文档介绍：机器视觉 机器视觉是在没有人类干预的情况下使用计算机来处理和分析图象信息并作作出结论。视觉系统在几类不同的应用中使用,包括自动识别、测量与检验、机器人指导与控制、材料搬运与分类,以及不同的自然科学与医药学(例如,X光结果的解释和制图)。以视觉为基础的自动识别系统在那些要求机器视觉的应用中是一种自然的选择,如质量检验、测量与机械手组装线。在这些综合应用中,一套独立的视觉系统能够用来实施这两方面的功能。 视觉系统使用一个与计算机相联的摄像机来摄取图象,然后将它转换成机器可读的形式。这个过程被称作数字化。软件程序被用来处理这个数字化的图象,以取得需要的信息。 今天的大多数视觉系统使用特殊化的电子线路(硬件)而不是软件。因为硬件为基础的系统提供了非常高速度的图象处理速度。通常硬件越多,仪器的操作速度就越快。 许多不同的规则系统(即以数学为基础的处理程序与方法)已经发展来处理数字化图象。一些规则系统进行光学字符识别(OCR)或识读条码。其它的则在一个固定的镜头内识别和寻找移动物品,或按物品的形状将它们分类(形状分辨)。 以前,因为一部普通的机器视觉系统所要求的硬件数量和软件的复杂性,所以机器视觉系统要比条码扫描器贵得多。现在,硬件的价格急速下降,使得机器视觉系统与条码扫描器的价格差达到历史最低水平。随着更快的计算机晶片和电脑附加卡的出现,机器视觉系统的价格会继续下降。  机器视觉系统还在识读二维码符号法方面得到应用,特别是在低光源/低反差的情况下,D扫描器不能识读条码,机器视觉系统得以应用。 甚至在机器视觉成本高的时候,以视觉为基础的自动识别系统还是找到了在工业中的应用领域,而且现在在继续发现新的应用途径。这些应用通常中那些自动识别系统的传统技术不能使用的地方。 机器视觉技术继续以很快的速度改进着。目前,机器视觉系统应用在汽车制造、电子、航天、食品、药物、饮料、木材、橡胶、保健和金属工业。随着该技术的日益成熟,我们预期它在工业领域中的应用会更广泛。  光学字符识别OCR 光学字符识别技术(OCR)自从五十年代起就开始在商业应用中使用。它最初是设计来识读被称作“特殊字体”的。这些字体,如OCR-A,包括全部字母与数字符号和特殊的字母,是为机器扫描或识读,这样提供了一种高速、非键盘的信息输入方法。不像条码,这些字体仍能够为人类所识读。 在过去的几年中,主要是由于相对低成本、高速度的个人电脑的出现,OCR技术有了可观的改进。很高能量的识别软件被发展出来。例如,目前大多数OCR仪器能够识读普通的办公字体,如Courier,以及特殊字体和在报纸杂志上用的比例字体。事实上,许多工厂使用“智能字体识别”(ICR)一词,因为他们想念这个词更适合今天的OCR硬件与软件。 OCR与条码相似,会受到低质量的印刷效果的影响。但是,在媒体准备和应用设计上花一点点工夫,识别效果就会有很大改善。目前,进行字母速度比较时,OCR的速度与条码相同,而且它的准确性也与条码扫描相同。 在某些应用中,例如在需要人类识读的应用中,或者窨有限的情况下,或者在使用和保持条码标签的成本过高和实际上行不通的情况下,OCR/ICR比使用条码更适合。在识读打字的文件或计算机印刷的材料,而不要有附加的步骤的应用中,OCR/ICR更理想。OCR/ICR在图书馆、出版业、付款处理、支票平衡、发出帐单和其它普通信息输入应