近期，关于谷歌、Facebook、IBM、英特尔和微软等大公司涉足深度学习领域的消息纷纷占据了各家媒体的头条；在某些场景中，经过深度学习技术训练的机器在识别图像时比人类更好，比如识别猫、识别血液中的癌细胞特征、识别MRI扫描图片中的肿瘤。 最近，一些 机器视觉 软件公司已经在他们的产品中部署了深度学习技术，另

工业相机 工作过程中曝光(Exposure)是图像传感器进行感光的过程。在曝光过程中,CCD/CMOS收集光子并转换成电荷;曝光结束后,CCD/CMOS通过一定的方式将电荷移出。从光曝光对照片质量的影响很大,如果曝光过度,则照片过亮,失去图像细节;如果曝光不足,则照片过暗,同样会失去图像细节。控制曝光就是控制总的光通量,也就是曝光过

随着越来越多的制造商采用工业4.0模式，工业市场对视觉系统的需求也将越来越大。在这个新时代，制造商将把先进的机器人、机器学习、3D深度测绘和工业物联网（IIoT）整合到一起以提高组织和生产能力。工业应用领域中的 机器视觉 系统一直以来都是嵌入式视觉领域最有前景的应用方向之一。机器视觉技术是其中最成熟和数量最

据行业分析预测，2016年至2021年间，ADAS市场将以10.44％的复合年增长率增长。这些应用中最常用的嵌入式视觉产品是摄像头模块。供应商要么自己开发分析工具和算法，要么采用来自外部开发工程师的第三方IP。 新兴的汽车应用领域之一是驾驶员监控系统，该系统使用视觉应用追踪驾驶员头部和身体动作以进行疲劳状态识别。另

近年来,基于 智能相机 的嵌入式机器视觉系统向传统基于PC的视觉系统提出了挑战.智能相机出现于20世界90年代早期,随着芯片生产、嵌入式系统设计、CMOS图像传感器等技术的进步，许多工业组织和公司及学术研究组织纷纷致力于智能相机技术的研究。 先进的智能相机集成了图像传感器、光学、摄像系统、嵌入式系统、计算机

典型机器视觉系统是一种就是基于个人计算机(PC)的视觉系统，一般由光源、CCD或CMOS相机、 图像采集卡 、图像处理软件以及一台PC机构成。目前，一种新型的智能相机的出现，向传统的基于PC的机器视觉系统提出了挑战。 智能相机 并不是一台简单的相机，而是一种高度集成化的微小型机器视觉系统。它将图像的采集、处理与

机器视觉成像系统主要由相机（CCD/CMOS）、镜头和光源组成，是视觉检测的基础，成像系统的设计目的就是获取合格的原始图像，并且一个好的成像系统要保证系统运行期间图像质量的稳定，稳定的图像抓取是视觉检测稳定性的基本保证。 工业相机对成像稳定性的影响 对视觉系统设计者来说， 工业相机 的选择主要考虑其传

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，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，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。如今，中国正成为世界 机器视觉 发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、

人工智能时代，三个最热门的词莫过于无人机、无人驾驶和机器人。这些无人参与操作的智能设备有什么共性？首先是要有一个“大脑”，即用计算机代替人脑来处理大量复杂的信息数据。其次，都需要“眼睛”来感应周围环境并做出及时且正确的反应。这些智能机器的“大脑”由一组高性能CPU芯片组成，其“眼睛”则是由摄像头、视觉

卷积神经网络能够让计算机高效而且完整的处理图像，而且不需要再对图像进行分解。这种方法最早是在2012年出现在技术领域，比如说Facebook借助这种深度学习技术识别照片上的面孔。但是科学家们一直难以把这种方法应用到生物学领域，部分原因源于两个领域之间的文化差异。 美国加州山景城谷歌研究所的工程学负责人Phili