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机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。 现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；例如，人可以用眼看字，当别人在他背上写字时，他也可认出这个字来。商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域。

图像预处理 将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。预处理是指在进行文字识别之前的一些准备工作，包括图像净化处理，去掉原始图像中的显见噪声(干扰)。主要任务是测量文档放置的倾斜角，对文档进行版面分析，对选出的文字域进行排版确认，对横、竖排版的文字行进行切分，每一行的文字图像的分离，标点符号的判别等。这一阶段的工作非常重要，处理的效果直接影响到文字识别的准确率。立体图像的产生有四种方法：线框法、表面法、实体法和彩色分域法。

机器视觉也称计算机视觉,通俗地讲,就是使计算机具有‘看’的功能。计算机视觉就是以图像为输入,以模式识别技术为手段,对图像进行分析和理解的学科。整体属于人工智能的一个分支。

机器视觉主要由5部分组成：照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器。