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，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，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，表面着色检测哪家好，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，才会经历诸多事物发生时，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，表面着色检测工厂价格，帮助它越发了解这个世界，表面着色检测设备方案，并最终代替我们完成更多的任务。
机器视觉系统与人类视觉的差异
人类视觉的适应性很强，能够在复杂变化的环境中识别目标，具有高级智能，运用逻辑分析和推理能力去识别变化的目标，以及总计规律，虽然人类视觉对色彩的分辨能力强，但是极容易受人的心理影响，不能够很好的量化。而且对灰度的分辨能力也很差，一般只能分辨64个灰度级，在空间分辨能力上也不能够取得很好的效果，不能观看微小的目标。
机器视觉则不同，机器视觉的灰度分辨力很强，就目前来说，一般可以使用256灰度级，采集系统具有10bit，等灰度，现在有4K*4K的面阵摄像机和8K的线阵摄像机，通过备置各种光学镜头，可以观测小到微米大到天体的目标，机器视觉对环境的要求不高，适应性极强，另外可以根据需要添加防护装置，机器视觉的快门时间很快，可达到10微妙左右，高速相机帧率可到到1000以上，处理器的速度也越来快，虽然那可以利用人工智能机神经网络技术，但机器视觉的智能很差，不能很好地识别变化的目标，受硬条件的制约，目前一般的图像采集系统对色彩的分辨能力较差，但具有可量化的优点，机器视觉的不能地方案中，运用现代先进的控制技术，结合工业镜头，对物体的成像质量和检测标准都有了很大的提升。
工业镜头在机器视觉系统中扮演者眼睛的角色，镜头在基本功能就是实现光束变换，在机器视觉系统中，镜头的主要是将成像目标在图像传感器的光敏面上，镜头的质量直接影响到机器视觉系统的整体性能，合理的选择和安装镜头，是机器视觉系统设计的重要换季。不同的工业镜头的成像质量有着千差万别，就算是同一类型的工业镜头也是如此，这些差异取决于材质，表面着色检测，加工精度和镜片结构的不同，同时也会导致不同档次的工业镜头价格从几百元到几万元的巨大差异，如普密斯的千万像素工业镜头，定位就在中高端市场，很多镜头设计及生产厂家打进高端产品市场，必须对产品有更高的要求。
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