文献综述
1.引言
人，通过视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉这五种感觉来认识世界，从外界获取信息，而在人的五感中视觉获取信息占比达到了80%。随着人类社会的发展和科技的进步，人类早已不满足于用肉眼记录世界，模拟图像采集技术应运而生，而自从上个世纪50年代数码图像采集及处理技术的出现，人类的“视觉”再一次得到了极大的延伸和强化。数字图像采集及处理的技术很快就被投入科学研究中，在飞快完善自身的同时也逐渐应用在工业生产中。在信息化时代，数字图像采集和处理技术被广泛应用于军队、地理、电工电子、医疗、人脸识别等生产生活的方方面面。[1]
2.研究背景及研究现状
2.1机器视觉系统
人们通过计算机或机器来模仿人的视觉即机器视觉系统，机器视觉应用系统包括光源、光学镜头 、摄像机、图像采集卡 、图像处理系统(或平台)、机器视觉软件模块 、输入输出和控制执行模块等部件。[2]不同的用户需求千差万别，也就意味着机器视觉系统构建比较复杂。
美国制造工程协会(SME，Society of Manufac-turing Engineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA，Robotic Industries Association)的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接受和处理一个真实物体的图像，通过分析图像获得所需信息或用于控制机器运动的装置”。[3]
机器视觉主要研究利用计算机来模拟人的视觉功能，采用一个或多个摄像机抓拍客观事物的实际图像,经过数字化等一系列处理提取需要的特征信息,然后加以理解并通过逻辑运算最终实现工业生产和科学研究中的检测、测量和控制等功能。机器视觉的研究始于20世纪50年代二维图像的模式识别。60年代，美国学者罗伯兹提出了多面体组成的积木世界概念，70 年代，David Marr 提出的视觉计算理论给机器视觉研究提供了一个统一的理论框架；80年代以来，对机器视觉的研究形成了全球性热潮，处理器、图像处理等技术的飞速发展带动了机器视觉的蓬勃发展。
目前，最先进的机器视觉技术仍然由欧美、日本等国家掌握，发达国家针对工业现场的应用开发出了相应的机器视觉软硬件产品。中国目前正处于由劳动密集型向技术密集型转型的时期，对提高生成效率、降低人工成本的机器视觉方案有着旺盛的需求，中国正在成为机器视觉技术发展最为活跃的地区之一。[4]-[7]
2.2图像采集及处理技术
