机器视觉将引领未来智能自动化

第一篇：机器视觉将引领未来智能自动化

机器视觉技术将引领未来智能自动化

机器视觉技术作为一项综合学科，是计算机学科一个重要分支，也是一项新兴产业。纵观行业发展，机器视觉技术发展至今经历了不同的阶段，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。

机器视觉技术的行业发展史如下：

20世纪50年代开始研究二维图像的统计模式识别。

60年代Roberts开始进行三维机器视觉的研究。

70年代中，MIT人工智能实验室正式开设“机器视觉”课程。

80年代开始，开始了全球性的研究热潮，机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新理论不断涌现。

现在，机器视觉仍然是一个非常活跃的研究领域，与之相关的学科涉及：图像处理图像处理、计算机图形学、模式识别、人工智能、人工神经元网络等。

机器视觉技术自引入国内市场以来，取得了长足的发展。下面我们再看一下机器视觉在中国的发展状况：

1990年以前，仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和模式识别的实验室。

20世纪90年代初，一些来自这些研究机构的工程师成立了他们自己的视觉公司，开发了第一代图像处理产品，例如基于ISA总线的灰度级图像采集卡，和一些简单的图像处理软件库，他们的产品在大学的实验室和一些工业场合得到了应用，人们能够做一些基本的图像处理和分析工作。1990-1998年为初级阶段。期间真正的机器视觉系统市场销售额微乎其微。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。自从1998年，越来越多的电子和半导体工厂，包括香港和台湾投资的工厂，落户广东和上海，带有机器视觉的整套的生产线和高级设备被引入中国。

1998-2002年定义为机器视觉概念引入期。在此阶段，许多著名视觉设备供应商，诸如：Matsushita, Omron，Cognex, DVT, CCS, Data Translation, Matrix, Coreco开始接触中国市场寻求本地合作伙伴，但符合要求的本地合作伙伴寥若晨星。

从2002年至今，我们称之为机器视觉发展期，中国机器视觉呈快速增长趋势。

随着技术的进步和市场竞争的激烈，机器视觉技术发展强劲，功能逐渐增多，产品也逐渐趋于小型化，适应更多空间的应用。而机器视觉技术应用的最大优势便是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。机器视觉系统在自动化生产及高精度检测行业中的应用大放异彩，已经成为行业检测方案的最佳选择。

第二篇：基于机器视觉智能交通灯控制系统

机器视觉的论述作业

题

目 ：

基于机器视觉智能交通灯控制系统

学院名称 ：

电气工程学院

专业班级 ：

姓

名 ： 学

号 ：

时 间 ： 绪论.........................................................3 2 基于机器视觉的智能交通灯系统设计.............................3 3 智能交通灯控制策略...........................................5 3.1 模糊控制...............................................5 3.2 智能交通灯模糊控制策略.................................5 3.3 解模糊化算法...........................................6 4 系统硬件设计.................................................6 4.1 摄像头的安装和特性.....................................6 4.2 视频采集模块设计.......................................8 4.3 DSP控制处理模块设计...................................9 4.4 信号灯驱动模块设计.....................................9 4.5 电源模块设计..........................................10 5 系统软件设计及调试..........................................11 5.1 软件总体设计方案......................................11 5.2 视频采集模块的软件设计................................12 5.3 系统调试..............................................13 6 总结........................................................13 7 参考文献........................................................................................................13 绪论

随着社会经济的发展，城市车辆数量迅速增长，交通拥挤日益严重，造成的交通事故和环境污染等负面效应也日益突出。城市交通问题直接制约着城市的建设和经济的增长，与人们的日常生活密切相关。通常交通阻塞大都是由于城市路口实际通行能力不足所造成的，路口交通问题逐步成为经济和社会发展中的重大问题，为此世界大多数国家都在进行智能交通灯控制系统的研究。

本文的目的是对基于机器视觉的智能交通灯控制系统进行了研究。基于机器视觉的智能交通灯控制系统对路口交通灯进行智能控制，根据各相位车流量大小，智能分配红绿灯时间，彻底改变了传统交通灯控制方式的不足。目前由于城市路口交通信号灯的控制策略不理想，导致了路口实际通行能力下降，停车次数比较多，车辆通过路口的延误时间较长，容易造成不必要的拥堵。改善交通灯控制策略，来提高路口的实际通行能力，这是城市交通控制中需要解决的主要问题。自从计算机控制系统应用于交通灯控制以来，硬件设备的不断更新和改进，智能化和集成化成为城市道路交通信号控制系统的研究趋势，而路口交通灯控制系统是智能交通系统中的关键点和突破口。基于机器视觉的智能交通灯系统设计

