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目前用于图像识别的方法主要分为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；结构方法的核心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。这是一种依赖于符号描述被测物体之间关系的方法。

当前，工业自动化、智能化进入飞速发展阶段，生产过程当中的自动化程度也变得越来越高，各类产品及元器件的大批量生产，面对着高重复性和高精度的检验、生产监视和零件识别工序，传统人工检测已无法达到要求。为提高产品质量和生产效率，机器视觉开始出现并得到大力发展。

简单而言，机器视觉就是让机器具备像人一样的视觉功能，代替人眼来实现自动化生产中的识别、测量、检测、判断。典型的工业机器视觉系统有三部分组成：图像采集单元、图像处理与分析单元、控制与执行单元。

那么，为什么一定要用到机器视觉呢?

1、机器视觉能够提高整个生产的速度，并且会减少整体的拒绝率。

2、自动检测能够在不利环境中实施，并且能够把检测到的信息记录下来用于后续统计分析。

3、需要人眼检测的地方，其检测结果依赖于操作者的疲劳度、责任心和经验等。

4、机器视觉能够实现产品在线100%的检测，便于系统集成。

5、机器视觉能够帮助提高用户对制造商产品的信心，X射线***检测采购，并且增加销售量。

在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层面的，也有商业层面的，X射线***检测，但制造业的需求是决定性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的提升;也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据，X射线***检测现货，判断动作，逐渐朝着开放性的方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。需求决产品，只有满足需求的产品才有生存的空间，这是不变的规律。机器视觉也是如此。

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