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| 机器视觉工业应用-工业显微成像分析专业硬度计 |
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机器视觉工业应用-工业显微成像分析专业硬度计机器视觉 视觉是我们强大的感知方式，它为我们提供了关于周围环境的大量信息；从而使得我们可以在不需要进行身体接触的情况下，直接和周围环境进行智能交互。离开视觉，我们将丧失许多有利条件，因为通过视觉，我们可以了解到：物体的位置和一些其他的属性，以及，物体之间的相对位置关系。因此，不难理解为什么几乎自从数字计算机出现以后，人们就不断地尝试将视觉感知赋予机器。 视觉同时又是我们复杂的感官。我们所积累的关于生物视觉系统的实现方式的知识，仍然是不完整的：并且，这些知识主要是关于：生物视觉系统对直接来自感知器的信号的处理过程。但是，我们所知道的是：生物视觉系统的确是非常复杂的!难怪许多将视觉感知赋予机器的尝试后都以失败告终。但是，在这个过程中，人类仍然取得了巨大的进展。现在，那些能够在各种不同环境下工作的视觉系统，已经成为很多机器的一部分。 机器视觉的大部分进展都是在工业应用中取得的。在工业应用中，视觉环境是可以被控制的，并且，机器视觉系统所面临的任务是明确清晰的。这方面的一个典型例子是：我们使用视觉系统来指导机器臂抓取传送带上的零件。然而，在那些使用计算机来从图像中获取不明确信息的领域中，计算机视觉所取得的进展则较少。这是因为：对于某些信息，即使是人都难以对其进行解释。当我们所处理的是：那些无法由人类视觉感知的光所形成的图像时，常常会发生这种情况。这方面的一个典型例子是：对肺部的X射线成像结果进行解释。 在各个领域的发展过程中，都有这样的现象：随着该领域的不断发展，一些早期的方法不得不被舍弃掉，新的概念被不断引入。尽管有时这会让人感到沮丧，但是，在寻找问题解决方案的过程中，这也是使人感到非常刺激的一件事情。例如，有人认为：我们并不一定非得去理解图像的生成过程：另一些人则过度迷恋于：一些没有太大通用性的特殊计算方法。本书所提出的一些方法，在将来的某一适当时候，无疑会被改进或舍弃。这个领域的发展实在是太快了! 我们无法在这里建立一个“通用”的机器视觉系统。相反的，我们将致力于：构建一个在可控环境中处理特殊任务的系统，或者一些模块。这些模块终可以成为一个多用途系统中的一部分。对于实际应用中的问题，我们自然会关心其速度和花费。在实际应用中，我们所需要处理的数据量往往是十分巨大的，而我们所拥有的计算能力往往是有限的。这使得我们常常难以在这些因素之间寻找到一种令人满意的平衡。
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