光学专题
一、单选题(共10道，每道10分)
1.“影”是生活中常见的光现象，如做光学游戏的“手影”、留下美好记忆照片的“摄影”、幻灯机射到屏幕上的“投影”、湖岸景色在水中形成的“倒影”等，如图，它们与物理知识对应关系正确的是( )
A.手影—平面镜成像
B.摄影—光的反射
C.投影—凸透镜成像
D.倒影—光的折射
答案：C
解题思路：
A：手影是影子，光在沿直线传播过程中遇到不透明的物体，在物体的后面形成的光照不到的暗区叫影子，故A错误；
B：摄影是利用凸透镜成倒立、缩小、实像，透镜是光的折射原理，故B错误；
C：投影是利用凸透镜成倒立、放大、实像，故C正确；
D：倒影是平面镜成像，平静的水面相当于平面镜，平面镜成的像与物关于水面对称，所以是倒立的，其原理是光的反射，故D错误。
故选C。
试题难度：三颗星知识点：光现象综合
2.如图所示，相邻两室，一明一暗，在两室之间的墙壁上有一平面镜M，且
∠AOC=∠BOC。若甲、乙两人分别站在A、B处，面向平面镜张望，则( )
A.甲能看到乙，乙看不到甲
B.甲能看到乙，乙也能看到甲
C.甲看不到乙，乙看不到甲
D.甲看不到乙，乙可看到甲
答案：D
解题思路：
甲乙两人不是光源，本身不能发光，只能反射外界射到他们身上的光。甲在明亮的室内，有外来的光线射到他的身上，他的身体表面又能将这些光线反射出去。被甲反射的一部分光线射到平面镜M上，又会被平面镜反射；由于∠AOC=∠BOC，所以从甲身上射向平面镜M的光线会沿OB方向反射，而乙处在B点，故乙能接收到来自甲的光线，即乙看到了甲。
乙在暗室中，外界没有光线射到他的身体表面，他本身又不能发光，因此不会有从乙射出的光，照射到平面镜M上，更不会进入到甲的眼镜，所以甲不能看到乙。
故选D。
试题难度：三颗星知识点：光的反射定律
3.检查视力时，眼睛和视力表应相距5m。现将视力表挂在平面镜前3m处，小明从平面镜中看视力表上的符号，则小明离平面镜的距离是( )
A.2m
B.3m
C.2.5m
D.5m
答案：A
解题思路：
视力表距平面镜3m，则视力表在平面镜中所成的像距离平面镜也为3m，
已知眼睛与视力表的像应相距5m，则人距平面镜应为5m-3m=2m。
故选A。
试题难度：三颗星知识点：平面镜成像的特点
4.一人从竖直平面镜中看到后面墙上钟的像，如图所示，则实际时间为( )
A.3：40
B.4：20
C.8：20
D.9：40
答案：A
解题思路：
根据镜面对称的性质，分析可得题中所显示的时刻与3：40成轴对称，所以此时实际时刻为3：40。
故选A。
试题难度：三颗星知识点：平面镜成像的应用
5.把一根筷子斜插入盛水的玻璃杯里，从正面看过去的情形和图中哪个图相符( )
A. B.
C. D.
答案：B
解题思路：
在光的折射现象中，无论是从水下看向水上，还是从水上看向水下，像都在实际物体的上方；我们看到的是筷子的像，水下筷子所成的像在实际物体的上方，故看起来是向上弯折，故选B。
试题难度：三颗星知识点：光的折射规律
6.有一盛水的圆柱形敞口容器，水面的升降可由进水管和出水管调节。在其右侧某一高度朝确定方向射出一激光束，在容器底部产生一个光斑，如图所示，该光斑( )
A.是激光束经水面反射后形成的；若向右移动，表明水面上升
B.是激光束经水面反射后形成的；若向左移动，表明水面上升
C.是激光束经水面折射后形成的；若向左移动，表明水面下降
D.是激光束经水面折射后形成的；若向右移动，表明水面下降
答案：C
解题思路：
光从空气斜射入到水中时会发生折射现象；
当水面上升时，入射光线不变，则入射角不变，折射角也不变，此时入射点右移，则光斑也右移。
当水面下降时，入射光线不变，则入射角不变，折射角也不变，此时入射点左移，则光斑也左移。
综上所述正确答案选C。
试题难度：三颗星知识点：光的折射规律
7.如图所示，C为蓝色玻璃，D为白屏。一束太阳光从三棱镜的一边入射，当太阳光经过三棱镜折射后，出射光线再经过C射到D上。则关于射到D上的光的颜色是( )
A.红光
B.白光
C.黄光
D.蓝光
答案：D
解题思路：
太阳光通过三棱镜后，被分解成红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫七种色光，但是只有蓝光能透过蓝玻璃，所以白屏上是蓝光。
故选D。
试题难度：三颗星知识点：物体颜色的判断
8.实验室备有甲、乙、丙三个凸透镜，三个实验小组分别用这三个凸透镜探究凸透镜成像规律，实验时，当蜡烛到透镜的距离都为12cm时，甲、乙、丙三透镜分别成缩小的实像、放大的虚像、放大的实像，则这三个透镜的焦距f甲、f乙、f丙的大小关系为( )
