机器学习算法的发展及其在食品领域的应用
机器学习算法的发展及其在食品领域的应
用
朱尹
摘要：简介了机器学习，叙述了机器学习的发展，叙述了机器学习算法在食品领域的应用。
关键词：机器学习，人工神经网络，食品
在《机器学习》一书中，机器学习(Machine Learning, ML)的定义为：关于某类任务 T 和性能度量P，如果一个计算机程序能在T上以P衡量的性能随着经验E 而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E 中学习。通俗来说，机器学习是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。下面本文就机器学习算法的发展及在食品领域的应用做相关讨论。
1.机器学习的发展
发展过程大体上可分为4个时期
1.1第一阶段：热烈时期
第一阶段是20世纪50年代中叶到60年代中叶,属于热烈时期。在这个时期,所研究的是“没有知识”的学
习,即“无知”学习。其研究目标是各类自组织系统和自适应系统,其主要研究方法是不断修改系统的控制参数和改进系统的执行能力,不涉及与具体任务有关的知识。本阶段的代表性工作是:塞缪尔(Samuel)的下棋程序。但这种学习的结果远不能满足人们对机器学习系统的期望。
1.2第二阶段：冷静时期
第二阶段是在60年代中叶到70年代中叶,被称为机器学习的冷静时期。本阶段的研究目标是模拟人类的概念学习过程,并采用逻辑结构或图结构作为机器内部描述。本阶段的代表性工作有温斯顿(Winston)的结构学习系统和海斯罗思(Hayes-Roth)等的基本逻辑的归纳学习系统。
1.3第三阶段：复兴时期
第三阶段从20世纪70年代中叶到80年代中叶,称为复兴时期。在此期间,人们从学习单个概念扩展到学习多个概念,探索不同的学习策略和方法,且在本阶段已开始把学习系统与各种应用结合起来,并取得很大的成功,促进机器学习的发展。1980年,在美国的卡内基—梅隆(CMU)召开了第一届机器学习国际研讨会,标志着机器学习研究已在全世界兴起。
的最新阶段始于1986年。
1.4新时期
机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面：(1) 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。它综合、生物学和神经生理学以及数学、自动化和形成机器学习理论基础。
(2) 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的系统研究正在兴起。特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取与求精问题而受到重视。
(3) 机器学习与各种基础问题的统一性观点正在形成。例如学习与结合进行、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。类比学习与结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。(4) 各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商品。归纳学习的工具已在诊断分类型中广泛使用。连接学习在声图文识别中占优势。分析学习已用于设计综合型。与在工程控制中有较好的应用前景。与符号系统耦合的神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。
(5) 与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。
2.机器学习算法在食品领域的应用
机器学习的目标就是在一定的网络结构基础上，构建数学模型，选择相应的学习方式和训练方法，学习输入数据的数据结构和内在模式，不断调整网络参数，通过数学工具求解模型最优化的预测反馈，提高泛化能力、防止过拟合。机器学习算法主要是指通过数学及统计方法求解最优化问题的步骤和过程，在食品领域具有广泛应用，下面以机器人工神经网络举例介绍。
2.1．人工神经网络简介
人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN）是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，
权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。常用的神经网络有BP、RBF、SOM、Hopfield等等，其功能不经相同
2.2．人工神经网络在食品领域的应用
2.2.1 水果分级和分类
杨宝华等人利用BP神经网络研究了西瓜种仁质量的预测。根据园艺试验田多年跟踪测量西瓜生长指标，随机抽取每年的部分数据来预测种仁质量，输出层节点代表种仁质量。其设计的神经网络的预测模型确定输入层为4个神经元，计算隐层神经元数确定为4，输出因子为1个，所以确定输出层为1个神经元。设定最大的迭代次数为100次，系统全局误差小于
