機器視覺在工業(yè)中的五大典型應(yīng)用如今，自動化技術(shù)在我國發(fā)展迅猛，人們對于機器視覺的認識更加深刻，對于它的看法也發(fā)生了很大的轉(zhuǎn)變。機器視覺系統(tǒng)提高了生產(chǎn)的自動化程度，讓不適合人工作業(yè)的危險工作環(huán)境變成了可能，讓大批量、持續(xù)生產(chǎn)變成了現(xiàn)實，大大提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品精度?？焖佾@取信息并自動處理的性能，也同時為工業(yè)生產(chǎn)的信息集成提供了方便。隨著機器視覺技術(shù)成熟與發(fā)展，我們不難發(fā)現(xiàn)其應(yīng)用范圍越加的廣泛，根據(jù)這些領(lǐng)域，我們大致可以概括出機器視覺工業(yè)的五大典型應(yīng)用，這五大典型應(yīng)用也基本可以概括出機器視覺技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中能夠起到的作用。圖像識別應(yīng)用 圖像識別，是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象。圖像識別在機器視覺工業(yè)領(lǐng)域中最典型的應(yīng)用就是二維碼的識別了，二維碼就是我們平時常見的條形碼中最為普遍的一種。將大量的數(shù)據(jù)信息存儲在這小小的二維碼中，通過條碼對產(chǎn)品進行跟蹤管理，通過機器視覺系統(tǒng)，可以方便的對各種材質(zhì)表面的條碼進行識別讀取，大大提高了現(xiàn)代化生產(chǎn)的效率。圖像檢測應(yīng)用 檢測是機器視覺工業(yè)領(lǐng)域最主要的應(yīng)用之一，幾乎所有產(chǎn)品都需要檢測，而人工檢測存在著較多的弊端，人工檢測準確性低，長時間工作的話，準確性更是無法保證，而且檢測速度慢，容易影響整個生產(chǎn)過程的效率。因此...
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工業(yè)相機作為機器視覺系統(tǒng)中的核心部件，對于機器視覺系統(tǒng)的重要性是不言而喻的。按照分類的不同，相機又分為很多種：1、彩色相機、黑白相機：黑白相機直接將光強信號轉(zhuǎn)換成圖像灰度值，生成的是灰度圖像；彩色相機能獲得景物中紅、綠、藍三個分量的光信號，輸出彩色圖像。彩色相機能夠提供比黑白相機更多的圖像信息。彩色相機的實現(xiàn)方法主要有兩種，棱鏡分光法和Bayer濾波法。棱鏡分光彩色相機，利用光學(xué)透鏡將入射光線的R、G、B分量分離，在三片傳感器上分別將三種顏色的光信號轉(zhuǎn)換成電信號，最后對輸出的數(shù)字信號進行合成，得到彩色圖像。2、CCD相機、CMOS相機芯片主要差異在于將光轉(zhuǎn)換為電信號的方式。對于CCD傳感器，光照射到像元上，像元產(chǎn)生電荷，電荷通過少量的輸出電極傳輸并轉(zhuǎn)化為電流、緩沖、信號輸出。對于CMOS傳感器，每個像元自己完成電荷到電壓的轉(zhuǎn)換，同時產(chǎn)生數(shù)字信號。3、按靶面類型分類：面陣相機、線陣相機相機不僅可以根據(jù)傳感器技術(shù)進行區(qū)分，還可以根據(jù)傳感器架構(gòu)進行區(qū)分。有兩種主要的傳感器架構(gòu)：面掃描和線掃描。面掃描相機通常用于輸出直接在監(jiān)視器上顯示的場合。線掃描相機用于連續(xù)運動物體成像或需要連續(xù)的高分辨率成像的場合。線掃描相機的一個自然的應(yīng)用是靜止畫面（Web Inspection）中要對連續(xù)產(chǎn)品進行成像，比如紡織、紙張、玻璃、鋼板等。同時，線掃描相機同樣適用于電子行業(yè)的非靜止畫面檢測。像德國Kappa...
