萃取信息，展开处置并加以解读，最后用作实际检测、测量和掌控。

机器视觉主要用计算机来仿真人的视觉功能，从客观事物的图像中萃取信息，展开处置并加以解读，最后用作实际检测、测量和掌控，技术仅次于的特点是速度快、信息量大、功能多。是一门牵涉到了人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。　　机器视觉主要用计算机来仿真人的视觉功能，但并某种程度是人眼的非常简单伸延，更加最重要的是具备人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中萃取信息，展开处置并加以解读，最后用作实际检测、测量和掌控。

　　一个典型的工业机器视觉应用于系统，还包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源灯光技术、光学光学技术、传感器技术、仿真与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。　　发展历史概述　　机器视觉的研究就是指20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于解读多面体构成的积木世界研究开始的。

当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线包含、对象建模、给定等技术，后来仍然在机器视觉中应用于。　　罗伯兹在图像分析过程中，使用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确认轮廓线，用区域分析技术将图像区分为由灰度相似的像素构成的区域，这些技术总称为图像拆分。

其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像展开叙述，以便同机内存储的模型展开较为给定。实践中指出，要用自底向上的分析过于艰难，必需同时使用自顶向下，即把目标分成若干子目标的分析方法，运用启发式科学知识对对象展开预测。

这同言语解读中使用的自底向上和自顶向下结合的方法是完全一致的。在图像解读研究中，A.古代兹曼明确提出运用启发式科学知识，指出用符号过程来说明轮廓所画的方法不用无可奈何诸如大于二乘法给定之类的数值计算出来程序。　　70年代以后，机器视觉构成几个最重要研究分支：一、目标制导的图像处理；二、图像处理和分析的并行算法；三、从二维图像萃取三维信息；四、序列图像分析和运动参量迭代；五、视觉科学知识的回应；六、视觉系统的知识库等。

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