基于机器视觉的智能交通灯控制系统是由摄像机、视频采集模块、DSP控制处理模块、信号灯驱动模块、电源模块、时钟模块、复位模块和信号灯组等组成，其组成框图如2.1图所示

图2.1系统组成框图

系统中摄像机是用来拍摄路口车辆视频，是路口车流量获取的基础设备，其

拍摄的视频图像质量高低直接影响到系统对交通灯控制的精度。摄像机的选择决定着视频的质量，所以一般要选择稳定性高，分辨率符合系统要求的摄像机。目前摄像机主要分为两种，一种是电荷耦合器件_℃CD图像传感器；一种是互补性氧化金属半导体—CMoS图像传感器。CCD图像传感器是由很多感光单位组成的，其表面受到光线照射时，产生的电荷将由感光单位反映在组件上，所有感光单位产生的电信号组合在一起，就能够形成一幅完整的图画。而CMOS图像传感器的制造技术与工艺和制造普通计算机芯片的技术非常类似，CMOS中同时存在着N级和P级半导体，这两个半导体之间互补效应能够产生的电流信号，能够被处理芯片记录，同时将其解读成影像，形成一幅图画。画。比较CCD和CMOS的结构，ADC(放大兼类比数字信号转换器)的位置和数量是最大的不同。通常CCD摄像头每曝光一次，当快门关闭之后立即进行像素的转移处理，将其每一行中的每一个像素的电信号依次送到“缓冲器"中，再输入到放大器中进行放大，然后串联ADC输出；而CMOS的设计中每个像素旁直接连着ADC，对电信号进行放大同时转换成数字信号。CCD与CMOS的特性比较如下表2-1 表2-1 CCD和CMOS的比较

通过对CCD和CMOS的特性进行比较，以及视频处理系统对视频图像的要求，本文采用CCD摄像机JAB．55 15EB作为视频输入部分的图像传感器。智能交通灯控制策略

3.1 模糊控制

模糊控制是将模糊理论引入控制领域，将人的经验形式化模型化，采用模糊逻辑的近似推理方法，通过计算机系统代替人对被控对象进行有效的实时控制。模糊控制系统是由模糊规则基、模糊推理、模糊化算子和解模糊化算子组成，其组成框图如图3．1所示。

图3.1 模糊控制的组成框图

模糊化是对系统的输入量进行论域变换，将精确量转化成模糊输入信息的过程。由于实际过程中的输入值通常为连续变化的，必须将其范围分成有限个模糊集，并与输入量相对应，然后通过隶属函数求出输入量对各模糊集合的隶属度，将普通变量转化为模糊变量，完成了模糊化工作。

3.2 智能交通灯模糊控制策略

模糊控制过程是将实际检测的当前方向车辆排队长度进行模糊量化处理，映射到输入论域的模糊集合，根据实践经验确定模糊控制规则，进行模糊推理，再经清晰化处理转为绿灯延长时间的精确量，实现交通灯智能控制。通常情况下，在某一方向红灯时间内该车道的车流量在停车线后的排队长度越长而绿灯方向车流量不多，为了保证下一周期车辆通行最大化，就得适当延长下一周期的绿灯时间。反之，当前绿灯方向的车流量较多而当前红灯方向车道的车流量在停车线

后的排队长度较短，就得适当减少下一周期的绿灯时间，以确保路口车辆通行量的最大化。考虑到司机和行人心理承受能力，不至于在其等待过程中产生焦急烦躁的情绪，路口的红绿灯周期不能过长，通常可以设置一个最大绿灯时间，比如120S。如果系统已经执行了最大绿灯过，立即进行相位切换，当前方向绿灯进入黄闪状态，一般设定为3秒，然后执行红灯状态。当路口的车流量较小时，信号周期则比较短，但一般也要设定一个最小绿灯时间，女1：120S，否则车辆和行人由于来不及通过路VI而影响交通安全n时间，不考虑当前方向还有多少辆车等待通过。