0.001。经过6次训练后，网络的目标误差达到要求，用训练好的网络预测输入向量，仿真输出结果。将预测值与待预测目标值比较，计算相对误差，结果相对误差在20%上下波动。考虑到样本的数据较少，还有数据测量的偏差，这个误差是可以接受的。BP网络经有效训练后应用于西瓜仁质量预测，具有较高的预测精度和良好的泛化能力。
Kondo等人通过机器视觉系统采集“Izokan”甜橙图像，以图像红色分量R与绿色分量G的比率、果形指
数、质量和果面粗糙度为输入，以糖酸含量为输出，建立“Izokan”甜橙糖酸度神经网络模型。试验结果表明，糖酸含量的实际值与预测值间相关系数都不高于0.84。
应义斌等人以表面色泽与固酸比为柑橘成熟度指标，建立柑橘成熟度的机器视觉检测系统，柑橘成熟度的判别准确率达到91.67%；以色度值在图像中出现的频率作为柑橘成熟度的依据，通过神经网络映射柑橘是否成熟的正确判断率为77.80%。
2．2．2液体食品的检测
酒陈化的机制至今仍未完全清楚，环境条件、桶的使用、桶的质量和陈化前酒的质量等都会影响陈化的结果。这个建模过程是非常复杂，高度非线性，且对最终产品的质量评定缺乏客观的指标。Raptis等人以陈化的葡萄酒为研究对象，分别建立其风味及口感与各因素的联系。以橡木桶的使用次数、使用长度和葡萄酒的年份作为输入，风味（或口感）作为神经网络输出，风味与口感由专家进行打分得到。对风味与口感分别取140组样品训练，以20组未知样本进行验证，ANN所得结果与专家的评分十分相近。
2.2.3 粮食含水量的检测
玉米干燥过程具有不确定性、时变性和非线性等特点。针对这些特点，刘春山等人提出了玉米干燥过程含水量的新型实时多步预测方法。基于Jordan神经网络，构造了具有多作用因素输入和玉米含水量动态时间序列反馈的实时动态建模预测模型。从得到的数据中取30组变化稳定的数据及与其对应的输入变量值，进行了网络训练及预测。前25组用于训练，后5组用于预测。其中，网络输入层第1部分输入为入料含水量、入料温度、热风流量、热风温度、热风湿度和物料的流量等6个变量；第2部分输入为最近1h玉米干燥历史数据。网络的输出
为下一段时间的含水量预报值。网络结构为3层Jordan网络，其中输入层为6个神经元，隐含层为12个神经元，输出层为玉米含水量数值，从而实现了对于玉米干燥过程含水量的时间序列的实时多步预测，预测精度较高。
文献列表：
1.，，，, 2010, 26(1):221-226
2. 《人工神经网络简介》余露博文
3. 机器学习及其算法和发展研究张润，王永滨（中国传媒大学计算机与网络中心，北京
100024）
机器视觉技术的在不同行业的应用-上海映初
机器视觉技术的在不同行业的应用 -上海映初智能科技有限公司工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸，是实现工业自动化和智能化的必要手段。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，为我国工业自动化打开“新视界”。 传统工业制造企业在视觉图像技术方面需要构建四大能力： 第一、智能识别 海量信息快速收敛，从大量信息中找到关键特征，准确度和可靠度是关键。 第二、智能测量 测量是工业的基础，要求精准度。 第三、智能检测 在测量的基础上，综合分析判断多信息多指标，关键是基于复杂逻辑的智能化判断。第四、智能互联 图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据互联，衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力。 1、简介及分类 机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉可以分为工业视觉、计算机视觉两类。
表1：机器视觉分类 a)构成及原理 机器视觉系统一般由光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理单元和视觉处理软件构成。 图1：机器视觉系统构成及工作原理 b)优势及特点
机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境的优点。 机器视觉性能优势优势原因 非接触测量对于观测者和被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性 光谱响应范围较大具有交款的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围 超长待机能够长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时 间的测量、分析和识别任务 定位功能具备定位功能，能够自动判断物体的位置，并将位置信息通过一定的通信协议输出，此 功能多用于全自动装配和生产 测量功能测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外协轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的 测量 缺陷检测功能缺陷检测功能是机器视觉用的最多的一种功能，她可以检测产品表面的一些信息。基 本上需要用人眼来的产品品质，都可以用视觉技术来替代。 表2：机器视觉性能优势原理 是实现智能制造的必要手段 如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉实现了对工件尺寸、形状、颜色等特征的自动判断和识别，可以让机器代替人眼做测量和判断，是实现工业自动化和智能化的必要手段。 人类视觉机器视觉 精确性差，64灰度级，不能分辨微小的目标强，256灰度级，可观测微米级的目 标 速度性慢，无法看清较快运动的目标快，快门时间可达10微秒