A. B.
C. D.
答案：B
解题思路：
当蜡烛到透镜的距离为12cm，即u=12cm时，甲透镜成缩小的实像，说明
，即；
乙透镜成放大的虚像，说明，即；
丙成放大的实像，说明，即；
所以，故选B。
试题难度：三颗星知识点：凸透镜成像的规律
9.小明用一架焦距不变的照相机给小刚拍一张2寸的全身照，小刚在原地不动，小明又要给
他拍一张2寸的半身照，正确的操作是( )
A.小明靠近相机，并使镜头往里缩
B.小明靠近相机，并使镜头往外伸
C.小明靠近相机，并增大光圈
D.小明远离相机，并使镜头往外伸
答案：B
解题思路：
焦距不变时，凸透镜成像动态规律：物近像远像变大
像从2寸的全身照变为2寸的半身照时，像变大了，此时物距应该变近一些，像距应该变远一些，所以正确的操作应该是小明靠近相机（减小物距），并且镜头往外伸（增大像距）。故选B。
试题难度：三颗星知识点：凸透镜成像的规律
10.人眼中的晶状体相当于凸透镜，如图为来自远方的光经某同学眼球折光系统折射后的情况示意图，则该同学矫正视力时应该配戴的眼镜是图中的( )
A. B.
C. D.
答案：D
解题思路：
图中来自物体上的光，经某同学眼球折光系统折射后，会聚在视网膜的前方，说明该同学为近视眼，应佩戴凹透镜进行矫正。而凹透镜是指中间薄边缘厚的透镜，
故选D。
试题难度：三颗星知识点：视力的矫正
锐化半径：决定作边沿强调的像素点的宽度，若半径为1，从亮到暗的整个宽度是两个像素。如果半径为2，则边沿两边各有两个像素点，从亮到暗的整个宽度是4个像素。半径越大，细节差别也清晰，但同时产生光晕。 阀值：决定多大反差的相邻边界可以锐化处理，而低于此反差值则不锐化处理。阀值的设置时避免因锐化处理而导致的斑点和麻点等问题的关键参数。 光晕：halation 在曝光拍摄过程中，强光投射到胶片上，透过胶片乳剂中在片基表面进行反射，从而致使图像发晕。 过冲（overshoot）：第一个峰值或谷值超过设定电压，对于上升沿是指最高电压，而对于下降沿是指最低电压。 下冲（undershoot）：第一个谷值或峰值。过分的过冲能够引起保护二极管工作，导致过早的失效。 锯齿（aliasing）：采样频率小于图像信号最高频率的2倍时，在采样频率的高次谐波附近会产生带波重叠的噪音。 色温 在了解白平衡之前还要搞清另一个非常重要的概念――色温。所谓色温，简而言之，就是定量地以开尔文温度（K）来表示色彩。英国著名物理学家开尔文认为，假定某一黑体物质，能够将落在其上的所有热量吸收，而没有损失，同时又能够将热量生成的能量全部以“光”的形式释放出来的话，它便会因受到热力的高低而变成不同的颜色。例如，当黑体受到的热力相当于500—550℃时，就会变成暗红色，达到1050－1150℃时，就变成黄色，温度继续升高会呈现蓝色。光源的颜色成分与该黑体所受的热力温度是相对应的，任何光线的色温是相当于上述黑体散发出同样颜色时所受到的“温度”，这个温度就用来表示某种色光的特性以区别其它，这就是色温。打铁过程中，黑色的铁在炉温中逐渐变成红色，这便是黑体理论的最好例子。色温现象在日常生活中非常普遍，相信人们对它并不陌生。钨丝灯所发出的光由于色温较低表现为黄色调，不同的路灯也会发出不同颜色的光，天然气的火焰是蓝色的，原因是色温较高。正午阳光直射下的色温约为5600 K，阴天更接近室内色温3200K。日出或日落时的色温约为2000K，烛光的色温约为1000K。这时我们不难发现一个规律：色温越高，光色越偏蓝；色温越低则偏红。某一种色光比其它色光的色温高时，说明该色光比其它色光偏蓝，反之则偏红；同样，当一种色光比其它色光偏蓝时说明该色光的色温偏高，反之偏低。
车牌自动识别 近年来，随着物联网、车联网的迅猛发展，以及中国汽车数量的不断增加，这对智能交通系统提出了新的要求。作为智能交通系统一部分的集成信号处理、计算机视觉、模式识别等技术的车牌识别系统因而也有了新的应用和挑战。除传统的用于高速公路超速违章管理、停车场管理、车辆流量管理以及车辆电子收费系统外，车牌识别系统还可以用于移动机器人对停车场车辆的监管以及交通管理部门对违章车辆车牌的自动登记等。 一、车牌自动识别系统的技术说明 车牌自动识别系统采用车牌识别技术来实现技术效果的。车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。 车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。
课题光学图像信息处理 1．了解光学图像信息处理的基本理论和技术 教学目的 2．掌握光的衍射、光学傅里叶变换、频谱分析及频谱滤波的原 理和技术。 重难点 1．光具组各元件的共轴调节； 2．傅里叶变换原理的理解。 教学方法讲授、讨论、实验演示相结合。 学时 3个学时 一、前言 光学信息处理技术是近20年多来发展起来的新的研究领域，在现代光学中占有重要的位置。光学信息处理可完成对二维图像的识别、增强、恢复、传输、变换、频谱分析等。从物理光学的角度，光学信息处理是基于傅里叶变换和光学频谱分析的综合技术，通过在空域对图像的调制或在频域对傅里叶频谱的调制，借助空间滤波的技术对光学信息进行处理。 二、实验仪器 黑白胶片、白光光源、聚光镜、小孔滤波器、准直镜、黑白编码片框架、傅氏变换透镜、频谱滤波器、场镜、CCD彩色摄像机、彩色监视器、白屏等。 三、实验原理 光学信息处理的理论基础是阿贝（Abbe）二次衍射成像理论和著名的阿贝－波特（Abbe－Porter）实验。阿贝成像理论认为，物体通过透镜成像过程是物体发出的光波经物镜，在其后焦面上产生夫琅和费衍射的光场分布，即得到第一次衍射的像（物的傅里叶频谱）；然后该衍射像作为新的波源，由它发出次波在像面上干涉而构成物体的像，称为第二次衍射成像，如图1所示。