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機器視覺定位檢測之工業(yè)鏡頭與民用鏡頭的不同之處鏡頭是機器視覺系統(tǒng)中的重要組件，對成像質(zhì)量有著關(guān)鍵性的作用，它對成像質(zhì)量的幾個最主要指標都有影響，包括：分辨率、對比度、景深及各種像差。與普通鏡頭相比工業(yè)鏡頭種類更為繁多，可使用范圍更為廣泛。下面就來了解下工業(yè)鏡頭和普通民用鏡頭的區(qū)別吧。一、清晰度不同工業(yè)鏡頭在成像面中心的分辨率是最高的，在邊緣的差之。普通鏡頭在中心分辨率可以基本滿足清晰度的同時，邊緣的清晰度降低很多，比如單反的邊緣分辨率就比較低。 決定鏡頭清晰度的關(guān)鍵因素有三個：1.鏡片材質(zhì)和純度。鏡片的雜質(zhì)越少，其產(chǎn)生的干擾光線越少，畫面清晰度更高2.鏡片的研磨精度。鏡片的研磨精度有研磨設(shè)備決定，目前國內(nèi)鏡頭較國外鏡頭的差異就集中在這點上3.鏡片的鍍膜精度。對鍍膜工藝的精確控制也是鏡頭清晰度的決定因素之一。另外工業(yè)生產(chǎn)中所用的百萬像素鏡頭采用非球面鏡片，可減低像差，在相對于普通鏡頭提高清晰度的同時做到了小型化的設(shè)計通過特殊的光學(xué)設(shè)計技術(shù)，從圖像中心到周邊部分的畫質(zhì)實現(xiàn)高解像力、高對比度的畫面，比傳統(tǒng)鏡頭提高了大約2.5倍以上的解像力，即使是在圖像剪切或放大功能時，依然能保證高畫質(zhì)。二、光譜透射能力不同鏡頭的光譜透射能力也有助于畫面清晰度的提高。寬頻率光線的透射，將大大提高攝像機靶面的受光量?？稍鰪姰嬅娴膶Ρ榷群土炼龋瑢Ξ嬅娴募毠?jié)表現(xiàn)更豐富。普通鏡頭的邊緣亮度低。三.畸變率不一樣人眼...
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明天就是我國的傳統(tǒng)節(jié)日端午節(jié)，對于吃貨而言又可以盡情享受各種粽子，想想都狠開森 仲夏里的粽之味。 端午節(jié)正好是五月，處于平時說的仲夏時節(jié)，“端”字有“初始”的意思，因此“端五”就是“初五”。而按照歷法，五月正是“午”月因此“端五”也就漸漸變成了“端午”。其次，粽·夏與仲夏諧音，仲夏本身也有著愛情的寓意，給人一種浪漫甜蜜的感覺?粽子其實只是別名，原名粽籺（he）,又稱“角黍”“筒粽”，最早出現(xiàn)在春秋時期用于祭祀祖先和神靈。到了晉代就成了端午節(jié)的標志性食物?！讹L(fēng)土記》有載：“五月五日，與夏至同，……先此二節(jié)一日，又以菰葉裹黏米，雜以粟，以淳濃灰汁煮之令熟。”同時又有另一種端午節(jié)食，稱為“龜”也只在晉朝曇花一現(xiàn)，隨即銷聲匿跡。只有《風(fēng)土記》中稱為“角黍”的粽子，因為附會在屈原的傳說上，千百年來，成為最受人歡迎的端午節(jié)食。 “粽子香，香廚房。艾葉香，香滿堂。桃枝插在大門上，出門一望麥兒黃。這兒端陽，那兒端陽，處處都端陽?！边@是舊時流行甚廣的一首描寫過端午節(jié)的民謠?？傮w上說，各地人民過端午節(jié)的習(xí)俗大同小異，而端午節(jié)吃粽子，古往今來，中國各地都一樣。如今的粽子更是多種多樣，璀璨紛呈?，F(xiàn)今各地的粽子，一般都用箬殼包糯米，但內(nèi)含的花色則根據(jù)各地特產(chǎn)和風(fēng)俗而定，著名的有桂圓粽、肉粽、水晶粽、蓮蓉粽、蜜餞粽、板栗粽、辣粽、酸菜粽、...
