图像处理与分析——机器视觉的核心

用于机器视觉的图像处理与分析方法的核心是，解决目标的检测识别问题。当所需要识别的目标比较复杂时，就需要通过几个环节，从不同的侧面综合来实现。

对目标进行识别提取的时候，首先是要考虑如何自动地将目标物从背景中分离出来。目标物提取的复杂性一般就在于目标物与非目标物的特征差异不是很大，在确定了目标提取方案后，就需要对目标特征进行增强。

随着计算机技术、微电子技术以及大规模集成电路的发展，图像信息处理工作越来越多地借助硬件完成，如 DSP 芯片、专用的图像信号处理卡等。软件部分主要用来完成算法中并不成熟又较复杂或需不断完善改进的部分。这一方面提高了系统的实时性，同时又降低了系统的复杂度。

机器视觉未来发展趋势

机器视觉可以说是人工智能的下层的基础设施层， 在人工智能产业行业应用几个应用领域中，机器视觉的应用领域非常深、非常多，从整个产业链的全景图来讲，中国的人工智能产业处在快速的生态的构建期。

从整个机器视觉的领域来讲，它是处在快速的重构期，通过市场分析来看，机器视觉并不是特别新兴的领域，这从早图像处理衍生到现在，市场上有很多大的厂商对智能安防和交通做了很久的深耕，他们不是做机器视觉、人脸识别起家的，在这几个行业中很多厂商都处于并驾齐驱、快速发展阶段。

机器视觉检测设备-锂电池缺陷视觉检测系统 

产品优势：(l)准确率高:可准确识别涂布刮痕、极片残损、极耳焊接不对称等现象，准确率远远高于人眼检测。

(2)具有客观重复性:排除了电池检测结果受检测人员主观意愿、情绪、视觉疲劳等人为因素的影响，可信度高。

(3)速度快、、成本低:用人眼观察时检测数量能达到15m/min，而用机器视觉检测时能达到60-80m/min，大大提高了生产率，同时也节约了人力成本。

在我国机器视觉自动化检测设备商场起步较晚，整个我国的机器视觉商场相较老练的自动化产品使用水平偏低，商场远未饱和。伴跟着工业自动化的开展，我国配套基础建设的完善，技能、资金的堆集，各行各业对采用图画和机器视觉技能的工业自动化、智能化需求开端广泛出现，国内有关大专院校、研讨所和企业近几年也在图画和机器视觉技能范畴进行了积极思索和斗胆的尝试，逐步开端了工业现场的使用。