进一步解释，物函数可以看作由许多不同空间频率的单频（基元）信息组成，夫琅和费衍射将不同空间频率信息按不同方向的衍射平面波输出，通过透镜后的不同方向的衍射平面波分别汇聚到焦平面上不同的位置，即形成物函数的傅里叶变换的频谱，频谱面上的光场分布与物函数(物的结构)密切相关。不难证明，夫琅和费衍射过程就是傅里叶变换过程，而光学成像透镜即能完成傅立叶变换运算，称傅里叶变换透镜。 阿贝成像理论由阿贝－波特实验得到证明：物面采用正交光栅（网格状物），用平行单色光照明，在频谱面放置不同滤波器改变物的频谱结构，则在像面上可得到物的不同的像。实验结果表明，像直接依赖频谱，只要改变频谱的组份，便能改变像。这一实验过程即为光学信息处理的过程，如图2所示。 如果对物或频谱不进行任何调制（改变），物和像是一致的，若对物函数或频谱函数进行调制处理，由图2所示的在频谱面采用不同的频谱滤波器，即改变了频谱则会使输出的像发生改变而得到不同的输出像，实现光学信息处理的目的。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/0417278133.html, 光学遥感图像多目标检测及识别算法设计与实现 作者：姬晓飞秦宁丽 来源：《计算机应用》2015年第11期 摘要：针对目前光学遥感图像处理与分析多集中在单目标检测及识别领域的局限性，多目标检测及识别成为了一个非常值得关注的研究课题，提出了一种光学遥感图像多目标检测及识别算法。首先，采用自适应阈值算法对目标快速检测分割；然后，结合图像金字塔思想和基于尺度不变特征变换的特征包（BoFSIFT）特征提出了一种分层的BoFSIFT特征表示目标的全局特征和局部特征，详细地描述了目标的分布特性；最后，采用基于径向基核函数的支持向量机为弱分类器的AdaBoost算法，经过不断更新权重之后得到一个强分类器对待测试目标图像完成分类识别，识别率达到了93.52%。实验结果表明，所提算法对多类遥感图像目标的分割效果显著，特征选取恰当，识别方法快速有效。 关键词：光学遥感图像；多类目标；自适应阈值；基于尺度不变特征变换的特征包特征；AdaBoost算法 中图分类号： TP751.1 文献标志码：A 0引言 光学遥感图像通常是指可见光和部分红外波段传感器获取的影像数据，其直观易理解，空间分辨率通常比较高，在有光照和晴朗的天气条件下，图像内容丰富，目标结构特征明显，便于目标分类识别。随着遥感技术和模式识别技术的发展，对光学遥感图像多目标分类和识别的研究已引起了广泛关注，它的发展对对地观测、军事侦察等领域有广泛的意义[1]。 基于光学遥感图像的多目标检测与识别研究主要涉及目标分割检测、特征提取和目标识别3个阶段。目标的检测分割阶段是提取遥感图像信息的重要准备环节，在目标点检测的基础上，依据特征把图像划分成多个区域[2]。文献[3]对纯海洋背景和海陆背景两种情况下的舰船目标分别用区域生长法和先验法完成目标分割；文献[4]对传统的圆形检测Hough变换方法作了改进，首先是计算目标梯度场检测油库圆心坐标，然后通过计算梯度值加权估计半径值以便对目标准确定位；文献[5]首先用小波分析建筑物目标，然后结合马尔可夫随机场（Markov Random Field，MRF）完成检测分割。 目标的特征提取阶段对识别结果有至关重要的作用，通过提取图像的某些直观自然特征或变换得到的构造特征在实现数据压缩的同时，提高目标之间的特征差异性。文献[6]提出了一
光学信息处理 1. 引 言 自六十年代激光出现以来，光学的重要发展之一是形成了一个新的光学分支——傅里叶光学。傅里叶光学是指把数学中的傅里叶分析方法用于波动光学，把通讯理论中关于时间、时域、时间调制、频率、频谱等概念相应地改为空间、空域、空间调制、空间频率、空间频谱，并用傅里叶变换的观点来描述和处理波动光学中学波的传播、干涉、衍射等。傅里叶变换已经成为光信息处理的极为重要的工具。 光学信息处理就是对光学图像或光波的振幅分布作进一步的处理。自从阿贝成像理论提出以后，近代光学信息处理通常是在频域中进行。由于光的衍射,图像的夫琅和费衍射分布,即图像的空间频谱分布与图像的空间分布规律不同,这使得在频谱面上对其进行处理可获得一些特殊的图像处理效果。近代光学信息处理具有容量大，速度快，设备简单，可以处理二维图像信息等许多优点，是一门既古老又年青的迅速发展的学科。光学信息存储、遥感、医疗、产品质量检验等方面有着重要的应用。 2. 实验目的 1) 通过实验，加强对傅里叶光学中有关空间频率、空间频谱和空间滤波等概念的理解。 2) 掌握光学滤波技术，观察各种光学滤波器产生的滤波效果，加深对光学信息处理基本思想的认识。 3) 加深对卷积定理的理解 4) 了解用光栅滤波实现图像相加减及光学微分的原理和方法。 5) 了解黑白图像等密度的假彩色编码。 3. 实验原理 1) 二维傅里叶变换和空间频谱 在信息光学中常用傅里叶变换来表达和处理光的成像过程。设在物屏X -Y 平面上光场的复振幅分布为g (x ，y ) ，根据傅里叶变换特性，可以将这样一个空间分布展开成一系列二维基元函数的线性叠加，即 )](2exp[y f x f i y x +π∫∫+∞ ∞ ?+= y x y x y x df df y f x f i f f G y x g )](2exp[),(),(π （1） 式中f x 、f y 为x 、y 方向的空间频率，即单位长度内振幅起伏的次数，G (f x ，f y )表示原函数g (x ，y )中相应于空间频率为f x 、f y 的基元函数的权重，亦即各种空间频率的成分占多大的比例，也称为光场（optical field ）g (x ，y )的空间频谱。G (f x 、f y )可由g (x ，y )的傅里叶变换求得 ∫∫+∞ ∞ ?+?= dxdy y f x f i y x g f f G y x y x )](2exp[),(),(π (2) g (x ，y )与G (f x ，f y )是一对傅里叶变换式，G (f x ，f y )称为g (x ，y )的傅里叶的变换，g (x ，y )是G (f x ，f y )的逆变换，它们分别描述了光场的空间分布及光场的频率分布，这两种描述是等
