需要准备大量的基础数据，来为机器学习提供素材，良品的照片可能比较容易准备，形状检测推荐，而不良品的判断可以通过结合实物或者通过对良品的分析自主判断。和传统的计算机算法不同，机器学习本质上人类是无法清楚获悉机器学习的具体方式的，人类只是建立一个训练模型，提供素材，剩下的就让机器自行学习，人类在学习过程中根据结果情况对学习模型进行修改与调校。

机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不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，形状检测报价，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，形状检测的价格，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。典型结构编辑一个典型的机器视觉系统包括以下三大块：照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，镇江形状检测，以达到效果。



全书由5章构成，分别为绪论、摄像机与视觉系统标定、视觉测量、视觉控制、视觉控制的应用。本书从控制角度，以能够进行工程实现为目标，以机器人的视觉控制为背景，系统地介绍了视觉系统的构成和标定、视觉测量的原理与方法、视觉控制的原理与实现，并给出了机器人视觉测量与控制的应用示例。本书面向从事机器人研究和应用的科技人员，注重反映本领域的研究前沿和可实现性。可作为机器人、计算机视觉等领域科研工作者和工程技术人员的参考书，也可作为控制科学与工程、计算机等学科的研究生和高年级本科生的教材。



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