通用相关领域
在深入研究机器视觉术语之前，了解一些相关的通用领域对理解非常重要。
- 人工智能 (AI)： 赋予计算机智能的科学。
- 计算机科学： 研究计算及其应用的学科。
- 图像处理： 通过算法对图像进行分析、修改和解释的技术。
- 自动化： 利用技术控制和监测生产过程，减少人为干预。
机器视觉 (Machine Vision)
机器视觉是指使用计算机和摄像机来模拟人类视觉系统，并实现对图像进行获取、处理、分析和理解的技术。其主要目的是使机器能够“看”到并理解图像，从而进行各种任务，如检测、测量、识别和控制。
计算机视觉 (Computer Vision)
计算机视觉是人工智能的一个子领域，专注于开发使计算机能够“看到”和理解图像的技术。它涉及图像的获取、处理、分析和理解，目标是使计算机能够像人类一样感知和理解视觉信息。
图像获取 (Image Acquisition)
图像获取是指使用相机、传感器和其他硬件设备捕捉场景并将其转化为数字图像的过程。这是机器视觉系统的第一步，图像的质量直接影响后续处理的结果。
图像处理 (Image Processing)
图像处理是指对获取的数字图像进行各种操作和分析，以改善图像质量、提取有用信息或准备图像进行进一步分析的过程。图像处理技术包括滤波、增强、分割等。
特征提取 (Feature Extraction)
特征提取是指从图像中提取有用的信息，例如边缘、角点、纹理等，这些信息用于后续的图像分析和识别。特征提取是机器视觉系统中的关键步骤，影响最终结果的准确性。
图像分析 (Image Analysis)
图像分析是指对提取的特征进行分析和解释，以实现特定的任务，如目标检测、识别和测量。这通常涉及使用算法和模型来识别图像中的物体或模式。
深度学习 (Deep Learning)
深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来分析数据。它在机器视觉中被广泛应用于图像识别、物体检测和分割等任务。
边缘检测 (Edge Detection)
边缘检测是一种图像处理技术，用于检测图像中物体边界的位置。边缘是图像中灰度或颜色变化剧烈的地方。
目标检测 (Object Detection)
目标检测是指在图像中定位和识别特定对象的过程。这通常涉及使用算法来识别和标记图像中的对象，并确定其位置和类别。
视觉系统 (Vision System)
视觉系统是指由硬件和软件组成的系统，用于执行机器视觉任务。它包括相机、镜头、照明系统、图像采集卡、计算机和图像处理软件。
结论
机器视觉是一个快速发展的领域，涉及广泛的技术和应用。理解这些基本术语对于理解和应用机器视觉技术至关重要。随着技术的不断进步，机器视觉将在自动化、制造、医疗保健和其他领域发挥越来越重要的作用。