人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,
机器视觉检测系统的工作原理与检测流程 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 在机器视觉检测系统工作流程中，主要分为图像信息获取、图像信息处理和机电系统执行检测结果3个部分，另外根据系统需要还可以实时地通过人机界面进行参数设置和调整。 当被检测的对象运动到某一设定位置时会被位置传感器发现，位置传感器会向PLC控制器发送“探测到被检测物体”的电脉冲信号，PLC控制器经过计算得出何时物体将移动到CCD相机的采集位置，然后准确地向图像采集卡发送触发信号，采集开检测的此信号后会立即要求CCD相机采集图像。被采集到的物体图像会以BMP文件的格式送到工控机，然后调用专用的分析工具软件对图像进行分析处理，得出被检测对象是否符合预设要求的结论，根据“合格”或“不合格”信号，执行机会对被检测物体作出相应的处理。系统如此循环工作，完成对被检测物体队列连续处理。如下图所示。
机器视觉检测系统工作原理 一个完整的机器视觉检测系统的主要工作过程如下： ①工件定位传感器探测到被检测物体已经运动到接近机器视觉摄像系统的视野中心，向机器视觉检测系统的图像采集单元发送触发脉冲。 ②机器视觉检测系统的图像采集单元按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出触发脉冲。 ③机器视觉摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者机器视觉摄像机在触发脉冲来到之前处于等待状态，触发脉冲到来后启动一帧扫描。 ④机器视觉摄像机开始新的一帧扫描之前打开电子快门，曝光时间可以事先设定。 ⑤另一个触发脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与机器视觉摄像机的曝光时间相匹配。 ⑥机器视觉摄像机曝光后，正式开始新一帧图像的扫描和输出。 ⑦机器视觉检测系统的图像采集单元接收模拟视频信号通过A/D转换器将其数字化，或者是直接接收机器视觉摄像机数字化后的数字视频信号。 ⑧处理结果控制生产流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。 从上述的工作流程可以看出，机器视觉检测系统是一种相对复杂的系统。大多监控和检测对象都是运动的物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体制导等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗等都会有严格的要求。 尽管机器视觉应用各异，归纳一下，都包含一下几个过程： ①图像采集：光学系统采集图像，将图像转换成数字格式并传入计算机存储器。
图像所学科建设与发展规划 根据学校建设世界知名高水平大学的发展目标，特制定图像所相应的学科建设与发展规划，以推动本学科的跨越式发展。 一、学科建设总体目标 （一）学科基础 图像识别与人工智能研究所（简称图像所）将继续以跻身于我国的国防科技的发展为切入点，从事发展巡航导弹中制导、末制导关键技术，承担相关预先研究和攻关科研任务为学科建设的主攻方向。 （1）目前本学科点共有五个研究方向： “计算机视觉与应用”、 “成像自动目标识别与精确制导技术”、 “多谱成像与遥感图像处理”、 “人工智能与思维科学” “面向模式识别的专用处理机与IC芯片设计”。 （2）本学科点现有科研人员26人，其中教授（含博士生导师）7人，副教授7人。科研教学梯队层次高，年龄、专业结构合理。现有教学科研用房4000 平方米。实验设备固定资产5000余万元，已初步形成先进、配套的教学、科研、开发环境和雄厚的技术储备。 （3）学科特点 模式识别与智能系统是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域之一。
来自不同成像传感器的不同谱段的图像信号能全面揭示客观世界的各种特性，智能控制是人工智能与自动控制相结合的现代控制理论和技术，图像模式处理、识别与智能控制的结合构成了智能信息系统和智能自动化系统发展的基础，不仅科学意义深远而且有十分广阔的应用前景。本学科点的主要特色是紧密结合航天、航空和信息技术领域的国家目标，进行应用基础和应用技术的研究和开发，重点研究多谱段图像模式信息的获取、表示、处理、分析与智能系统领域的基础理论与关键技术，同时培养和造就本领域高层次、高质量的科技人才。本学科点具有特色和优势的研究方向是： ·计算机视觉与应用 在基于信息融合的信号处理、基于视觉、力觉和超声波接近觉的多传感器机器人系统和飞行器三维航迹规划技术方面具有特色，承担了国家重大型号XY-20末制导航迹规划攻关项目并进入型号研制。 ·成像自动目标识别与精确制导技术 开展面向复杂背景和随机环境下成像自动目标检测、识别、跟踪的新理论、新方法、新算法和新系统的研究，其特色是瞄准有关国家安全的国家目标,紧密结合航天航空高技术发展,在基于图象和图象序列的自动目标识别,景象匹配定位等精确制导领域开展应用基础和高技术的研究,并将一系列高水平成果应用于国防高技术武器系统中。 ·多谱成像与遥感图像处理 研究微波辐射特性及成像技术、激光雷达成像信号处理和遥感图像处理与