差分进化算法及应用研究
湖南大学 硕士学位论文 差分进化算法及应用研究 姓名：吴亮红 申请学位级别：硕士 专业：控制理论与控制工程指导教师：王耀南 20070310
硕士学位论文 摘要 论文首先介绍了智能优化算法的产生对现代优化技术的重要影响，阐述了智能优化算法的研究和发展对现代优化技术和工程实践应用的必要性，归纳总结了智能优化算法的主要特点，简要介绍了智能优化算法的主要研究内容及应用领域。 对差分进化算法的原理进行了详细的介绍，给出了差分进化算法的伪代码。针对混合整数非线性规划问题的特点，在差分进化算法的变异操作中加入取整运算，提出了一种适合于求解各种混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法。同时，采用时变交叉概率因子的方法以提高算法的全局搜索能力和收敛速率。用四个典型测试函数进行了实验研究，实验结果表明，改进的差分进化算法用于求解混合整数非线性规划问题时收敛速度快，精度高，鲁棒性强。 采用非固定多段映射罚函数法处理问题的约束条件，提出了一种用改进差分进化算法求解非线性约束优化问题的新方法。结合差分进化算法两种不同变异方式的特点，引入模拟退火策略，使算法在搜索的初始阶段有较强的全局搜索能力，而在后阶段有较强的局部搜索能力，以提高算法的全局收敛性和收敛速率。用几个典型Benchmarks函数进行了测试，实验结果表明，该方法全局搜索能力强，鲁棒性好，精度高，收敛速度快，是一种求解非线性约束优化问题的有效方法。 为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性，提出了一种精英保留和根据目标函数值进行排序的多目标优化差分进化算法。对排序策略中目标函数的选择方式进行了分析和比较，并提出了一种确定进化过程中求得的精英解是否进入Pareto最优解集的阈值确定方法。用多个经典测试函数进行了实验分析，并与NSGA-Ⅱ算法进行了比较。实验结果表明，本文方法收敛到问题的Pareto前沿效果良好，获得解的散布范围广，能有效保持所求得的Pareto最优解的多样性。 提出了一种新的基于群体适应度方差自适应二次变异的差分进化算法。该算法在运行过程中根据群体适应度方差的大小，增加一种新的变异算子对最优个体和部分其它个体同时进行变异操作，以提高种群多样性，增强差分进化算法跳出局部最优解的能力。对几种典型Benchmarks函数进行了测试，实验结果表明，该方法能有效避免早熟收敛，显著提高算法的全局搜索能力。提出了将该改进算法用来整定不完全微分PID控制器最优或近似最优参数的新方法。为克服频域中常用的积分性能指标如IAE，ISE和ITSE的不足，提出了一种新的时域性能指标对控制器性能进行测试和评价。用三个典型的控制系统对提出的ASMDE-PID控制器进行了测试。实验结果表明，该方法实现容易，收敛性能稳定，计算效率高。与ZN，GA和ASA方法相比，DE在提高系统单位阶跃响应性能方面效率更高，鲁棒性更强。 为了提高差分进化算法的全局搜索能力和收敛速率，提出了一种双群体伪并行差分
机器视觉行业市场调研报告
机器视觉 市场调研报告 营业部:李凯丽 2015年9月2日
机器视觉技术是一项新兴产业，自起步发展至今，机器视觉在中国经历了三个发展阶段，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。而在世界范围内，机器视觉已经为人类解决了许多重大问题，由于机器视觉自身领域的特点，目前应用于工业、农业、交通运输业、新兴行业等多领域，创造了人工无法比拟的经济和社会价值。本文从机器视觉的发展、机器视觉的应用领域、竞争状态、市场规模和预测等多方面，调研了机器视觉行业的发展状态，为公司投资机器视觉领域提供了参考依据。 关键词：机器视觉、市场规模、竞争、前景
第一章机器视觉发展背景 (3) 1.1 机器视觉综述 (3) 1.1.1 机器视觉定义及组成 (3) 1.1.2 行业发展阶段 (5) 1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6) 1.2 机器视觉行业发展特性 (7) 1.3 产业链分析 (8) 1.4 行业发展环境分析 (9) 1.4.1 行业政策环境 (9) 1.4.2 行业技术环境分析 (10) 第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11) 2.1 市场发展规模 (11) 2.1.1 产业发展历程 (11) 2.1.2 应用现状分析 (12) 2.1.3 产业市场规模和格局 (13) 2.2 行业分布状况和发展趋势 (14) 2.2.1 产业地区分布情况 (14) 2.2.2 发展趋势预测 (16) 第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18) 