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工業(yè)機器視覺檢測發(fā)展現(xiàn)狀？有時間去中國機器視覺展看一下順便聽聽講座，你就對機器視覺做什么有直觀的感受了，這個展覽會每年多次在國內(nèi)好幾個地方舉行，基本涵蓋國內(nèi)的主要廠家（硬件、軟件、集成、代理）以及部分國外大公司。下面再說說我的看法，你說的工業(yè)機器視覺檢測應(yīng)該只算是機器視覺的一部分，我如果沒記錯的話，按照Cognex的介紹機器視覺依據(jù)應(yīng)用不同可分成GIDI-G(Guidance-導(dǎo)引)、I(Inspection-檢測)、D（Dimension-尺寸測量）、I（ID-ID識別）。最近隨著硬件的發(fā)展、市場的需求還有近年計算機視覺技術(shù)的火熱，主要有幾個趨勢：- 領(lǐng)域的拓展（不僅僅是工業(yè)，還有到民用）：自動化的檢測代替人工檢測是必然發(fā)展趨勢，需求越來越多樣原來只是生產(chǎn)線上，現(xiàn)在制造、醫(yī)療、電子、倉儲等各個領(lǐng)域都有各種各樣的應(yīng)用。比如國內(nèi)某知名電商，使用三維來進行包裹尺寸的檢測，與總量參數(shù)匹配進行內(nèi)部追蹤。-2D到3D：工業(yè)界基本都是三維的部件，而且二維成像畢竟是三維空間的實際情況的一種病態(tài)數(shù)據(jù)采集，所以目前圍繞3D的各種檢測、測量、機器人導(dǎo)引等項目層出不窮，這與計算機視覺的情況有異曲同工之處，什么結(jié)構(gòu)光、ToF、雙目等等技術(shù)各家公司也多如牛毛。-系統(tǒng)實施受各種因素制約大：如果你問我做一個機器視覺檢測的項目最重要的是什么，我肯定會說能得到一張高質(zhì)量的圖片，而就為了得到這么一個圖片那需要考慮太多...
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![機器視覺技術(shù)在未來的發(fā)展趨勢]( "機器視覺技術(shù)在未來的發(fā)展趨勢")
機器視覺技術(shù)在未來的發(fā)展趨勢1、隨著產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展對機器視覺的需求將呈上升趨勢 機器視覺發(fā)展空間較大的部分在半導(dǎo)體和電子行業(yè)，而據(jù)我國相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，全球集成電路產(chǎn)業(yè)復(fù)蘇跡象明顯；與此同時，全球經(jīng)濟衰退使我國集成電路產(chǎn)業(yè)獲取了市場優(yōu)勢、成本優(yōu)勢、人才回流等優(yōu)勢；國家加大對集成電路產(chǎn)業(yè)這一戰(zhàn)略領(lǐng)域的規(guī)劃力度，“信息化帶動工業(yè)化”，走“新興工業(yè)化道路”為集成電路產(chǎn)業(yè)帶來了巨大的發(fā)展機遇，特別是高端產(chǎn)品和創(chuàng)新產(chǎn)品市場空間巨大，設(shè)計環(huán)節(jié)、國家戰(zhàn)略領(lǐng)域、3C應(yīng)用領(lǐng)域、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)類應(yīng)用領(lǐng)域成為集成電路產(chǎn)業(yè)未來幾年的重點投資領(lǐng)域?！ 〈送猓袊殉蔀槿蚣呻娐返囊粋€重要需求市場。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示中國的半導(dǎo)體和電子市場已具規(guī)模，而如此強大的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)將需要高質(zhì)量的技術(shù)做后盾。同時他對于產(chǎn)品的高質(zhì)量、高集成度的要求將越來越高。恰巧，機器視覺將能幫助他們解決以上的問題，因此該行業(yè)將是機器視覺最好的用武之地。同時，對于機器視覺的需求將蒸蒸日上。2、統(tǒng)一開放的標準是機器視覺發(fā)展的原動力 未來，機器視覺產(chǎn)品的好壞不能夠通過單一因素來衡量，應(yīng)該逐漸按照國際化的統(tǒng)一標準判定，隨著中國自動化的逐漸開放，將帶領(lǐng)與其相關(guān)的產(chǎn)品技術(shù)也逐漸開放。因此，依靠封閉的技術(shù)難以促進整個行業(yè)的發(fā)展，只有形成統(tǒng)一而開放的標準才能讓更多的廠商在相同的平臺上開發(fā)產(chǎn)品，這也是促進中國機器視覺朝國際化水平發(fā)展的原動力。3、基于嵌入式的產(chǎn)品將取...