第一章前言部分 1.1课程项目背景与意义 1.1.1课程项目背景 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 科学技术的发展是推动人类社会进步的主要原因之一,未来社会进一步地朝着科技化、信息化、智能化的方向前进。在信息大爆炸的今天,充分利用这些信息将有助于社会的现代化建设,这其中图像信息是目前人们生活中最常见的信息。利用这些图像信息的一种重要方法就是图像目标定位识别技术。不管是视频监控领域还是虚拟现实技术等都对图像的识别有着极大的需求。一般的图像目标定位识别系统包括图像分割、目标关键特征提取、目标类别分类三个步骤。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。 深度学习是机器学习中的一个新的研究领域，通过深度学习的方法构建深度网络来抽取特征是目前目标和行为识别中得到关注的研究方向，引起更多计算机视觉领域研究者对深度学习进行探索和讨论，并推动了目标和行为识别的研究，推动了深度学习及其在目标和行为识别中的新进展。基于这个发展趋势，我们小组选择了基于回归方法的深度学习目标识别算法YOLO的研究。 1.1.2课程项目研究的意义 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃
医学图像配准技术 罗述谦综述 首都医科大学生物医学工程系(100054) 吕维雪审 浙江大学生物医学工程研究所(310027) 摘要医学图像配准是医学图像分析的基本课题,具有重要理论研究和临床应用价 值。本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评 估方法。 关键词医学图像配准多模 1 医学图像配准的概念 在做医学图像分析时,经常要将同一患者的几幅图像放在一起分析,从而得到该患者的多方面的综合信息,提高医学诊断和治疗的水平。对几幅不同的图像作定量分析,首先要解决这几幅图像的严格对齐问题,这就是我们所说的图像的配准。 医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。 医学图像配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支。涉及“配准”的技术名词除registration外,mapping、matching、co-registration、integration、align-ment和fusion 等说法也经常使用。从多数文章的内容看,mapping偏重于空间映射;fu-sion指图像融合,即不仅包括配准,而且包括数据集成后的图像显示。虽然在成像过程之前也可以采取一些措施减小由身体移动等因素引起的空间位置误差,提高配准精度(称作数据获取前的配准preacquisition),但医学图像配准技术主要讨论的是数据获取后的(post-acquisition)配准,也称作回顾式配准(retrospective registration)。当前,国际上关于医学图像配准的研究集中在断层扫描图像( tomographic images,例如CT、MRI、SPECT、PET等)及时序图像(time seriesimages,例如fMRI及4D心动图像)的配准问题。 2 医学图像基本变换 对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像I1(x1,y1,z1)和I2(x2,y2,z2)配准,就是寻找一个映射关系P:(x1,y1,z1) (x2,y2,z2),使I1的每一个点在I2上都有唯一的点与之相对应。并且这两点应对应同一解剖位置。映射关系P表现为一组连续的空间变换。常用的空间几何变换有刚体变换(Rigid body transformation)、仿射变换(Affine transformation)、投影变换(Projec-tive transformation)和非线性变换(Nonlin-ear transformation)。 (1)刚体变换: 所谓刚体,是指物体内部任意两点间的距离保持不变。例如,可将人脑看作是一个刚体。 处理人脑图像,对不同方向成像的图像配准常使用刚体变换。刚体变换可以分解为旋转和平移:P(x)=Ax+b(1) x=(x,y,z)是像素的空间位置;A是3×3的旋转矩阵,b是3×1的平移向量。
辽宁工业大学 关于图像识别技术的论述 --图像处理与识别结课论文 学院：电子与信息工程学院 班级：电子102班 学号：100404054 姓名：包媛