3.1 发展现状及市场规模 (18) 3.1.1 产业发展历程 (18) 3.1.2 市场规模 (19) 3.2 行业竞争现状 (21) 3.2.1 行业竞争主体 (21) 3.2.2 企业分布状况 (26) 3.3 发展趋势 (27) 第四章机器视觉的应用 (29) 4.1 应用领域分布 (29) 4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30) 4.2.1 在工业领域中的应用 (30) 4.2.2 在农业领域中的应用 (34) 4.2.3 在医药行业中的应用 (36) 4.2.4 在交通领域中的应用 (37) 第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39) 5.1 发展前景及进入壁垒 (39) 5.2 投资机会和风险 (41)
机器视觉技术发展现状文献综述
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
机器人视觉算法 参考答案
1.什么是机器视觉 【概述】 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统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，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。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。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 系统可再分为： 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器影像摄影机 CCTV镜头显微镜头照明设备： Halogen光源 LED光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.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，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 2.镜头FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点 / 节点⑦畸变 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集
机器视觉在自动化生产中的应用
机器视觉在自动化生产中的应用 如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 一、图像识别应用 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理。通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 二、图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统。另外，其还可应用于印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别，玻璃瓶的缺陷检测等。其中，机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 三、视觉定位应用 视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。 四、物体测量应用 机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括，齿轮，接插件，汽车零部件，IC元件管脚，麻花钻，罗定螺纹检测等。 五、物体分拣应用 实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。
中国机器视觉行业发展现状与前景分析
中国机器视觉行业发展现状与前景分析 机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。 机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等的提供商。行业下游应用较广，主要下游市场是半导体和电子制造行业。除此之外还有应用到汽车、印刷包装、烟草、农业、医药和交通等领域。 图表1：机器视觉行业链示意图 资料来源：前瞻产业研究院 前瞻产业研究院发布的《2014-2018年中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》数据显示，2010年是中国机器视觉市场爆发增长的一年。行业经过了4-5年的孕育和积累，经济增长回暖，行业实现48%的快速增长。2010年，机器视觉市场高速增长的主要原因在于：电子制造、市政交通、汽车、食品和包装机械等众多行业需求的大幅增长带来包括机器视觉在内的自动化产品的需求增长；政策性因素和内生式复苏带来的增长在市政交通、汽车和电子制造行业表现明显。 从行业应用来看，电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2010年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为3.7亿人民币，增长60.9%，市份额达到了43.6%。汽车和市政交通的市场规模增长更是高达66.7%和63.2%。电子制造、汽车制造和市政交通行业占据了2/3以上的机器视觉市场份额。
