机器视觉在输送轨道运动偏差检测上的应用： 输送轨道视觉检测系统能够实时检测轮轨运动过程中脱轨、轮子歪斜栽头情况，利用机器视觉方法实时地对图像中轮轨摆架和轨道缝隙尺度测量，并将计算出的刻度显示出，机器视觉检测系统配置了轮轨脱轨报警系统，预防生产过程中轮子脱轨事故发生，为客户减少不必要的损失。 机器视觉在输送轨道运动偏差检测上有很多优势，检测速度快、适应性强，输送轨道视觉检测系统可快速建立、更新数据模型，满足对生产轨道的快速识别，可实现不间断工作，提高检测效率。此系统对场景和工作环境无要求限制，可满足多种场景的识别需求，可应对复杂恶劣的检测环境。 操作简单易维护，采用智能控制系统，无需专业编程知识...

机器视觉技术近年发展迅速： 其一是图像处理和模式识别发展迅速。 图像处理上，随着图像高精度的边缘信息的提取，很多原本混合在背景噪声中难以直接检测的低对比度瑕疵开始得到分辨。 模式识别上，本身可以看作一个标记过程，在一定量度或观测的基础上，把待识模式划分到各自的模式中去。图像识别中运用得较多的主要是决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决策函数，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述(如统计纹理)为基础的；结构方法的关键是将物体分解成了模式或模式基元，而不同的物体结构有不同的基元串(或称字符串)，通过对未知物体利用给定的模式基元求出编码边界，得到字符串，再根据字符串判断它的属类。在特征生成...

机器视觉技术近年发展迅速： 1.图像采集技术发展迅猛 CCD、CMOS等固件越来越成熟，图像敏感器件尺寸不断缩小，像元数量和数据率不断提高的，分辨率和帧率的提升速度可以说日新月异，产品系列也越来越丰富，在增益、快门和信噪比等参数上不断优化，通过关键测试指标(MTF、畸变、信噪比、光源亮度、均匀性、色温、系统成像能力综合评估等)来对光源、镜头和相机进行综合选择，使得很多以前成像上的难点问题得以不断突破。 2.3d视觉的发展 3D视觉还处于起步阶段，许多应用程序都在使用3D表面重构，包括导航、工业检测、逆向工程、测绘、物体识别、测量与分级等，但精度问题限制了3D视觉在很多场景的应用，目前工程上较先...