关于图像识别技术的论述 随着科学技术的不断发展,计算机应用领域的不断开拓,一种全新的图像处理方法应运而生,这就是数字图像处理技术,即利用计算机设备将图像转变成数字信息来进行保存、处理、传输和重现。数字图像识别技术则是从数字图像处理技术中延伸出来的一个重要的研究方向。目前,数字图像处理与识别的应用范围越来越广。但就目前的水平而言,计算机对外部的感知能力还比较薄弱,还需要投入大量人力、物力从事数字图像处理与识别的理论和应用的研究。图像处理与识别的应用有很多种，如指纹识别，条码识别，人脸识别,车牌识别，残损纸币识别等等在生活，生产中，和警方侦破案件中都有很多很重要的应用。数字图像处理方法的分类以及数字图像处理系统的基本部件,“数字图像处理的基本方法”、“人脸识别”及“残损纸币识别”进行详细叙述。一些数字图像处理的基本方法,包括图像增强与图像检测两部分。人脸识别”当中,可采用SN-tuple神经网络的方法进行识别,同时网络参数的变化对识别率也会有所影响影响。对于“残损纸币识别”,可以选择边缘检测、Fisher判别和神经网络三种方法进行识别。其中,边缘检测需要区分纸币的面值和正反,之后方可识别,但性能较为稳定,识别效果较好;Fisher判别无需区分纸币的面值和正反,但识别率受样本选择的影响,不同样本,识别率有可能相差较大;神经网络方法也可不区分纸币的面值与正反,但识别率较低,若区分面值与正反,则可获得较高的识别率。下面分别对车牌识别，纸币、票据识别和手势识别做陈述。 随着我国国民经济的迅速增长,机动车的规模与流量大幅增加,随之而来的管理问题也日益严重。因此迫切需要采用高科技手段,对这些违法违章车辆牌照进行登记,汽车牌照识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。汽车牌照的识别系统在公共安全,交通管理,及相关军事部门有着重要的应用价值。它是一个基于数字图像处理和字符识别的智能化交通管理系统,该系统先通过图像采集,再对图像进行处理以克服图像干扰,改善识别效果,而后进行二值化,归一化等处理,最后进行识别。车牌识别系统使得车辆管理更趋于数字化,网络化,大大提高了交通管理的有效性与方便性。车牌识别系统作为整个智能交通系统的一部分,其重要性不言而喻。 车牌识别是一项涉及到数字图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等多门学科的技术,它在交通监视和控制中占有很重要的地位,已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。该项技术应用前景广泛,例如用在自动收费系统、不停车缴费、失窃车辆的查寻、停车场车辆管理、特殊部门车辆的出入控制
光学字符识别 OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，意思是光学字符识别，也可简单地称为文字识别，是文字自动输入的一种方法。它通过扫描和摄像等光学输入方式获取纸张上的文字图像信息，利用各种模式识别算法分析文字形态特征，判断出汉字的标准编码，并按通用格式存储在文本文件中，从根本上改变了人们对计算机汉字人工编码录入的概念。使人们从繁重的键盘录入汉字的劳动中解脱出来。只要用扫描仪将整页文本图像输入到计算机，就能通过OCR软件自动产生汉字文本文件，这与人手工键入的汉字效果是一样的，但速度比手工快几十倍。比如用手机给名片拍照，名片中的姓名、电话号码等信息就会自动识别进入到手机中，从此查询、拨打轻而易举。目前支持该功能的手机主要有摩托罗拉A1200、索爱P990和LG G832等。所以，OCR是一种非常快捷、省力的文字输入方式，也是在文字量比较大的今天，很受人们欢迎的一种输入方式。 由于OCR是一门与识别率拔河的技术，因此如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。而根据文字资料存在的媒体介质不同，及取得这些资料的方式不同，就衍生出各式各样、各种不同的应用。 在此对OCR作一基本介绍，包括其技术简介以及其应用介绍。 OCR的发展 要谈OCR的发展，早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。 OCR可以说是一种不确定的技术研究，正确率就像是一个无穷趋近函数，知道其趋近值，却只能靠近而无法达到，永远在与100%作拉锯战。因为其牵扯的因素太多了，书写者的习惯或文件印刷品质、扫描仪的扫瞄品质、识别的方法、学习及测试的样本……等等，多少都会影响其正确率，也因此，OCR的产品除了需有一个强有力的识别核心外，产品的操作使用方便性、所提供的除错功能及方法，亦是决定产品好坏的重要因素。 一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。其处理流程如下图：
伴随着通信技术与信息处理技术的迅猛发展,越来越多的纸质文档通过数字采集设备转换成文本图像,从而使文本图像数据能够快捷的在网络、卫星、传真通信信道中传输,因此,文本图像已逐渐成一个重要的信息来源。但是,现有的文本图像处理系统自动化程度低,且通用性不高,无法满足文本图像处理广泛性与实时性的要求。因此,研究如何对文本图像进行分析与处理,以便高效、快捷的获取文本图像的信息,是一项十分有意义的研究课题。本文在总结已有研究成果的基础上对文本图像的识别检索、预处理、版面分析和表格图像识别展开研究。所做的主要工作如下:1.依据图像的灰度分布和结构特征差异,对基于图像信息度量的文本图像识别检索算法进行改进,构造一种基于信息度量与Radon变换的文本图像识别检索算法。该算法综合利用文本图像与连续色调】图像的灰度分布与结构特征差异进行文本图像的识别检索。实验结果表明,所构造算法可有效降低文本图像识别检索的误识率。2.