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機器視覺在汽車行業(yè)中的應(yīng)用及未來發(fā)展趨勢機器視覺的應(yīng)用廣泛已經(jīng)是不爭的事實了，目前機器視覺在汽車行業(yè)中有以下方面的應(yīng)用，可以說都已經(jīng)走在了自動化技術(shù)的前沿了。 視覺增強系統(tǒng)能夠根據(jù)不同的氣候條件，在不同的時間相應(yīng)的增強駕駛員的視覺能力。借助于機器視覺技術(shù)，采用CCD、紅外傳感器、車速傳感器、GPS及毫米波雷達等傳感器獲取道路信息，通過圖像處理軟件進行信息的傳輸與處理，提取低能見度、低照度下交通環(huán)境的有用信息并剔除噪聲，在最短的時間內(nèi)以圖像的形式提供給駕駛員，提高車輛行駛的安全度?！ ≤囕v行人檢測應(yīng)用 車輛檢測系統(tǒng)借助機器視覺技術(shù)，可以利用各種傳感器探測周邊車輛的相關(guān)信息，包括前后方車輛速度、位置以及障礙物的大小位置等。行人檢測系統(tǒng)也是以同樣的原理展開應(yīng)用，通過機器視覺技術(shù)檢測出行人的位置?！ ∑诒O(jiān)測應(yīng)用 目前駕駛疲勞檢監(jiān)測系統(tǒng)研究中，多采用車載機器視覺系統(tǒng)監(jiān)測人體姿態(tài)和操作行為，根據(jù)系統(tǒng)反饋信息來判別疲勞狀態(tài)。當駕駛員處于疲勞狀態(tài)時，通過聲音、光線、振動等刺激駕駛員，使其恢復(fù)清醒狀態(tài)。在一定范圍內(nèi)，極大地減少了因駕駛?cè)藛T疲勞而造成的交通意外事故?！ ∑囆袠I(yè)在機器視覺中的重要地位 汽車行業(yè)作為一個自動化程度比較高的高科技行業(yè)，很多先進的自動化技術(shù)已經(jīng)成功的運用到該行業(yè)各個生產(chǎn)流程中。在汽車制造的許多環(huán)節(jié)已經(jīng)做到了無人化操作，這樣就要求有一種可靠的檢測技術(shù)去驗證每一次裝配的...
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如何看待國內(nèi)機器視覺行業(yè)的發(fā)展？希望以公司為例盤點！機器視覺行業(yè)，從業(yè)接近10年。剛進入這個行業(yè)時，國內(nèi)視覺公司的產(chǎn)品還集中在模擬圖像采集卡，而且還是非常少的公司能做，也代理國外的機器視覺產(chǎn)品，那時進入國內(nèi)的國外品牌也較少，像Basler、TDalsa、Cognex、CCS、MVTec等。到目前，則非常多的公司推出了數(shù)字相機產(chǎn)品，像USB2.0、GigE、1394接口數(shù)字相機等等。門檻越來越低，產(chǎn)品也良莠不齊，原來做民用消費數(shù)碼產(chǎn)品的，也轉(zhuǎn)向做工業(yè)相機，同時國外視覺公司也逐漸在國內(nèi)設(shè)立辦事處。這說明國內(nèi)機器視覺市場越來越大，或者大家都看好中國視覺應(yīng)用這塊大蛋糕，競爭也越來越激烈，對最終用戶來說，帶來了更多的選擇。以上就是目前的現(xiàn)狀，個人認為如果在競爭中突圍，可以考慮如下（純屬個人意見）：1、國內(nèi)視覺部件廠商，在高端產(chǎn)品方面，仍然甚至在相當長時間內(nèi)無法和國外廠商相比，可以走中低端產(chǎn)品路線，這塊的市場需求仍然很大，但必須做到產(chǎn)品穩(wěn)定，有價格優(yōu)勢，技術(shù)服務(wù)跟得上。2、系統(tǒng)集成商，國內(nèi)的視覺系統(tǒng)集成公司非常多，但大部分都是定制，量不是很大，當然養(yǎng)活小公司應(yīng)該沒問題?？梢哉覝誓硞€細分市場，推出相應(yīng)的系統(tǒng)產(chǎn)品，前景還是非常可觀的。3、機器視覺軟件開發(fā)商。這塊國內(nèi)基本沒人做，這和我們的國情有關(guān)，國人認為軟件就應(yīng)該拿來就用，不用花錢，或者第一個思路就是能不能找到盜版，所以做任何純軟件的公司都面臨虧...
