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人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官，其中80%的信息是通过视觉器官获取的。视觉感知环境信息的效率很高，它不仅指对光信号的感受，还包括对视觉信息的获取、传输、处理、储存与理解的全过程。对人类而言，视觉信息传入大脑之后，由大脑根据已有的知识进行信息处理，进而判断和识别。机器视觉系统就是通过摄像机和计算机来对外部环境进行测量、识别和判断。但是，机器视觉和人类视觉有着本质上的不同，机器视觉系统主要应用于不适合人工作业或者人类视觉无法达到要求，以及高速大批量工业产品制造自动生产流水线的一些场合。由于机器视觉较容易实现信息集成，因此使其成为实现计算机集成制造的基础技术。21950
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机器视觉技术是计算机视觉理论在具体问题中的应用。20实际70年代，David Marr提出了视觉计算理论，该理论从信息处理的角度系统概括了当时解剖学、心理学、生理学、神经学等方面已取得的成果，明确规范了视觉研究体系。计算机视觉以视觉计算理论为基础，为视觉研究提供了统一的理论框架。由于实际中的视觉问题常常是具体的，包含丰富的先验知识，所以将计算机视觉理论应用于解决具体实际问题就产生了机器视觉。论文网
20世纪80年代以来，机器视觉技术一直是非常活跃的研究领域，并经历了从实验室走向实际应用的发展阶段，从简单的二值图像处理到高分辨率多灰度的图像处理以至于彩色图像处理，从一般的二文信息处理到三文视觉模型和算法的研究都取得了很大进展。作为一种先进的检测技术，机器视觉技术已经在工业产品检测、自动化装配、机器人视觉导航、虚拟现实以及无人驾驶等许多领域的只能测控系统中得到广泛应用。
目前，发展最快、使用最多的机器视觉技术主要集中在欧美、日本等发达国家和地区。发达国家在针对工业现场的实际情况开发机器视觉硬件产品的同时，对软件产品的研究也投入了大量的人力和财力。机器视觉的应用普及主要集中在半导体和电子行业，其中40%~50%集中在半导体制造行业，如PCB印刷电路板组装工艺与设备、SMT表面贴装工艺与设备、电子生产加工设备等。此外，机器视觉技术在其他领域的产品质量检测方面也得到了广泛应用，如在线产品尺寸测量、产品表面质量判定等。
在国内，由于半导体及电子行业属于新兴领域，机器视觉技术产品普及还不够深入，导致机器视觉技术在相关行业的应用十分有限。值得一提的是，借助于国际电子、半导体制造业向我国珠三角、长三角等地区的延伸和转移，这些行业和地区已成为机器视觉技术应用最前沿和最优质的集聚地。随着我国制造业的快速发展，给机器视觉技术广泛应用创造了条件，许多致力于机器视觉专门应用系统研发与推广的企业也相继诞生。相信随着我国配套机场建设的完善以及技术、资金的累积，各行各业对机器视觉的应用需求将快速增长。目前，国内许多大中专院校、研究所和企业单位都在图像和机器视觉技术领域进行着积极探索和实验，逐步开展机器视觉技术在工业现场和其他领域的应用。
国内在机器视觉产品（包括视觉软件、相机系统、光源等）研发方面虽然取得了一些成果，但与国外先进的机器视觉技术与设备相比还有较大的差距。目前国内在机器视觉产品研发方面主要存在技术水平较低、应用面窄、基本处于软硬件定制的专用视觉系统研发和应用阶段，开发成本高、效率低；在机器视觉算法研究方面，仍采用经典的数字图像处理算法和通用软件编程开发，组态集成开发能力弱；在产品方面，具有自主知识产权的机器视觉技术与系统产品较少，不利于批量生产和广泛推广。在我国高校，机器视觉教学与科研方面也有喜有忧，在科研方面，涌现出大量机器视觉科研机构和学者，对机器视觉算法研究取得了长足进步，发表了大量学术论文，但在机器视觉应用，特别是机器视觉教学方面，与工业应用不相适应，有的没有开设相应课程，有的没有开设相应实验，有的甚至认为机器视觉属于科学前沿，未能将机器视觉应用技术列入教学计划和课程体系，这些问题和不足主要是我们的教学与实际生产严重脱节造成的。因此加快发展我国自主知识产权的机器视觉产品是当务之急，在高等院校自动化专业、计算机专业、机电一体化专业开设机器视觉应用技术与系统实验也迫在眉睫。