机器视觉工具是一种识别允许计算机读取视觉显示内容的方法。考虑到与语音识别相当的视觉效果,机器视觉将使用一个或多个摄像机、ADC(模数转换)和DSP(数字信号处理)组件。使用这些工具接收的数据被发送到控制器,使计算机能够“查看”数据。
与许多不同类型的视觉系统一样,机器视觉考虑了传递视觉数据的两个重要方面。首先,存在对光照条件敏感的问题。用于实现机器视觉的工具必须提供即使在昏暗光线下也能捕获数据的能力,以及检测明显微弱的不可见波长的脉冲的能力。第二,机器视觉工具与分辨率有关。视觉数据的捕获和处理要求清晰地描绘视野范围内的所有对象。实现灵敏度和分辨率之间的理想混合需要从一个实例到下一个实例进行一些调整。。
机器视觉吸收了人眼可以看到的整个电磁波波长范围,并扩展了该范围。机器视觉系统利用红外线、紫外线和X射线的波长来实现分辨率和灵敏度的正确平衡,这并不罕见。通过人工智能的存在来提高物体的深度,以及使用高分辨率摄像机来提高数据的整体质量,可以增强捕获视觉数据的过程。。
如今,机器视觉工具的使用在许多类型的工业和医疗应用中都很普遍。当需要识别伪造的物体,如伪造的签名或伪造的货币时,机器视觉被证明是非常有用的。手写分析是另一项从机器视觉的进步中获益匪浅的功能。纺织工业使用机器视觉作为一种手段来检查所生产的织物和材料上的图案和染料浓度。机器视觉还增强了捕获用于诊断医疗问题的图像的能力。。
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