人工智能结课报告学号：姓名：一、课题：机器视觉及机器视觉系统的运用二、摘要：科技在不停的发展，很多智能的东西在我们生活中随处可见，随着人工智能的不断发展，我们可以制造出真正的智能机器，而且这个领域也将成为下一个技术革命。
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，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，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉系统适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
机器视觉不会有人眼的疲劳，有着比人眼更高的精度和速度，借助红外线、紫外线、X 射线、超声波等高新探测技术，机器视觉在探测不可视物体和高危险场景时，更具有其突出的优点。
机器视觉技术现已得到广泛的应用。
机器视觉技术的诞生和应用，极大地解放了人类劳动力，提高了生产自动化水平，改善了人类生活现状，其应用前景极为广阔。
目前在国外，机器视觉技术已广泛应用于生产、生活中，而我国正处于起步阶段，急需广大科技工作者的共同努力，来迅速提高我国机器视觉技术的发展水平，为我国的现代化建设做出自己的贡献。
三、三个问题回答（1）应用价值（10分）：为什么跟踪这个人、项目、技术或者算法？答：在学习人工智能时，从老师的课堂扩充中，我了解到了“机器视觉”这个词，所以我就对这项技术产生了兴趣，也对此进行了跟踪。
在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业。
机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。
目前国内随着经济水平的提高，3D机器视觉也开始进入人们的视野。
目前3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。
它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。
这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。
在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。
例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现目前大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。
（2）难点（10分）：这个人、项目、技术或者算法要解决的问题有哪些难点？答：难点1：机器视觉检对图片信息收集的要求很高，需要比较清晰图像来进行处理。
要得到好的图片对光源、镜头、相机图像处理软件、监听器等的要求都是很高。
难点2：我对这个新的技术以前没有了解，所以我对机器视觉检测方法还不够了解，需要查相关资料来扩充这方面的知识。
难点3：机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。
对这么多事情的实现需要很多科技技术支持，所以需要了解的知识就很多。
难点4：很多运用中产品的质量检测中，由于产品的合格与不合格之间存在的因素很多。
所以我个人觉得要从全方面来判断一个产品是否合格是很难的。
（3）收获（10分）：通过跟踪，你学到了什么？读了《机器视觉技术及其应用综述》对难点四有了初步的解决方案：光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量，在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别，增加对比度同时还应保证足够的整体亮度，物体位置的变化不应该影响成像的质量。
在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光，对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理。
物体的几何形状等要素。
读了《基于车载前视摄像机的轨道异物检测》这本书我对机器视觉在实际生活中的运用的设计过程有了了解，对一个课题研究的过程有了认识：分许问题——算法描述——技术难题分许解决——建模实验——得出结论。
同时我对这个问题中的考虑参数建模有了很深的印象，这对以后我的学习和研究有了很大的帮助。
《基于机器视觉技术的易拉罐罐底喷码检测系统设计》这篇文章是根据食品饮料行业易拉罐生产线的工作环境和罐底喷码检测的检测要求,设机研制了基于康耐视机器视觉的易拉罐罐底喷码检测系统,实现对易拉罐喷码不合格的产品进行自动检测与快速剔除。
这个系统的研究让我对机器视觉在工业生产中的运用有了进一步的了解。
这个机器视觉系统实时性好,可靠性高,有效地提高了在生产过程中产品喷码质量的控制。
同时对这个运用的学习了解我对工业生产中的其它运用机器视觉体统的方面有了自己的理想。
可能都是运用：图片采集、图像分许来进行检测的，当然我的认识可能是错误的，当我有兴趣在搜集其它资料进行学习。
在学习后我对上述难点的解决：难点一解决方法：选取好的光源和照明方案。
照明亮度、均匀度、发光的光谱特性也必须符合实际的要求，同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。
选取好的光学镜头。
最好选取包括显示模块和带有DSP 数字处理模块的图像采集卡，这样可以有高质量的图像实时显示和进行高速图像预处理。
