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机器视觉系统的发展
编辑: 时间: 2018-04-26 14:38 浏览量: 32

机器视觉系统图


    模式识别:起源于20世纪50年代的机器视觉,早期研究主要是从统计模式识别开始,工作主要集中在二维图像分析与识别上,如光学字符识别OCR( Optical Character Recognition)、工件表面图片分析、显显微图片和航空图片分析与解释。


    积木世界:20世纪60年代的研究前沿是以理解三维场景为目的的三维机器视觉。1965 体形状及物体的空间关系进行描述。他的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维机器觉的研究。


    对积木世界的创造性研究给人们以极大的启发,许多人相信,一且由白色积木玩具组成的三维世界可以被理解,则可以推广到理解更复杂的三维场景。

    于是,人们对积木世界进行了深入的研究。研究的范围从边缘、角点等特征提取,到线条、平面、曲面等几何要素分析,一直到图像明暗、纹理、运动以及成像几何等,并建立了各种数据结构和推理规则。


机器视觉系统图


    起步发展:20世纪70年代出现了一些视觉运动系统( Guzman1969, Mackworth973)与此同时,美国麻省理工大学的人工智能(AI, Artificial Intelligence)实验室正式开设“机器视觉”的课程,由国际著名学者B.K.P.Hom教授讲授。


    大批著名学者进入麻省理工大学1977年, David Marr教投在麻省理工大学的人工智能(AD)实验室领导一个以博士生为主体的研究小组,于1977年提出了不同于“积木世界”分析方法的计算视觉理论,该理论在蓬勃发展:20世纪80年代到20世纪90年代中期,机器视觉获得蓬勃的发展,新概念新方法、新理论不断涌现。


   如:基于感知特征群的物体识别理论框架、主动视觉理论框架到目前为止,机器视觉仍然是一个非常活跃的研究领域。


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