图像的识别

图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是机器视觉系统必须完成的一个任务。

按照图像识别从易到难，可分为三类问题。类识别问题中，图像中的像素表达了某一物体的某种特定信息。如遥感图像中的某一像素代表地面某一位置地物的一定光谱波段的反射特性，通过它即可判别出该地物的种类。第二类问题中，待识别物是有形的整体，二维图像信息已经足够识别该物体，如文字识别、某些具有稳定可视表面的三维体识别等。但这类问题不像一类问题容易表示成特征矢量，在识别过程中，应先将待识别物体正确地从图像的背景中分割出来，再设法将建立起来的图像中物体的属图与假定模型库的属图之间匹配。第三类问题是由输入的二维图、要素图、2·5维图等，得出被测物体的三维表示。这里存着如何将隐含的三维信息提取出来的问题，当是今研究的热点。机器视觉在我国从起步发展至今，已超过15年的发展历程，随着工业自动化水平的不断提高，机器视觉已进入高速发展阶段，在效率、速度、精度、稳定性等方面均有大幅提升。

在智能制造过程中，机器视觉检测主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，***终用于实际检测、测量和控制。

实现“中国制造2025”，完成从制造大国向制造强国的转变，智能制造是主攻方向。在智能制造过程中，机器视觉检测主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，***终用于实际检测、测量和控制。随着智能制造的愈演愈烈，市场对于机器视觉检测的需求也将逐渐增多。机器视觉领域的应用还有其他更多，正是因为综用了机器视觉、电子软件、虚拟仪器等技术，让领邦仪器在创新研发上呈现出多样化的特点，检测领域除尺寸外观外，还涉及力学、电学、温度、声学振动、密封性等众多方面。

机器视觉检测产业链

机器视觉检测在生活中的的应用及其广泛，在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域，都发挥着重要的作用。而宏观上看，发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业，在***、安防以及交通领域较为集中。这些细分领域的***者，大多都具有自身技术优势，并将为各类场景提供应用解决方案来盈利。机器视觉系统相当于人类的眼睛，“眼睛”通过把“看”到的影像传送到控制芯片，然后通过控制程序来进行事态的判断。

那么，为什么一定要用到机器视觉呢?

1、机器视觉能够提高整个生产的速度，并且会减少整体的拒绝率。

2、自动检测能够在不利环境中实施，并且能够把检测到的信息记录下来用于后续统计分析。

3、需要人眼检测的地方，其检测结果依赖于操作者的疲劳度、责任心和经验等。

4、机器视觉能够实现产品在线100%的检测，便于系统集成。

5、机器视觉能够帮助提高用户对制造商产品的信心，并且增加销售量。

在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的提升;也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。需求决产品，只有满足需求的产品才有生存的空间，这是不变的规律。机器视觉也是如此。其它的方法如边缘踪法，主要着眼于保持边缘性质，跟踪边缘并形成闭合轮廓，将目标分割出来。