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機器視覺和計算機視覺有什么不同？很多人認為機器視覺和計算機視覺是一個概念，其實還是不一樣的。一般來說，機器視覺就是用機器代替人眼進行測量和判斷，側(cè)重于工程實用性，實時性，高精度等。計算機視覺是一個通過技術(shù)幫助計算機“看到”并理解數(shù)字圖像內(nèi)容的研究領(lǐng)域，例如理解照片和視頻的內(nèi)容。側(cè)重于理論和算法。這么說好像有點不好理解，那我從其他方面講一下。機器視覺要考慮的很多問題，其實還不是算法問題，算法是很重要，但對于很多機器視覺任務(wù)來說，其實最重要的是整個系統(tǒng)如何組織和運行。比如在什么平臺上？在什么環(huán)境下？需要達到什么精度和速度？類似于光源、鏡頭、相機、相機-計算機接口這種問題，在計算機視覺里，都是基本上不怎么考慮的問題。但實際上，這種問題恰恰是機器視覺系統(tǒng)中很重要的問題。至于題主說到的OpenCV，其實機器視覺領(lǐng)域用得最多的軟件應(yīng)該不是OpenCV，而是Halcon。雖然知道OpenCV的人比知道Halcon的人多多了，但實際上，Halcon才是最適合做機器視覺的軟件，這是由它的定位決定的。在機器視覺行業(yè)，從易用性來說，Halcon比OpenCV好用多了。當然OpenCV有很多自己的優(yōu)勢，比如開源，比如豐富的算法，但體現(xiàn)在機器視覺領(lǐng)域會比較少一些。所以如果你真的想學(xué)習(xí)機器視覺，我覺得從Halcon開始是比較合適的。當然最好是以項目驅(qū)動的方式來學(xué)習(xí)，這樣一個流程走完后，應(yīng)該就會對機器視覺有所了...
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機器視覺與計算機視覺的區(qū)別？計算機視覺與機器視覺，首先是應(yīng)用場景不一樣其次，我感覺最大的區(qū)別，在于技術(shù)要求的側(cè)重點不一樣，甚至差別很大。計算機視覺，主要是對質(zhì)的分析，比如分類識別，這是一個杯子那是一條狗。或者做身份確認，比如人臉識別，車牌識別。或者做行為分析，比如人員入侵，徘徊，遺留物，人群聚集等。機器視覺，主要側(cè)重對量的分析，比如通過視覺去測量一個零件的直徑，一般來說，對準確度要求很高。我記得以前接觸過一個需求: 視覺測量鐵路道岔缺口。剛畢業(yè)的時候在鐵路上班，做過控制系統(tǒng)，還開過內(nèi)燃機車，很清楚道岔缺口的重要性，這玩意兒你說要是測不準，呵呵:)當然，也不能完全按質(zhì)或量一刀切，有些計算機視覺應(yīng)用也需要分析量，比如商場的人數(shù)統(tǒng)計。有些機器視覺也需要分析質(zhì)，比如零件自動分揀。但，計算機視覺一般來說對量的要求不會很高，商場人數(shù)統(tǒng)計誤差個百分之幾死不了人的，但機器視覺真的會，比如那個道岔缺口測量。既然要求這么高，是不是機器視覺就比計算機視覺難呢？也不是的，應(yīng)該說各有各的難處。計算機視覺的應(yīng)用場景相對復(fù)雜，要識別的物體類型也多，形狀不規(guī)則，規(guī)律性不強。有些時候甚至很難用客觀量作為識別的依據(jù)，比如識別年齡，性別。所以深度學(xué)習(xí)比較適合計算機視覺。而且光線，距離，角度等前提條件，往往是動態(tài)的，所以對于準確度要求，一般來說要低一些。機器視覺則剛好相反，場景相對簡單固定，識別的類型少(在同一個應(yīng)用中)...
