机器视觉领域的发展迅速，涵盖了从基础理论到实际应用的各个方面。以下是几篇重要的综述文章，可以帮助你全面了解机器视觉领域的现状和发展趋势：
Dhillon et al., 2020
标题: Convolutional neural network: a review of models, methodologies and applications to object detection
机构: National Institute of Technology Kurukshetra
摘要: 本文综述了卷积神经网络（CNN）在目标检测中的应用，涵盖了模型、方法和技术的最新进展。
Sultana et al., 2020
标题: A Review of Object Detection Models based on Convolutional Neural Network
机构: University of Gour Banga
摘要: 本文详细介绍了基于卷积神经网络的目标检测模型，讨论了各种模型的优缺点和应用场景。
Wu et al., 2020
标题: Recent Advances in Deep Learning for Object Detection
机构: Singapore Management University
摘要: 本文总结了深度学习在目标检测领域的最新进展，包括两阶段和单阶段检测器的最新研究成果。
视觉检测文献
视觉检测领域的文献数量庞大，涉及多个领域和技术。以下是一些关键的文献和统计数据：
文献数量和分布
时间范围: 1981年至2023年
总文献数量: 8053篇
主要领域: 自动化技术、计算机技术、金属学与金属工艺、机械、仪表工业
文献类型: 期刊论文841篇、会议论文83篇、专利文献1145381篇
重要期刊和会议
期刊: 组合机床与自动化加工技术、光学精密工程、机电工程技术
会议: 2017年全国工业控制计算机年会、2016年全国工业控制计算机技术年会、2015中国高端SMT学术会议
关键作者
主要贡献者: 陈熔、刘玉梅、张立斌等
具体研究案例
基于嵌入式的单目视觉工业机器人定位系统设计
作者: 王少锋、夏广远、吉春生、王海岭
摘要: 本文提出了一种基于KUKA机械臂和嵌入式ZYNQ开发板的低成本系统方案，通过机器视觉实现工业机器人的精准定位。实验结果表明，该系统对目标工件能够实现有效、精准的定位。
基于轻量级网络和数据扩增的作物与杂草识别
作者: 高嘉南、侯凌燕、杨大利、梁旭、佟强
摘要: 本文基于YOLOv4算法设计了一种改进检测模型，通过数据扩增方法提高模型识别准确率。实验结果表明，改进模型检测速度约为54帧/s，是原YOLOv4模型的330%，训练时间为原来的21.8%。
基于机器视觉的钢包号识别方法
作者: 孙凯明、刘彤军、郝明、王刚
摘要: 本文采用机器视觉方法实现钢包号自动识别，通过模板匹配技术和数据增广方法提高Tesseract OCR的识别率。实验结果表明，号码识别率达98.30%。
机器视觉和视觉检测领域的文献丰富多样，涵盖了从基础理论到实际应用的各个方面。通过阅读上述综述文章和具体研究案例，可以全面了解该领域的最新进展和未来发展方向。希望这些资源对你有所帮助。
