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机器视觉技术使用图像识别算法来识别图像中的物体

【机器视觉技术使用图像识别算法来识别图像中的物体】 嵌入式系统中视觉技术的迅速普及，推动了用于汽车安全、机器视觉和运动分析的超高速成像解决方案 。相应地，通过更强大的图像传感器和更小的像素体系结构，可以显着提高其产品的性能和成像功能 。
机器视觉技术使用图像识别算法来识别图像中的物体，并在不影响诸如工业自动化、机器人技术、无人机和3D建模等广泛应用的情况下，为物体提供更详细准确的图像而不会造成变形 。

机器视觉技术使用图像识别算法来识别图像中的物体
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首先，小型但功能强大的处理器平台正在降低传统机器视觉系统的成本 。其次，借助强大、低成本和高能效的处理技术，新型图像传感器正在迅速发展，以满足诸如光学检查和工业自动化等工业级成像应用的需求 。
图像传感器是任何机器视觉设计中的关键要素，它正在对速度和分辨率方面进行快速改造 。新的图像传感器可实现更高的帧速率，而不会影响图像质量 。而且，为了分辨率，这些图像传感器具有强大的光学特点，可确保现代机器视觉检查所需的成像细节和性能 。
这些低功耗嵌入式系统还可以支持多种产品分辨率，同时满足广泛的像素功能 。在这些随着新的像素架构而迅速发展的嵌入式视觉系统中，较大的像素可以以给定的光学样式来交换分辨率，以获得更高的成像灵敏度 。
机器视觉是工业自动化革命的核心 。但机器视觉不仅仅将目光投向工业机器人技术革命 。它的应用涵盖了几乎所有机器以及制造周期的各个方面 。

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实际上，机器视觉正在为工厂车间外的许多应用提供服务 。机器视觉的使用范围涵盖了智能交通系统中的车牌识别、跟踪无收银员商店中顾客和物品的运动，以及成为自动驾驶汽车的导引核心 。
如今，机器学习已成为自动驾驶汽车中的关键支持技术 。它在高级驾驶员辅助系统（ADAS）中也起着至关重要的作用，在该系统中，多种机器视觉算法可提供无可挑剔的感知准确性 。
机器视觉还针对几个以相机为中心的应用执行智能视频内容分析，这些应用包括监视、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）头戴式耳机及配件 。

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部分图像传感器采用全局快门传感器技术来消除运动伪影和模糊效果 。全局快门在相机设计中创造了新的高度，可实现出色的成像性能、高图像均匀性和低噪点 。与卷帘快门不同，全局快门技术使传感器能够同时扫描图像的整个区域，这在机器视觉应用中是至关重要的 。
机器视觉领域的另一个重大转变与从电荷耦合器件（CCD）图像传感器到更经济的基于CMOS的摄像头系统的转变，该摄像头系统还消耗更少的功率并提供更高的帧速率 。
CMOS图像传感器已在两个主要方面取得了长足进步：图像速率和噪声水平 。对于嵌入式视觉系统，由于改善了噪声特性，CMOS传感器正逐渐成为一种较为经济的可行的选项 。而且，CMOS图像传感器可提供更大表面积的更详细视图，这是工厂自动化环境中的一项至关重要的要求 。
机器视觉是人工智能（AI）革命的重要体现，已经从学术研究转向商业领域 。例如，机器视觉系统现已广泛用于焊接领域的自动焊缝检测中，或在焊接过程中控制焊接设备的焊接路径准确性；或在焊后检查焊缝的焊接效果 。

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以CMOS为中心的摄像头设计正在帮助开发人员满足机器视觉应用中的处理要求和低功耗约束 。机器视觉与图像传感器技术设计的重大转变，都是为服务于运动分析、机器人技术、跟踪、工业检查和计量等应用领域 。
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