機器視覺工業(yè)應(yīng)用-工業(yè)顯微成像分析專業(yè)顯微鏡

機器視覺
  視覺是我們最強大的感知方式，它為我們提供了關(guān)于周圍環(huán)境
的大量信息；從而使得我們可以在不需要進行身體接觸的情況下，
直接和周圍環(huán)境進行智能交互。離開視覺，我們將喪失許多有利條
件，因為通過視覺，我們可以了解到：物體的位置和一些其他的屬
性，以及，物體之間的相對位置關(guān)系。因此，不難理解為什么幾乎
自從數(shù)字計算機出現(xiàn)以后，人們就不斷地嘗試將視覺感知賦予機器
。
  視覺同時又是我們最復(fù)雜的感官。我們所積累的關(guān)于生物視覺
系統(tǒng)的實現(xiàn)方式的知識，仍然是不完整的：并且，這些知識主要是
關(guān)于：生物視覺系統(tǒng)對直接來自感知器的信號的處理過程。但是，
我們所知道的是：生物視覺系統(tǒng)的確是非常復(fù)雜的!難怪許多將視
覺感知賦予機器的嘗試最后都以失敗告終。但是，在這個過程中，
人類仍然取得了巨大的進展。現(xiàn)在，那些能夠在各種不同環(huán)境下工
作的視覺系統(tǒng)，已經(jīng)成為很多機器的一部分。

  機器視覺的大部分進展都是在工業(yè)應(yīng)用中取得的。在工業(yè)應(yīng)用
中，視覺環(huán)境是可以被控制的，并且，機器視覺系統(tǒng)所面臨的任務(wù)
是明確清晰的。這方面的一個典型例子是：我們使用視覺系統(tǒng)來指
導(dǎo)機器臂抓取傳送帶上的零件。然而，在那些使用計算機來從圖像
中獲取不明確信息的領(lǐng)域中，計算機視覺所取得的進展則較少。這
是因為：對于某些信息，即使是人都難以對其進行解釋。當(dāng)我們所
處理的是：那些無法由人類視覺感知的光所形成的圖像時，常常會
發(fā)生這種情況。這方面的一個典型例子是：對肺部的X射線成像結(jié)
果進行解釋。

  在各個領(lǐng)域的發(fā)展過程中，都有這樣的現(xiàn)象：隨著該領(lǐng)域的不
斷發(fā)展，一些早期的方法不得不被舍棄掉，新的概念被不斷引入。
盡管有時這會讓人感到沮喪，但是，在尋找問題解決方案的過程中
，這也是使人感到非常刺激的一件事情。例如，有人認(rèn)為：我們并
不一定非得去理解圖像的生成過程：另一些人則過度迷戀于：一些
沒有太大通用性的特殊計算方法。本書所提出的一些方法，在將來
的某一適當(dāng)時候，無疑會被改進或舍棄。這個領(lǐng)域的發(fā)展實在是太
快了!

  我們無法在這里建立一個“通用”的機器視覺系統(tǒng)。相反的，
我們將致力于：構(gòu)建一個在可控環(huán)境中處理特殊任務(wù)的系統(tǒng)，或者
一些模塊。這些模塊最終可以成為一個多用途系統(tǒng)中的一部分。對
于實際應(yīng)用中的問題，我們自然會關(guān)心其速度和花費。在實際應(yīng)用
中，我們所需要處理的數(shù)據(jù)量往往是十分巨大的，而我們所擁有的
計算能力往往是有限的。這使得我們常常難以在這些因素之間尋找
到一種令人滿意的平衡。

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