3.3 解模糊化算法

通过对被控制量的模糊化，根据模糊控制规则进行推理，做出模糊决策，得到模糊控制的输出量，这个输出量为模糊量，而被控对象最终只能接受精确的控制量，所以必须将输出的模糊量转化为精确的控制量，将其转化为精确量的过程通常称之为解模糊化。也就是从模糊量变为清晰量的过程，即把通过模糊推理得到的输出量的模糊集合，一一映射到输出量的普通集合。解模糊的方法有通常有最大隶属度法、平均最大隶属度法、取中位数法以及加权平均法。系统硬件设计

4.1 摄像头的安装和特性

（1）所采集车辆视频图像质量的高低将直接影响到系统对交通灯控制的精度，而决定视频质量的关键因素在于CCD摄像头的选择和安装。本文采用CCD摄像机JAB-5515EB，可以在室外恶劣环境下全天候工作，其性能如表4-表4-1 JAB-5515EB摄像头的特性

（2）摄像头的安装直接影响到视频采集的过程，而且安装摄像头的位置既要不能对交通产生任何影响，又要满足视频采集模块的需求。图4．1为两相位路口示意图，摄像头的安装位置应在图中A、B、C、D点的上方高于7米为宜。视频图像处理只针对车道，所以可视角度只需满足横向覆盖整个车道，纵向能够覆盖车辆排队信息的长度即可。

图4.1 城市路口示意图

4.2 视频采集模块设计

本设计中的视频采集模块主要分为视频输入和视频处理两个部分，其功能是利用图像传感器将物体的光信号转换成模拟的视频电信号，然后利用视频解码芯片将视频模拟信号转化成数字视频信号输入到DSP的视频处理前端。模拟视频信号主要分为PAL和NTSC两种制式，在将模拟视频信号直接转换成数字信号的时

候，通常需要用到视频解码芯片，本设计中选择TI公司的TVP5150视频解码芯片来主要用来完成模拟视频信号到数字视频信号的转换以及对图像亮度、色度的预处理等。

4.3 DSP控制处理模块设计

DSP控制处理模块作为系统的主控模块，以TMS320DM6437为核心，由视频处理前端、DDR2存储器、EMIF接121电路、以太网接口电路、12C总线和JTAG接口电路组成，其设计框图如图4.2所示

图4.2 DSP控制处理模块设计框图

视频处理前端用来接收TVP5150发送的数字视频信号，DDR2存储器用来存储程序和数据，EMIF接口电路可以外接NAND Flash用于固化程序和数据，以太网接口电路用于DM6437与外接设备之间的通信，I2C总线对TVP5150内部存器进行初始化设置，JTAG接121电路主要用来连接DSP仿真器，进行程序的载和系统的调试与仿真。芯片DM6437用于控制各个外围功能芯片及完成算法处理。

4.4 信号灯驱动模块设计

LED交通信号灯驱动模块设计以LM3407芯片核心，其输入电压范围4.5V-30V，并且能够提供精准的恒定电流输出，本文所需电压为24V，电流为350mA，以驱动高功率发光二极管(LED)。常用LED交通灯的灯盘内LED数量约在100-200个

之间，本文采用119个LED灯通过串并联结合的方式进行连接。每个LED工作电压为3.3V，工作电流为20mA，结合驱动芯片参数和灯盘的规格，采用并联17组，每组串联7个LED灯的方式，对交通信号灯进行驱动。交通灯连接方式如图4.4所示。

图4.4 LED交通灯连接图

4.5 电源模块设计

整个系统的硬件平台采用+5V外接电压进行供电，但是根据各个模块对电源电压需求各有不同，因此对整个硬件平台的供电设计很重要。DM6437内核使用1.05V1.20V两种工作电压，当其工作频率为600MHz/500MHz/400MH时要求供电电压为1.20V，当工作频率为400MHz时要求供电电压为1.05V。设计中的内核工作频率为600MHz，故而采用1.2V的内核供电电压。而系统中TVP5150视频解码芯片的内核和外接的以太网物理层芯片等均是采用1.5V电源进行供电，其他则供电电压为3.3V。在给系统上电的过程中，首先应当确内核电源先上电。关闭电源的时候，同样先进行内核电源的关闭，然后再关闭I/O电源等。若只对CPU内核进行供电，而对周围I/O没有进行供电，则不会对芯片产生任何损害。假如周围的I/O均获得供电而对CPU内核没有进行供电，导致芯片缓冲/驱动部分的晶体管在未知状态下进行工作，对系统会产生一定的损害。电源模块设计功能框