2011年以来，制造行业发展环境不佳，机器视觉也增速态势下滑，2012年行业市场规模约12.5亿元。 图表2：2007-2012年我国机器视觉行业市场规模及增长率（单位：亿元，%） 资料来源：前瞻产业研究院 目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。 其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用空间还比较大。当然、其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。 分别按照20%，25%以及30%的增长率，2013-2018年我国机器视觉行业市场规模增长情况如下，乐观估计可达到60.3亿元。 图表3：2013-2018年我国机器视觉行业市场规模预测（单位：亿元，%）
基于机器视觉的工件识别和定位文献综述
基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，
机器视觉的现状及其应用
河北工业大学 院系：河北工业大学机械工程学院 班级：机研155班 姓名：翟云飞 学号： 201531204037 题目：机器视觉技术及其应用
目录 1.机器视觉的发展现状 2.机器视觉系统组成 2.1机器视觉系统的工作原理 3.机器视觉的应用 3.1基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统 3.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统 3.3基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术 3.4新兴行业 4.机器视觉发展趋势 5.中国机器视觉产业的发展现状 5.1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 5.2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 5.3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 5.4、标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路 6.参考文献
1.中国机器视觉的发展趋势 近年来，机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展，使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建；接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况；最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 2.机器视觉系统组成及其工作原理 简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。
进化计算综述
进化计算综述 1.什么是进化计算 在计算机科学领域，进化计算（Evolutionary Computation）是人工智能（Artificial Intelligence），进一步说是智能计算（Computational Intelligence）中涉及到组合优化问题的一个子域。其算法是受生物进化过程中“优胜劣汰”的自然选择机制和遗传信息的传递规律的影响，通过程序迭代模拟这一过程，把要解决的问题看作环境，在一些可能的解组成的种群中，通过自然演化寻求最优解。 2.进化计算的起源 运用达尔文理论解决问题的思想起源于20世纪50年代。 20世纪60年代，这一想法在三个地方分别被发展起来。美国的Lawrence J. Fogel提出了进化编程（Evolutionary programming），而来自美国Michigan 大学的John Henry Holland则借鉴了达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传定律的基本思想，并将其进行提取、简化与抽象提出了遗传算法（Genetic algorithms）。在德国，Ingo Rechenberg 和Hans-Paul Schwefel提出了进化策略（Evolution strategies）。 这些理论大约独自发展了15年。在80年代之前，并没有引起人们太大的关注，因为它本身还不够成熟，而且受到了当时计算机容量小、运算速度慢的限制，并没有发展出实际的应用成果。
