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。6、易操作：机器视觉系统提供模块化和以点、线、弧等基本元素为基础的客户自定义测量两种测量方式，而且软件系统界面简洁，功能设置方便易学，就算是普通员工经过短期培训后，就可以熟练操作。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。

应用领域

机器视觉起步阶段，主要应用于半导体和电子行业，经过多年的发展，机器视觉目前在食品、汽车、日用品、航空航天、***、纺织等众多领域得到更多应用。广泛的应用也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据、判断动作等逐步朝着更具开放性的方向发展。随着智能制造启动实施，各行各业对应用机器视觉的工业自动化、智能化需求日益凸显，市场发展潜力巨大，其市场复合年增长率达到9.3%。自学习功能强大，可通过观测物体样品自动提取合格标签，并根据生产过程或实际生产环境的不同进行检验，经判断模式检测后判定标签是否合格。需求量的逐年增加将扩大机器视觉的发展空间，企业将从产品供应商向系统解决方案提供商转型，以智能制造需求为导向，加速研发与生产线或测试控制系统配合使用的工业视觉解决方案，助力制造业转型升级。

机器视觉技术在包装检测行业主要应用如下：

● 校验标签的有无；

● 校验包装上正确的标签；

● 校验包装上的标签是否有破损、污点或瑕疵；

● 校验标签边角是否折叠；

● 检测标签的方位角是否在限定的范围。

机器视觉检测系统检测产品具有直观、友好的用户界面，同时软件预先设计方案简化了机器视觉在工业应用中的配置。图形界面操作指南为用户提供了简便的工作过程，可以迅速创建自定义测量系统。昆田仪器作为影像测量仪***生产厂家，就其对工件高度测量的方式进行详细分析。安装简单，无须长时间培训，生产工作效率和产品质量控制很快就可以提高。

纵观行业发展，机器视觉检测技术的应用，不断的改良生产模式，彰显价值体系，使得印刷包装检测、电子制造、自动化生产等行业朝着更智能、更快速的方向发展。

应行业应用需求，各类机器视觉检测系统及设备陆续面世，为了提高产品精密产品的质量和性能、缩短检测周期、降低人力成本，欣维视觉（x***is）为解决精密检测问题，推出一系列机器视觉检测设备，并已成功投入工业应用。