图如图4.5所示。

图4.5 电源模块功能框图 系统软件设计及调试

5.1 软件总体设计方案

基于机器视觉的智能交通灯控制系统的功能主要通过C语言进行软件编程来实现的，其软件设计部分主要包括视频采集模块软件、DSP控制处理模块软件以及交通灯智能控制软件。其软件总体设计框图如图5.1所示。视频采集模块以TVP5150芯片为核心，接收来自摄像头的视频，进行和亮度等预处理，然后将模拟视频信号转换为数字视频信号，其软件设计主要包括TVP5150芯片的配置、芯片的工作过程；DSP控制处理模块要对车辆视频进行图像处理，计算出精确的车流量，根据模糊控制算法智能控制红绿灯时间。DSP控制处理模块软件设计主要包括模块主要寄存器配置、CACHE大小配置及存储器映射、EMIF接口初始化设计

和DSP代码优化原则；交通灯智能控制软件主要通过交通灯智能控制策略，根据车流量大小，对绿灯时间进行自动控制。

图5.1 软件总体设计框图

5.2 视频采集模块的软件设计

视频采集模块开始工作时，首先读取跳线设置，进行视频捕捉参数的更新，然后建立视频输入通道，同时为将要获取的视频信息分配内存缓冲区，再将获取的每一个视频帧发送给视频解码芯片TVP5150。当TVP5150发送结束信号，表示视频采集过程结束。在本文中，CCD摄像头为PAL制式，输入的宽度是704，输入高度是576，帧速是25帧/秒。所以将JPI设置成PAL制式，输入的视频数据像素为704x 576。设计中将帧间间隔设置为25，故最大的帧速是每秒25帧。其每个像素点的大小是2Bit，因此一帧数据大小为792KB。再进行视频输入通道的创建，创建过程是通过DSP/BIOS系统创建视频前端微型驱动的管道对象，采用

扩展的GIO函数FVID-create()来进行创建。

5.3 系统调试

电源、时钟和复位模块属于整个系统的最小系统部分，是硬件电路的基础，所以首先对其进行调试，以保证其正常工作。电源模块的调试主要通过万用表进行测量，当电源电路上电后，测试其输出端口电压是否符合系统的要求，分别为3.3V、1.8V和1.2V。时钟模块在调试过程中采用逻辑分析仪进行观测输时钟频率，确定其是否满足系统所需时钟频率的要求，视频解码芯片TVP5150所需的时钟输入频率为14.31818MHz，CPU核所需的时钟输入为27MHz。复位模块也采用万用表进行测量，当按下复位键输出为低电平有效，否则输出为高电平。总结

本文根据国内外交通灯控制系统的研究现状，分析研究了目前常用的交通灯控制策略，提出了一种基于机器视觉的智能交通灯控制系统的设计方案，将模糊控制理论引入交通灯控制系统中，提出了智能交通灯控制策略。采用了TI公司推出的TMS320C6000系列中性能较高的TMS320DM6437芯片，结合其它外围电路，设计了智能交通灯控制系统的硬件，并进行了相应的软件设计。最后进行了实验和调试。

基于机器视觉的智能交通灯控制系统涉及的领域很多，技术手段较为复杂。由于作者知识有限以及相关条件的限制，有些方面研究不够深入，还有待于进一步改进与完善。参考文献

【1】刘智勇．智能交通控制理论及其应用【M】．北京：科学出版社，2003．

【2】高海军．城市交通信号控制研究[D】．北京：中国科学院自动化研究所，2005．

【3】陈俊．基于DSP的汽车视觉系统研究【D】．武汉：武汉理工大学，2009．

【4】王史春．基于模糊控制算法实现信号灯智能化研究【J】．电子科技．2009 【5】李玉．交通信号灯的模糊控制[D】．辽宁：辽宁科技大学，2008．

第三篇：机器视觉教学大纲

《机器视觉》教学大纲 课程编码：08241059 课程名称：机器视觉 英文名称：MACHINE VISION 开课学期：7 学时/学分：36/2（其中实验学时：4）课程类型：专业方向选修课 开课专业：机械工程及自动化 选用教材：贾云得编著 《机器视觉》 科学出版社 2002年 主要参考书：

1.ROBOTICS: Control, Sensing, Vision, and Intelligence, K.S.Fu，McGraw-Hill Publishing Company, 1987 2.张广军编著，机器视觉，科学出版社，2005年 执笔人：