最好有好的视觉传感器，便于构成机器视觉体统。
难点二解决方法：读相关文献资料。
这个难点我已经通过这几个周的学习解决，我对机器视觉已经有了了解。
难点三解决方法：这方面的知识我有了初步的了解，不过不能够达到实际运用。
难点四解决方法：通过学习了解，对于产品质量检测，我们课以根据待检测产品的特征，选取适合的参数来进行检测，如尺寸参数、色彩参数、三维控制参数、亮度等参数来区别合格产品和不合格产品，当然很多时候我们我们要同时考虑几个参数来做到准确的检测。
总结：通过对机器视觉以及机器视觉系统的学习，我对机器视觉的相关概念有了大体的了解，对机器视觉方面的技术难题也有了自己的想法。
同时通过资料的阅读我对机器视觉系统在生活生产中的运用的案例有了了解，同时对这些方面的运用的了解让我对一些方面产生了自己的想法。
比如我想：也许我们可以运用机器视觉在农业上得到运用，比如对优良种子的检测，好的种子才可能给我们带来好的收成，也才可能让农民的生活丰富裕。
第二个我想了解的东西就是在人工智能课上老师给我们介绍的自动驾驶方面的东西。
当然这个项目设计的技术难题一定很多。
所以我对这个项目想进行进一步的跟踪学习。
当然最好是能够学习了解其中的技术难题。
四、综述（30分）：为了解决你感兴趣的问题，你查找了哪些资料？答：为了了解机器视觉以及机器视觉系统的运用我查了很多资料，主要阅读的文章有《基于车载前视摄像机的轨道异物检测》和《基于机器视觉技术的易拉罐罐底喷码检测系统设计》下面是这两本书的大体介绍：1书名：基于车载前视摄像机的轨道异物检测Railway Obstacle Detection using Onboard Forward-Viewing Camera关键字：智能交通; 异物检测; 机器视觉; 支持向量机; intelligent transportation; obstacle detection; machine vision; support vector machines;摘要：Track clearance is the foundation of the safe and continuous operation of railway system.Non-track circuit-based intrusion and obstacle detection techniques may be well applied for railway systems because the rail obstacles always greatly reduced the train speed.In this paper,a machine vision-based obstacle detection method is proposed based on the onboard forward-viewing camera and real-time image processing algorithms.First,a rail recognition algorithm is developed to automatically locate the rails in fro...轨道交通线路净空安全是确保列车平稳、不间断运行的基础.由于轨间异物对行车安全产生严重影响,所以基于非轨道电路的轨道异物入侵检测系统在铁路系统中具有十分广泛的应用前景.本文提出了一种基于移动车载摄像机检测轨间异物的方法.首先,通过钢轨识别算法自动定位钢轨位置,并确定列车前方轨道是否有其它列车或公路车辆等大型异物,若有则进行报警;之后,基于边缘检测的异物检测算法自动检测轨间可疑小异物,同时提取可疑异物的尺度信息和颜色索引参数等相关特征;最后,用支持向量机(SVM)来对可疑小异物区域进行分类和辨识.车载实验结果表明,该方法可以有效地检测出轨间异物.2书名：基于机器视觉技术的易拉罐罐底喷码检测系统设计Can Bottom Coding Detection System based on the Machine Vision Technique关键字： Machine vision; Printing detection; OCR character verification;摘要：According to requirements of the food and beverage cans of production line of work,we develop the code detection system based on Cornwall machine vision.The non-qualified cans can be automatic detected and quickly removed.The test system consists of the light source and the visual processing system,electrical control and human-computer interaction system,defective goods eliminate equipment etc.When pulling through the imaging system,metal close to switch triggers stroboscopic light source and industrial int...本文根据食品饮料行业易拉罐生产线的工作环境以及罐底喷码检测的检测要求,研制了基于康耐视机器视觉的易拉罐罐底喷码检测系统,实现对易拉罐喷码不合格的产品进行自动检测与快速剔除。