对基于Hough变换的文本图像倾斜检 图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模 式的目标和对像的技术。 图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字 母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明， 视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向 突然改变的地方，这些地方的信息量最大。由此可见，在图像识别过程中，知觉 机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。 图像识别的目的在于用计算机自动处理图像信息,以代替人去完成图像分类 及辨识的任务。数字图像处理与识别技术是模式识别领域一个重要的研究方向, 近几十年来,图像识别技术取得了深入和迅速的发展,并广泛应用于图像遥感、机 器人视觉、生物医学、地质勘探等多个领域。 随着图像识别技术在多领域的发展,由其在计算机视觉和图像处理研究中,已经取得了一定的研究成果。Mallat在小波变换中滤波器的设计、Belhumeur在Fisher变换中的识别模型和Largrange优化方式建立支持向量机。本文在总结上述研究成果的基础上,首先对摄像头采集的数据进行了处理,完成JPEG的编码,详细讨论了JPEG图像解码的过程并实现了其算法。
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的
目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有
目录 摘要 ..........................................................................................................错误！未定义书签。Abstract .......................................................................................................错误！未定义书签。绪论 (1) 1.1 课题背景 (1) 1.2 本文研究内容、意义及发展方向 (1) 第2章相关目标识别理论及仿真 (4) 2.1 光学图像识别技术的基本原理 (4) 2.1.1 Vander Lugt相关器原理 (4) 2.1.2 联合变换相关器原理 (5) 2.1.3 图像识别原理及光路图 (7) 2.2 MATLAB仿真实现 (9) 第3章光学图像识别与防伪技术 (13) 3.1 系统描述 (13) 3.2 附加的安全措施 (14) 结论 (16) 参考文献 (17)
第1章绪论 1.1 课题背景 光学图像识别技术是一种有较高鉴别率的技术，具有高度并行性、容量大、速度快的特点，特别适用于信息的快速和实时处理。光学相关是光学模式识别中的一种主要方法。无论是空间匹配滤波相关或是联合变换相关，都是基于对信息的光学傅里叶变换。现在，人们越来越倾向于采用光电混合的处理方式实现模式的识别，它由光学相关处理系统和计算机组成。光电混合模式识别具备光学处理系统的大信息容量和二位并行处理能力的同时，还具备数字处理系统灵活性好、精度高、便于控制和判断的能力。因此，光电混合光学模式识别是实现模式识别实用化的最可行方案。它已在导弹、火箭的导航系统上有着很成熟的应用。近年来，这一技术也广泛应用于一些民用领域，如：交通系统中的车辆牌照的识别、金融安全系统中个人签名、指纹的识别等。因而对这一技术进行深入的研究具有一定的实用意义，利用计算机对光学图像识别技术进行仿真研究，对于我们进行真实的光学图像识别技术的研究有帮助和借鉴作用，国外已经有人做了一些工作，而在国内，对这一技术进行仿真研究的文章却很少。 MATLAB是国际公认的优秀的数值计算软件。利用它提供的丰富的图像处理函数，我们可以很方便地模拟某些真实光学系统对图像的处理。例如：可以对图像进行傅里叶变换和傅里叶逆变换，可以仿真实现对图像的空间滤波等。我们用MA TLAB对光学图像识别相关器进行仿真，能得到较好的仿真结果。 1.2 本文研究内容、意义及发展方向 光学相关模式识别主要分为空间匹配滤波相关识别和联合变换相关识别两大类。1962年，McLachlan提出利用光学相关实现模式识别的想法，1964年A.Vander Lugt 提出使用离轴全息方法制作复空间匹配滤波器，设计了匹配滤波相关器(Vander Lugt Correlator, VLC)。由于匹配滤波相关识别需要预先制作滤波器，并且滤波器的中心必须与目标频谱面的中心完全重合，操作繁琐且实时性差，1966年，C.S.Weaver、J .W.Goodman 和J.E.Rau提出了联合变换光学相关的基本理论，设计了联合变换相关器。这种相关器克服了Vander Lugt 相关器需要提前制作滤波器和调试要求苛刻的缺点，操作灵活方便。
浅谈人工智能与模式识别的应用 一、引言 随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。 人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等。这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知，从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号。
