文献综述
1、课题现状和发展趋势
（1）机器视觉现状和发展趋势
机器视觉（Machine Vision）也叫计算机视觉[1]，是近年来发展起来的一项新技术。它集图像采集、图像处理、计算机技术、人工智能等为一体，是一门涉及计算机科学、神经生物学、心理物理学、模式识别、人工智能等诸多领域的交叉学科[2]。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，它利用摄像机实时采集被测量物体的图像，并及时传送给图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，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，从而自动做出正确判断，最终实现实际检测、测量和控制[3]。
机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。机器视觉系统主要由图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示三部分组成[4]，它是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化的有效途径，具有非接触测量、光谱响应范围宽、长时间连续工作、易自动化控制、安全可靠等优点。因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验、质量控制、智能汽车等领域，大大提高生产效率和生产的自动化程度。
机器视觉技术是20世纪70年代在遥感图像处理和医学图像处理技术成功应用的基础上逐渐兴起的，并应用于多种领域。在我国，机器视觉仍属新兴行业，但是随着人们对质量的要求越来越高，制造业的发展提升了对机器视觉的需求，带来了机器视觉的蓬勃发展，机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据、判断动作，逐渐朝着开放性的方向发展，机器视觉将与自动化进一步融合。机器视觉的发展趋势主要表现[5]：
1）个性化。机器视觉的应用各不相同，针对不同的客户需要有不同的个性化方案，这就要求机器视觉系统集成商能更快速了解客户的需求，及时推出符合要求的产品。
2）高速化。随着技术的发展，整个工业应用会向着更复杂、更高速以及更高精度的方向发展。这就要求机器视觉系统也向着更高性能、更高分辨率以及更高速的应用拓展。
3）一体化。机器视觉系统的产品需要嵌入到生产线中，基于嵌入式的产品将取代基于计算机的板卡式的产品，同时会集成更多和更强大的功能。因此一体化的解决方案将成为机器视觉发展的最终目标。
4）智能化。机器视觉系统要具备高速图像的采集、压缩、存储以及处理功能，需要在网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，朝着智能化方向发展，能动地满足人们的各种需求。
