图像识别的高级阶段一拥有视觉的机器
图像识别是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。识别过程包括图像处理、图像分割、特征提取和判断区配。简单来说，图像识别就是计算机如果像人一样读懂图片的内容。借助图像识别技术，我们不仅可以通过图片搜索更快的获取信息，还可以产生一种新的与外部世界交互的方式，甚至会让外部世界更加智能的运行。
目前图像识别技术是作为一个工具来帮助我们与外部世界进行交互，只为我们自身的视觉提供了一个辅助作用，所有的行动还需要我们自己完成。而当机器视觉真正具有了视觉之后，表面质量视觉检测，他们完全有可能代替我们去完成这些行动。目前的图像识别应用就像是盲人的导盲犬，在盲人行动时为其指引方向；而未来图像识别技术将会同其他人工智能技术将会同其他人工智能技术融合子啊一起，成为盲人的全职管家，不需要盲人进行任何行动，而是由这个管家帮助其完成所有事情。假如图像识别是一个工具，就如同我们在驾驶汽车是佩戴谷歌眼镜，它将外部信息进行飞行后传递给我们，我们在依据这些信息做出行驶决策，表面着色视觉检测品牌，而如果将图像识别利用在机器视觉和人工智能上，这就如果股谷歌的无人驾驶汽车，机器不仅可以对外部信息进行获取和分析，还全权负责所有的行驶活动，让我们得到完全的解放。
在人工智能中，感知是通过解释传感器的响应而为机器提供他们所处世界的信息，其中它们与人类共有的感知形态包括视觉、听觉和触觉，而视觉最为重要，因为视觉是一切行动的基础，人类感觉信息中的80%都是视觉信息，机器视觉之于人工智能的意义就是视觉之与人类的意义，而决定这机器视觉的就是图像识别技术。
更重要的是，在某些应用场景，机器视觉比人类人类视觉更具有优势，它更加准确，客观和稳定。人类视觉有着天然的局限，我们看起来能立刻且毫无费力的感知世界，而且似乎也能详细生动的感知整个视觉场景，但这只是一个错觉，只有投射到眼球中心的视觉场景的中间部分，我们才能详细而色彩鲜明的看清楚。偏离中间大约10度的位置，神经小更加分散并且只能探知光和阴影，也就是说，在我们视觉世界的边缘是无色、模糊的。因此，我们才会存在变化盲视，薄膜表面异物视觉检测，才会经历诸多事物发生时，视觉检测，仅仅关注其中一样，而忽视了其他事物的发生，或者不知道他们的发生，而机器在这方面就有着更多的优势，他们能够发现和记录视力所及范围内发生的事情，拿应用最广的视频监控来说看，传统监控需要有人子啊电视墙前面时刻保持高度警惕，然后再通过自己的对视频的判断来得出结论，但这往往会因为人的疲劳，视觉局限和注意力分散等原因影响监控效果，但有了成熟的图像识别技术之后，再加以人工智能的支持，计算机就可以自行对视频进行分析和判断，发现异常情况直接报警，带来了更高的效率和准确度；在反恐领域，借助机器的人脸识别技术也要远远于人的主观判断。
图像识别技术，连接着机器和这个一无所知的世界，帮助它越发了解这个世界，并最终代替我们完成更多的任务。
机器视觉系统设置
机器视觉系统是指计算机来实现人的视觉功能，也是就用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，踏实一个三维采样系统，三维物体可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜的二维的像来对该物体进行三维理解。
所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征等的理解。机器视觉系统的输入装置可以在摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所有做的是从这种二维投影图像到三维客观视觉的逆变换，也就是根据这种二维投影图像取重建三维的客观世界。
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率，控制生产过程中的产量、采集产品数据等，产品的分类和选择也集成于检测功能。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。剞劂系统夹名称生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机，图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其他系统集成。
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