机器视觉

在机器视觉系统中，光源具有非常重要的作用，选择合适的光源成为决定整个系统成败的关键因素

本文分析了常见的纹理数据集以及传统CNN在纹理数据集分类上效果不佳的原因。

图像在采集过程中不可避免的会受到传感器灵敏度、噪声干扰以及模数转换时量化问题等各种因素的影响，而导致图像无法达到令人满意的视觉效果，为了实现人眼观察或者机器自动分析、识别的目的，对原始图像所做的改善行为，就被称作图像增强。

机器视觉 (MV) 和人工智能 (AI) 为各类前沿应用程序提供了宝贵的检测和分析功能。与所有先进技术一样，该领域也存在一些陷阱，需要小心防范。

用双眼观察世界是人类与生俱来的、最为核心的生物功能之一，也是人类认识世界和改造世界的主要途径。

本文旨在直观系统地梳理深度学习各领域常见概念与基本思想，使读者对深度学习的重要概念与思想有一直观理解，做到“知其然，又知其所以然”，从而降低后续理解论文及实际应用的难度。

入坑机器视觉后，发现在开发与使用过程中总有各种bug导致系统的不稳定，故总结之，以此为鉴，谨记勿犯！

随着未来智能机器人的不断发展，人们对人机交互的要求也越来越高，智能化、流畅化、拟人化，这都深深考验着我们对各种机器模块的应用能力。本文我们从机器人视觉人工智能和机器人控制三个方面来探讨机器视觉与人工智能的人机交互问题。

机器视觉系统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。

视觉不论对生物界还是人类，都起到了至关重要的作用。随着人工智能浪潮的大势来袭，包括机器视觉、计算机视觉等在内的智能视觉也在人工智能领域逐步扮演着越来越重要的角色。