机器视觉检测技术及应用

对于动态图像的分析以及最后识别运动目标，目前主要通过两个途径来实现.一种途径是模仿人眼成像及识别物体的机理，让计算机从获得的二维连续图像序列中提炼出运动目标，并从中重构出三维物体的可视部分以达到识别物体的目的.虽然在这一方面的研究取得了一些进展，但是由于其它方面的研究滞后以及计算机的固有缺陷(例如，计算机系统普遍地采用二维逻辑，视觉检测系统，而人眼成像及识别物体不仅仅是二维的)，使得通过这一途径完全还原及识别运动目标的研究进展缓慢.

随着计算机硬件技术的迅猛发展，高速处理芯片和高速大容量存储器芯片的出现与普及，使得从图像序列中检测出运动信息、识别与跟踪运动目标和估计三维运动及结构参数成为计算机视觉领域中一个非常活跃的分支，由于其在国民经济和军事领域的许多方面有广泛的应用，北京视觉检测，对它的研究受到各国的普遍关注

讨论了图像法识别物体运动参数的基本原理和过程.通过分析，比较了每一个子过程中采用的图像处理方法的优劣，指出了图像法识别运动物体在目前存在的主要问题是目标样本库太大以及线性成像系统带来的对原始输入信号的干扰，影响了对运动目标的实时响应处理和智能化识别.

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