本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、彩色感知、深度图与立体视觉。通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。

一、课程性质、目的与任务 机器视觉课程是机械工程及自动化专业在智能机器方向的一门专业方向选修课。机器智能化是机械学科的重要发展方向，也是国际上跨学科的热门研究领域。而机器视觉是智能机器的重要组成部分，它与图象处理、模式识别、人工智能、人工神经网络以及神经物理学及认知科学等都有紧密的关系。本课程对于开阔学生视野、使学生了解本专业的发展前沿，把学生培养成面向二十一世纪的复合型人才具有重要的地位和作用。通过本课程的学习，学生也能掌握一定的科学研究方法与技能，为有潜力成为研究型人才的学生打下一定基础。

二、教学基本要求 本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、深度图与立体视觉。通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。

本大纲仅列出达到教学基本要求的课程内容，不限制讲述的体系、方式和方法，列出的内容并非要求都讲，有些内容，可以通过自学达到教学基本要求。

使用CAI课件作为辅助教学手段可以节省大量时间，传递更多的信息量，所以本课程建议使用CAI课件。

作业是检验学生学习情况的重要教学环节，为了帮助学生掌握课程的基本内容，培养分析、运算的能力，建议布置作业5－8次，并在期末前安排一次综合作业作为主要考查环节。

实验是教学的一个主要环节，实验时间共4学时，每次实验每小组4－6人，使每个学生均有亲自操作的机会。

三、各章节内容及学时分配 1． 人类视觉与机器视觉(4学时): 人类视觉原理与视觉信息的处理过程；

机器视觉理论框架与应用；

成像几何学基础。

2． 值图像分析与区域分析（4学时）：阈值、几何特性、投影、游程长度编码、二值图像算法；

区域和边缘、分割、区域表示、分裂和合并。

3． 图像预处理（4学时）：直方图修正、图像线性运算、线性滤波器、非线性滤波器。

4． 边缘检测和轮廓表示（4学时）：梯度、边缘检测算法、二阶微分算子、LoG算法、图像逼近、Canny边缘检测器；

数字曲线及其表示、曲线拟合、Hough变换。

5．纹理（4学时）：纹理分析统计方法、有序纹理的结构分析、基于模型的纹理分析、用分形理论分析纹理、从纹理恢复形状。

6． 明暗分析（4学时）：图像辐射度、表面方向、反射图、从图像明暗恢复形状、光度立体。

7． 双目立体视觉（4学时）：双目立体视觉原理、精度分析、系统结构、立体成像、立体匹配、系统标定。

8． 三维视觉技术（4学时）：结构光三维视觉原理、光模式投射系统、标定方法；

光度立体视觉、由纹理恢复形状、激光测距法。

四、实验：

1． 实验目的与任务 本课程实验综合运用机器视觉基本理论、机器视觉实验装置和计算机图像处理软件，加深理解机器视觉的基本概念，掌握机器视觉图像基本处理方法，培养学生的动手能力和分析问题解决问题的能力。

2． 实验教学基本要求（1）掌握机器视觉图像基本处理方法：除噪、边缘增强、边缘检测。

（2）掌握三维物体的机器视觉识别方法：结构光法实验装置、三维物体数据的获取和三维物体的重建方法。

3． 实验教材或指导书 自编。

4． 实验项目一览表 序号 实验项目 内容提要 实验 类型 学时 分配 主要仪器 设 备 实验 地点 备注 1 视觉图像基本处理方法 滤波、图像增强与边缘检测 综合 2学时 配备图像处理软件的微机 机械设计及自动化实验室 2 三维物体的机器视觉识别方法 结构光法的图像数据获取、处理与三维模型重建 综合 2学时 结构光实验系统 机械设计及自动化实验室 五、考核方式：

（1）考核形式为考查，采用五级分制，考核环节为平时出勤、作业、实验和期末综合作业；

（2）平时成绩占35％，实验占30%，期末综合作业占35％。

第四篇：机器视觉课后心得体会

基本概念“机器视觉”，即采用机器代替人眼来做测量和判断。

机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。

机器视觉与计算机视觉的不同机器视觉不同于计算机视觉，它涉及图像处理、人工智能和模式识别

机器视觉是专注于集合机械，光学，电子，软件系统，检查自然物体和材料，人工缺陷和生产制造过程的工程，它是为了检测缺陷和提高质量，操作效率，并保障产品和过程安全。它也用于控制机器。机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。