到了20世纪90年代初，遗传编程（Genetic programming）这一分支也被提出，进化计算作为一个学科开始正式出现。四个分支交流频繁，取长补短，并融合出了新的进化算法，促进了进化计算的巨大发展。 Nils Aall Barricelli在20世纪六十年代开始进行用进化算法和人工生命模拟进化的工作。Alex Fraser发表的一系列关于模拟人工选择的论文大大发展了这一工作。 [1]Ingo Rechenberg在上世纪60 年代和70 年代初用进化策略来解决复杂的工程问题的工作使人工进化成为广泛认可的优化方法。[2]特别是John Holland的作品让遗传算法变得流行起来。[3]随着学术研究兴趣的增长，计算机能力的急剧增加使包括自动演化的计算机程序等实际的应用程序成为现实。[4]比起人类设计的软件，进化算法可以更有效地解决多维的问题，优化系统的设计。[5] 3.进化计算的分支 进化计算的主要分支有：遗传算法GA ，遗传编程GP、进化策略ES、进化编程EP。下面将对这4个分支依次做简要的介绍。 1遗传算法（Genetic Algorithms）： 遗传算法是一类通过模拟生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，由美国John HenryHoland教授于1975年在他的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》中首次提出。[6]它是利用某种编码技术作用于称为染色体的二进制数串，其基本思想是模拟由这些串组成的种群的进化过程，通过有组织地然而是随机地信息交换来重新组合那些适应性好的串。遗传算法对求解问题的本身一无所知，它所需要的仅是对算法所产生的每个染
机器视觉行业市场调研报告
机器视觉市场调研报告
机器视觉技术是一项新兴产业，自起步发展至今，机器视觉在中国经历了三个发展阶段，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。而在世界范围内，机器视觉已经为人类解决了许多重大问题，由于机器视觉自身领域的特点，目前应用于工业、农业、交通运输业、新兴行业等多领域，创造了人工无法比拟的经济和社会价值。本文从机器视觉的发展、机器视觉的应用领域、竞争状态、市场规模和预测等多方面，调研了机器视觉行业的发展状态，为公司投资机器视觉领域提供了参考依据。 关键词：机器视觉、市场规模、竞争、前景
第一章机器视觉发展背景 (3) 1.1 机器视觉综述 (3) 1.1.1 机器视觉定义及组成 (3) 1.1.2 行业发展阶段 (5) 1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6) 1.2 机器视觉行业发展特性 (7) 1.3 产业链分析 (8) 1.4 行业发展环境分析 (9) 1.4.1 行业政策环境 (9) 1.4.2 行业技术环境分析 (10) 第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11) 2.1 市场发展规模 (11) 2.1.1 产业发展历程 (11) 2.1.2 应用现状分析 (12) 2.1.3 产业市场规模和格局 (13) 2.2 行业分布状况和发展趋势 (14) 2.2.1 产业地区分布情况 (14) 2.2.2 发展趋势预测 (16) 第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18) 3.1 发展现状及市场规模 (18) 3.1.1 产业发展历程 (18) 3.1.2 市场规模 (19) 3.2 行业竞争现状 (21) 3.2.1 行业竞争主体 (21) 3.2.2 企业分布状况 (26) 3.3 发展趋势 (27) 第四章机器视觉的应用 (29) 4.1 应用领域分布 (29) 4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30) 4.2.1 在工业领域中的应用 (30) 4.2.2 在农业领域中的应用 (34) 4.2.3 在医药行业中的应用 (36) 4.2.4 在交通领域中的应用 (37) 第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39) 5.1 发展前景及进入壁垒 (39) 5.2 投资机会和风险 (41)
工业机器人在汽车制造业中的应用
工业机器人在汽车制造业中的应用