二、人工智能和模式识别 （一）人工智能。人工智能（Artificial Intelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展，进而实现“机器思维”式的人工智能。简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型，其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。 （二）模式识别。模式识别，即通过计算机采用数学的知识和方法来研究模式的自动处理及判读，实现人工智能。在这里，我们将周围的环境及客体统统都称之为“模式”，即计算机需要对其周围所有的相关信息进行识别和感知，进而进行信息的处理。在人工智能开发，即智能机器开发过程中的一个关键环节，就是采用计算机来实现模式（包括文字、声音、人物和物体等）的自动识别，其在实现智能的过程中也给人类对自身智能的认识提供了一个途径。在模式识别的过程中，信息处理实际上是机器对周围环境及客体的识别过程，是对人参与智能识别的一个仿真。相对于人而言，光学信息及声学信息是两个重要的信息识别来源和方式，它同时也是人工智能机器在模式识别过程中的两个重要途径。在市场上具有代表性的产品有：光学字符识别系统以及语音识别系统等。 在这里的模式识别，我们可以将之理解成为：根据识别对象具有特征的观察值来将其进行分类的一个过程。采用计算机来进行模式识别，是在上世纪60年代初发展起来的一门新兴学科，但同样也是未来一段实践中发展的必然方向。在生活节奏相当之快的今天人们希望电子产品可以为我们的生活提供更多的便利条件。因此在未来相当一段时间内模式识别技术依然是发展的必然趋势。
机器视觉检测 一、概念 视觉检测是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。 二、典型结构 三、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素：
四、图像采集过程
五、视觉检测分类 （1）按照检测功能可划分：定位、缺陷检测、计数/遗漏检测、尺寸测量。 （2）按照其安装的载体可分为：在线检测系统和离线检测系统。 （3）按照检测技术划分，通常有立体视觉检测技术、斑点检测技术、尺寸测量技术、OCR技术等等。 六、视觉检测应用 七、一套高品质的机器视觉检测系统，必须具备的条件 1.高品质的成像系统 成像系统被称为视觉检测设备的“眼睛”，因此“眼睛”识别能力的好坏是评价成像系统的最关键指标。通常，成像系统的评价指标主要体现在三个方面：（1）能否发现存在的缺陷
基于图像方法进行的检测，所能够依据的最原始也是唯一的资料即是所采到的图像上的颜色(或者亮度)变化，除此之外，没有其他资料可供参考。所以，一个高品质的成像系统首先应该是一个能充分表现被检测物表面颜色变化的成像系统。因此除了选择具有高清晰度的相机与镜头之外，用以营造成像环境的光照设计也显得非常重要，有时候甚至会出现为特殊缺陷专门设计的光照系统。经常所说的100%质量检测系统，实际上指的是在能够充分表现各种缺陷的图像中的100%全检。 （2）能够发现的缺陷的最小尺寸 数字图像的最小计量单位是像素(pixel)，它本身并不代表被摄物实际的尺寸大小。被摄物实际尺寸大小与像素之间的关联是通过一个叫做分辨力的物理量来完成的。分辨力指的是每单位像素代表的实际物体尺寸。分辨力数值越小，图像的精细程度就越高，检测系统能够发现的缺陷尺寸就越小，检测精度就越高。（3）能否足够快地摄取图像 如同人眼看运动物体一样，当物体运动的足够快时，人眼就不能再清晰的观察到物体的全部。机器视觉检测系统的“眼睛”摄像机也有一个拍摄速度上限，即相机主频。当被摄物的运行速度超出了摄像机的主频上限时，摄像机就不能获得清晰、完整的图像，检测就不能正常地继续下去。摄像机主频越高，采集速度也就越快，检测才能保持高效进行。因此，是否采用了足够高主频的摄像机也是评价一个成像系统是否高品质的关键因素。 2.成熟的图像处理与分析算法 图像处理与分析算法在整个检测系统中相当于人工检测时人脑的判断思维，由于机器视觉是一个实践性很强的学科，评价一个算法的好坏更多的是依赖于实际应用的验证而非考察算法中是否采用了比较先进或高深复杂的理论。因此一个能够充分模拟人脑判断过程与方法并且稳定、高效的图像处理与分析算法才是我们需要的，也就是所谓的成熟的处理与分析算法。因此，在设计处理算法时，需要充分分析人的判断过程，并将其转换成计算机的语言。 3.可操作性好 可操作性好主要要求检测设备的应用操作要具备简洁、方便并易于理解的特点。比如系统有友好的人机交互界面、良好的导向性操作设计等。 4.稳定的其他配套设施 其他配套设施指的是除了检测系统以外的设施，如传输控制平台、缺陷处理装置(剔除、报警、标记等)。对配套设施的要求是必须运行稳定、信号响应及时、迅速。 八、机器视觉系统设计难点 第一：打光的稳定性 工业视觉应用一般分成四大类：定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求最高，因为光照只要发生10-20%的变化，测量结果将可能偏差出1-2个像素，这不是软件的问题，这是光照变化，导致了图像上边缘位置发生了变化，即使再厉害的软件也解决不了问题，必须从系统设计的角度，排除环境光的干扰，同时要保证主动照明光源的发光稳定性。当然通过硬件相机分辨率的提升也是提高精度，抗环境干扰的一种办法。 第二：工件位置的不一致性