机器视觉的技术进展在机器视觉系统中；关键技术有光源照明技术、光学镜头、摄像机、图像采集卡、图像处理卡和快速准确的执行机构等方面。在机器视觉应用系统中；好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键；起着非常重要的作用；它并不是简单的照亮物体而已。光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量；在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别；增加对比度；同时还应保证足够的整体亮度；物体位置的变化不应该影响成像的质量。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理；物体的几何形状、背景等要素。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等；同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。光学镜头相当于人眼的晶状体；在机器视觉系统中非常重要。一个镜头的成像质量优劣；即其对像差校正的优良与否；可通过像差大小来衡量；常见的像差有球差、彗差、像散、场曲、畸变、色差等六种。

摄像机和图像采集卡共同完成对物料图像的采集与数字化。高质量的图像信息是系统正确判断和决策的原始依据；是整个系统成功与否的又一关键所在。目前在机器视觉系统中；CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。CCD 摄像机按照其使用的CCD 器件可以分为线阵式和面阵式两大类。线阵CCD 摄像机一次只能获得图像的一行信息；被拍摄的物体必须以直线形式从摄像机前移过；才能获得完整的图像；因此非常适合对以一定速度匀速运动的物料流的图像检测；而面阵CCD 摄像机则可以一次获得整幅图像的信息。图像信号的处理是机器视觉系统的核心；它相当于人的大脑。如何对图像进行处理和运算；即算法都体现在这里；是机器视觉系统开发中的重点和难点所在。随着计算机技术、微电子技术和大规模集成电路技术的快速发展；为了提高系统的实时性；对图像处理的很多工作都可以借助硬件完成；如DSP、专用图像信号处理卡等；软件则主要完成算法中非常复杂、不太成熟、尚需不断探索和改变的部分。

从产品本身看，机器视觉会越来越趋于依靠PC技术，并且与数据采集等其他控制和测量的集成会更紧密。且基于嵌入式的产品将逐渐取代板卡式产品，这是一个不断增长的趋势。主要原因是随着计算机技术和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统应用领域越来越广泛，尤其是其具备低功耗技术的特点得到人们的重视。另外，嵌入式操作系统绝大部分是以C语言为基础的，因此使用C高级语言进行嵌入式系统开发是一项带有基础性的工作，使用高级语言的优点是可以提高工作效率，缩短开发周期，更主要的是开发出的产品可靠性高、可维护性好、便于不断完善和升级换代等。因此，嵌入式产品将会取代板卡式产品。应用：机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。代替传统的人工检测方法，极大地提高了投放市场的产品质量，提高了生产效率。

由于机器视觉是自动化的一部分，没有自动化就不会有机器视觉，机器视觉软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的核心系统，无论是用户还是硬件供应商都将机器视觉产品作为生产线上信息收集的工具，这就要求机器视觉产品大量采用“标准化技术”，直观的说就是要随着自动化的开放而逐渐开放，可以根据用户的需求进行二次开发。当今，自动化企业正在倡导软硬一体化解决方案，机器视觉的厂商在未来5-6年内也应该不单纯是只提供产品的供应商，而是逐渐向一体化解决方案的系统集成商迈进。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。

第五篇：机器视觉课后心得体会

经过机器视觉技术及应用这门课程的学习，我觉得受益匪浅。可以说这门课程更偏重于实践，也很好的锻炼了我们，老师讲课很认真，ppT准备的很详细，对于一些关键问题的讲解更是深入浅出。机器视觉技术，即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。

机器视觉不同于计算机视觉，它涉及图像处理、人工智能和模式识别，机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。

目前在机器视觉系统中；CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。加之机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。

通过本课程的学习，我们掌握了一些机器视觉方面的基本知识。这门课对于我们生活方面有很大的实用性，可以让我们了解到机器视觉的基本构造，对成为技术应用型人才，适应社会和培养实践能力与技能都起到了很大的作用。这样的学习让我们将知识更灵活的运用，更好的将知识和实践结合在一起并转化为技能。

通过这门课程的学习，我们懂得更多，收获更多，提升了自身操作能力的同时又学到了很多东西，我相信在以后的课堂学习和实践学习中可以掌握更多更深入的知识，不断的提高自身的学习与应用能力。