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機器視覺新手應(yīng)該如何學(xué)習(xí)？首先機器視覺是一個很大的領(lǐng)域，近幾年比較火的話肯定是要和機器視覺學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)掛鉤的，所以有必要首先明確自己的大方向。然后是代碼能力。傳統(tǒng)的圖像處理是離不開C++的，對于C++的學(xué)習(xí)，我覺得是一個仁者見仁智者見智的問題，畢竟C++是永遠學(xué)不完呢。講一下我的經(jīng)驗，C++ primer是一定要通讀至少一遍的，我本科是學(xué)過C++的，但是讀了這本書之后感覺就像是白學(xué)了一樣。之后可以選擇性地讀一下effective三部曲(effective c++, more effective c++, effective stl)以及比較新的effective modern c++，對于實際工程能力會有比較大的提升。此外就是python了，作為人工智能時代的第一語言，目前來說，做計算機視覺是肯定離不開的，推薦一下廖雪峰大大的教程，很詳細，對于有C++或者java基礎(chǔ)的應(yīng)該會上手很快。另外，linux最好要用熟。同時在這一階段可以熟悉下opencv(其實我現(xiàn)在已經(jīng)很少用到)，跑跑demo什么的，網(wǎng)上這種東西是很多的。我記得我那個時候跑過人臉識別，車牌識別，感覺很有意思。opencv的話c++,python都是可以的玩的。此外，我大四的時候?qū)W過一門叫數(shù)字圖像處理的課，講的就是岡薩雷斯很經(jīng)典的那本書，對于一些傳統(tǒng)問題有一個比較宏觀的了解。機器視覺學(xué)習(xí)算法方面的話可能就要取決于你的...
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機器視覺主要問題和發(fā)展瓶頸 很多人都有這樣的疑惑，就是一臺機器它為什么能看到你?因為它有了自己的視覺。機器視覺技術(shù)是一門涉及人工智能、神經(jīng)生物學(xué)、心理物理學(xué)、計算機科學(xué)、圖像處理、模式識別等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科。機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制，技術(shù)最大的特點是速度快、信息量大、功能多?！ C器視覺可以看作是與人工智能和模式識別密切相關(guān)的一個子學(xué)科或子領(lǐng)域。限制機器視覺發(fā)展的瓶頸是多方面的，其中最重要的可以歸結(jié)為三個方面：計算能力不足、認知理論未明以及精確識別與模糊特征之間的自相矛盾。 1.機器視覺面向的研究對象主要是圖像和視頻，其特點是數(shù)據(jù)量龐大、冗余信息多、特征空間維度高，同時考慮到真正的機器視覺面對的對象和問題的多樣性，單一的簡單特征提取算法(如顏色、空間朝向與頻率、邊界形狀等等)難以滿足算法對普適性的要求，因此在設(shè)計普適性的特征提取算法時對計算能力和存儲速度的要求是十分巨大的，這就造成了開發(fā)成本的大幅度提高?！ ?.如何讓機器認知這個世界?這一問題目前沒有成熟的答案，早期的人工智能理論發(fā)展經(jīng)歷了符號主義學(xué)派、行為主義學(xué)派、連接主義學(xué)派等一系列的發(fā)展但都沒有找到令人滿意的答案，目前較新的思想認為應(yīng)該從分析、了解和模擬人類大腦的信息處理功能去構(gòu)建智能機器視覺系統(tǒng)，但神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展目前只能做到了...
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