机器视觉技术是一门涉及多个学科的交叉领域，它主要利用计算机模拟人的视觉功能，从图像中提取信息并进行处理和理解，最终应用于实际的检测、测量和控制中。这项技术在工业制造、医疗、安防、交通等多个领域都有广泛应用。
机器视觉图像处理技术
机器视觉图像处理技术是机器视觉系统中的关键技术之一，它主要包括以下几个方面：
图像预处理
图像预处理是图像处理的基础，目的是改善图像质量，为后续处理提供更好的图像。常见的预处理技术包括去噪、几何校正、直方图均衡化等。
图像分割
图像分割是将图像分割成具有不同特征的区域，以便提取感兴趣的目标。这一步骤对于目标识别和分类至关重要。
目标识别与分类
在制造业或安防等行业，机器视觉需要对输入图像中的目标进行识别和分类，以便进行后续的判断和操作。这通常涉及到模式识别和深度学习等技术。
目标定位与测量
在智能制造中，机器视觉常用于目标工件的定位和测量，要求高精度和高速度。通过图像处理方法，可以快速、准确地完成这些任务。
目标检测与跟踪
运动目标检测与跟踪是检测相机捕获的场景图像中是否存在运动目标，并预测其运动方向和趋势。这项技术在视频监控和自动驾驶等领域有重要应用。
机器视觉图像处理技术是实现机器视觉系统功能的关键，它通过一系列的图像处理技术，使得机器能够“看”得更清楚，更准确地进行测量和判断。随着人工智能技术的发展，机器视觉技术将在更多领域得到应用和发展。
