机器视觉
机器视觉是一种使机器能够“看”和“理解”周围世界的科学技术，它模拟人眼的功能，通过图像摄取装置获取图像，并通过计算机处理和分析这些图像，以实现特定任务和目标。以下是机器视觉的主要组成部分和应用领域：
主要组成部分：
图像摄取装置：如摄像头、扫描仪等，用于捕捉视觉信息。
光源：提供稳定和适当的光照，确保图像摄取装置能够获取高质量的图像。
图像处理单元：通常为计算机或专用图像处理卡，用于执行图像分析和处理算法。
图像分析软件：包含各种算法，用于解析图像、提取特征、识别对象等。
执行单元：根据图像分析的结果，执行相应的动作，如机器人臂的运动、产品的分类等。
关键技术：
图像预处理：包括图像去噪、增强、二值化、边缘检测等，以改善图像质量。
特征提取：从图像中提取出对任务有用的信息，如形状、颜色、纹理等。
模式识别：使用算法识别图像中的特定模式或对象。
机器学习：通过训练，使系统能够从数据中学习并改进其性能。
应用领域：
制造业：用于产品质量检查、装配线上的零件识别、自动化引导等。
医疗领域：在病理学中辅助诊断，如细胞分析、疾病检测等。
安全监控：如人脸识别、行为分析等。
农业：用于作物病害检测、产量估计等。
零售业：如自助结账系统、货架管理、客流分析等。
机器视觉的优势在于它能够快速、准确地处理大量视觉信息，不受疲劳和主观判断的影响，因此在提高生产效率、减少人为错误、实现自动化和智能化方面发挥着重要作用。随着深度学习等人工智能技术的发展，机器视觉的应用范围和能力正在不断扩大。
