機器視覺系統(tǒng)是一種利用機器代替人眼來進行各種測量和判斷的技術(shù)，它綜合了光學(xué)、機械、電子、計算機軟硬件等方面的技術(shù)。這種技術(shù)在多個行業(yè)中都有廣泛應(yīng)用，主要包括以下幾個領(lǐng)域：

應(yīng)用說明

提供技術(shù)支持，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率

計算機視覺技術(shù)

計算機視覺是一個涉及多個學(xué)科領(lǐng)域的復(fù)雜問題，需要使用多種技術(shù)和方法來解決。以下是計算機視覺中的一些主要技術(shù)：

圖像處理

包括圖像增強、濾波、幾何變換、邊緣檢測等方法，用于對圖像進行預(yù)處理和特征提取。

特征提取

包括局部特征和全局特征的提取方法，用于描述和表示圖像中的對象和場景。

物體識別和分類

包括基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的方法，用于識別和分類圖像中的對象和場景。

目標檢測和跟蹤

包括基于區(qū)域提取和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，用于檢測和跟蹤圖像或視頻中的目標對象。

三維重建

包括立體匹配、結(jié)構(gòu)從運動、激光掃描等方法，用于從多個圖像或傳感器數(shù)據(jù)中重建三維場景。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自編碼器等深度學(xué)習(xí)模型，用于圖像分類、目標檢測、圖像生成等任務(wù)。

光流分析

包括基于像素級和區(qū)域級的方法，用于分析圖像序列中的運動和變化。

以上是計算機視覺中的一些主要技術(shù)，但這個領(lǐng)域發(fā)展迅速，新的方法和技術(shù)不斷涌現(xiàn)，這些技術(shù)的發(fā)展也在不斷推動著計算機視覺的進步和應(yīng)用。