摘要：
机器视觉（Machine Vision、MV）是配备有感测视觉仪器（如自动对焦相机或感测器）的检测机器，其中光学检测仪器占有比重非常高，可用於检测出各种产品的缺陷，或者用与判断並选择出物体等，应用在自动化生产线上对物料进行校准与定位。是计算机视觉中最具有产业化的部分，主要大量应用於工厂自动化检测及机器人产业等。。...
机器视觉（Machine Vision、MV）是配备有感测视觉仪器（如自动对焦相机或感测器）的检测机器，其中光学检测仪器占有比重非常高，可用於检测出各种产品的缺陷，或者用与判断並选择出物体等，应用在自动化生产线上对物料进行校准与定位。是计算机视觉中最具有产业化的部分，主要大量应用於工厂自动化检测及机器人产业等。。
边缘检测（英语：Edge detection）是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测。
bian yuan jian ce （ ying yu ： E d g e d e t e c t i o n ） shi tu xiang chu li he ji suan ji shi jiao zhong de ji ben wen ti ， bian yuan jian ce de mu de shi biao shi shu zi tu xiang zhong liang du bian hua ming xian de dian 。 tu xiang shu xing zhong de xian zhu bian hua tong chang fan ying le shu xing de zhong yao shi jian he bian hua 。 zhe xie bao kuo （ i ） shen du shang de bu lian xu 、 （ i i ） biao mian fang xiang bu lian xu 、 （ i i i ） wu zhi shu xing bian hua he （ i v ） chang jing zhao ming bian hua 。 bian yuan jian ce 。
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斑点检测是在电脑视觉领域的重要技术，其目的是识別在影像中，与周围区域有亮度、顏色、纹理等特性上存在明显差异的区域。这些区域被称为斑点，由於它们是具相似属性的像素集合，在各种影像分析任务中具有重要意义。斑点检测能够分离出拥有独特特征的区域，因此其作为许多影像处理任务的基础，例如：物体识別、物件追踪和纹理分析等。。
计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 作为一门科学学科，计算机视觉。
在视觉研究中，视觉短期记忆 （VSTM）是三大记忆系统之一，其余系统还包括图像记忆和长期记忆 。视觉短期记忆是一种短期记忆 ，但仅限于视觉领域内的资讯。 术语「视觉短期记忆」指的是在长时间内非永久性地储存视觉资讯的记忆。视觉空间画板是关於视觉短期记忆的子元件，巴德利在其工作记忆理论模型中提出此概念。。
脊检测（英语：Ridge detection）为试图寻找相片中的脊的位置之方法。在数学及电脑视觉等领域中，一个双变数光滑函数的脊（或是称作为脊集合）是所有至少在一个维度中是局部最大值的点所形成的曲线的集合，就如同地理上山脊的概念。而一个 N {\displaystyle N} 变数函数的脊，是所有在。
坎尼边缘检测算子是澳洲计算机科学家约翰·坎尼于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是坎尼创立了“边缘检测计算理论”（computational theory of edge detection）解释这项技术如何工作。 坎尼的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是： 好的检测。
在非常低的光照水准下，视觉是暗视觉（Scotopic vision）——光由视网膜上的视杆细胞检测。视杆细胞于500 nm附近的波长最敏感，而且在彩色视觉中只起很少的作用。在更明亮的光下，比如白天，视觉则是亮视觉（Photopic vision）——光由负责彩色视觉的视锥细胞检测。视锥细胞对一个范围内的波长敏感，但是于接近555。
角检测（英语：Corner detection）或兴趣点检测（interest point detection），是计算机视觉系统中用来提取特征以及推测图像内容的一种方法。角检测的应用很广，经常用在运动检测、跟踪、马赛克（image mosaicing）、全景图缝合（panorama stiching）、三维建模以及物体识别中。。
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图像处理是指对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理或其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。目前大多数的图像均是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。 图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。。
特征检测（英语：Feature detection）是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征检测的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精。
以下为计算机视觉以及图像处理相关的主题列表 图像去噪 图像直方图 直方图均衡化 Tone mapping Retinex algorithm 伽马校正 仿射变换（affine transform） 投影变换（Projective transform） 拉东变换（Radon transform）。
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食品科学与工程学院 食品科学与工程（本科） 食品质量与安全（本科） 食品营养与检测（专科）（中澳合作） 食品营养与检测（专科） 食品质量与安全（专科） 机械电子工程学院 电气工程及其自动化（本科） 机械电子工程（本科） 机械工程（本科） 汽车检测与维修技术（专科） 电气自动化技术（专科） 信息科学与工程学院 物联网工程（本科）。
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钮扣 拉鏈 鱼尾夹 回形针 大头针 钉书钉 图钉 钉子 铆钉 螺丝、螺母及螺桿 锚定螺栓(壁塞) 法兰 橡皮筋 魔鬼沾 检测紧固件的方法有雷射、视觉检测和涡电流等。 北美最大的紧固件经销商是美国快克公司（英语：Fastenal Company）。 Parmley, Robert. Standard。
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度，中间部分大概有 120 度是双眼视觉区域，两侧各 40 度是单眼视觉区域。 双眼加和作用使得两只眼睛能够相互弥补对方看不清的部分。 双眼视觉形成的视差可以辅助产生精细的深度知觉，进而产生立体视觉 。 双眼视觉伴随着视觉的融合，尽管两只眼睛中的图像稍有差别或可能因视力不同而不相同，但是视觉在融合后可以产生单一的整体感觉。。
有三种类型的视锥细胞（短波长、中波长和长波长，有时被称为蓝色、绿色和红色），每种类型的视锥细胞能检测不同的波长范围。尽管视网膜中视杆细胞的数量是视锥细胞的大约20倍，但视锥细胞却为大脑提供了90%的视觉输入。 与视杆细胞相比，视锥细胞的反应速度更快，它们有三种不同颜色敏感度的色素，而视杆细胞只有一。
石原氏色盲检测图是一种检测色觉障碍的方法，得名于它的发明者，日本东京帝国大学教授石原忍。石原氏最早的检测图发表于1917年。 这种测试图包括一系列彩色圆盘，称为“石原盘”，每个圆盘内布满多种颜色和大小的圆点。其中一部分圆点以色盲者不易区分的颜色组成一个或几个数字。色觉正常者能够很容易分辨出这些数字。
目视检测是质量控制过程中的一种常用的无损检测方法。在维修设备时，利用视觉、听觉、触觉和嗅觉或任何非专业检测设备。超声波、X光、红外线等检查，通常不被视为目视检查，因为这些检查方法需要专门的设备，培训和认证。 目视检测分为直接和间接两种，其区別是： 直接目视检查：直接使用肉眼检查，而无需中断受测物和眼睛之间的路径。。
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detection、又译做“物体检测”、“目标检测”）是计算机视觉及影像处理中的术语，指的是让计算机去分析一张图片或者一段影片中的物体，并标记出来，这需要给神经网络大量的物体数据去训练它，这样才能进行识别。目前人脸检测是物体识別领域中被广泛研究的题目之一。 物体识別在计算机视觉。
视觉系统是如何将来自外界的视觉信号传递到视皮层，并通过一系列处理过程（包括边界检测、运动检测、立体深度检测和颜色检测），最后在大脑中构建出一幅视觉图像的。他们通过对小猫的一只眼睛（A）进行关键期视觉剥夺（缝上眼皮，使其不能接收视觉。
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