工业机器人在汽车制造业中的应用 Application of industrial robo t in automobile manufacturing industry 工业机器人是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的重要的现代制造业自动化装备。 目前，国际上的工业机器人公司主要分为日系和欧系。日系中主要有安川、OTC、松下、FANUC、不二越、川崎等公司的产品。欧系中主要有德国的KUKA、CLOOS、瑞典的ABB、意大利的COMAU及奥地利的IGM公司。工业机器人已成为柔性制造系统（FMS）、工厂自动化（FA）、计算机集成制造系统（CIMS）的自动工具。 我国工业机器人是从20世纪80年代开始起步，经过二十年余年的努力，已经形成了一些具有竞争力的工业机器人研究机构和企业。先后研发出弧焊、点焊、装配、搬运、注塑、冲压、喷漆等工业机器人。近几年，我国工业机器人及含工业机器人的自动化生产线相关产品的年产销额已突破十亿元。目前国内市场年需求量在3000台左右，年销售额在20亿元以上。统计数据显示，中国市场上工业机器人总共拥有量近万台，占全球总量的0.56%，其中完全国产工业机器人（行业内规模比较大的前三家工业机器人企业）行业集中度占30%左右，其余都是从日本、美国、瑞典、德国、意大利等20多个国家引进的。国产工业机器人目前主要以国内市场应用为主，年出口量为100台左右，年出口额为0.2亿以上。 工业机器人50%以上用在汽车领域，当前，工业机器人的应用领域主要有弧焊、点焊、装配、搬运、喷漆、检测、码垛、研磨抛光和激光加工等复杂作业。目前，国际上工业机器人技术在制造业应用范围越来越广阔，现已从传统制造业推广到其他制造业，进而推广到诸如采矿、建筑、农业、灾难救援等各种非制造行业。但汽车工业仍是工业机器人的主要应用领域。据了解，美国60%的工业机器人用于汽车生产；全世界用于汽车工业的工业机器人已经达到总用量的37%，用于汽车零部件的工业机器人约占24%。 在我国，工业机器人的最初应用是在汽车和工程机械行业，主要用于汽车及工程机械的喷涂及焊接。目前，由于机器人技术以及研发的落后，工业机器人还主要应用在制造业，非制造业使用的较少。据统计，近几年国内厂家所生产的工业机器人有超过一半是提供给汽车行业。可见，汽车工业的发展是近几年我国工业机器人增长的原动力之一。 焊接机器人在汽车制造业中发挥着不可替代的作用，焊接机器人是在工业机器人基础上发展起来的先进焊接设备，是从事焊接（包括切割与喷涂）的工业机器人，主要用于工业自动化领域，其广泛应用于汽车及其零部件制造、摩托车、工程机械等行业，在汽车生产的冲压、焊装、涂装、总装四大生产工艺过程都有广泛应用，其中应用最多的以弧焊、点焊为主。 目前，焊接工业机器人在一汽、上汽、沈阳中顺、金杯通用、重庆长安、湖南长丰等整车制造企业广泛应用，据统计每辆汽车车身上，大约有3000～4000个电阻点焊焊点，电阻点焊技术的应用实现了汽车车身制造的量产化与自动化。 多年来，我国汽车零部件生产一直是手工焊、专机焊占据焊接生产的主导地位，劳动强度大，作业环境恶劣，焊接质量不易保证，而且生产的柔性也很差，无法适应现代汽车生产的需要。近年来由于焊接机器人的大量应用，提高了零部件生产的自动化水平及生产效率，同时使生产更具有柔性，焊接质量也
基于机器视觉的产品检测技术研究
基于机器视觉的产品检测技术研究 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是： 1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。 1.3机器视觉的研究现状 机器视觉研究出现于60年代初期，电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。它作为早期人工智能研究的一部分，由于技术条件的限制，进展缓慢。80年代初，在D·Marr提出的计算视觉理论指导下，机器视觉研究得到了迅速发展，成为
机器视觉算法开发软件----HALCON
机器视觉算法开发软件----HALCON HALCON是世界范围内广泛使用的机器视觉软件，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉软件。 HALCON提供交互式的编程环境HDevelop。可在Windows,Linux,Unix下使用，使用HDevelop可使用户快速有效的解决图像处理问题。HDevelop含有多个对话框工具，实时交互检查图像的性质，比如灰度直方图，区域特征直方图，放大缩小等，并能用颜色标识动态显示任意特征阈值分割的效果，快速准确的为程序找到合适的参数设置。HDevelop程序提供进程，语法检查，建议参数值设置，可在任意位置开始或结束，动态跟踪所有控制变量和图标变量，以便查看每一步的处理效果。当用户对于机器视觉编程代码完成后，HDevelop可将此部分代码直接转化为C++,C或VB源代码，以方便将其集成到应用系统中。 HALCON提供交互式的模板描述文件生成工具HmatchIt,。可交互式地为一个模型定义一个任意形状的感性趣区域，HmatchIt优化给出此创建模型的合适参数, 自动生成模板描述文件以供程序调用，快速为基于形状匹配和结构匹配的用户找到实现目标识别和匹配应用的合适的参数设置。 HALCON提供支持多CPU处理器的交互式并行编程环境Paralell Develop, 其继承了单处理器板HDevelop的所有特点，在多处理器计算机上会自动将数据比如图像分配给多个线程，每一个线程对应一个处理器，用户无需改动已有的HALCON程序，就立即获得显
著的速度提升。 HALCON中HDevelop Demo中包含680个应用案例，根据不同的工业领域，不同的用法和算法分类列出，用户可以根据自己的需求方便的找到相对应的类似案例，快速掌握其函数用法。 HALCON提供的函数使用说明文档，详细介绍每个函数的功能和参数用法，提供在不用开发语言（VC,VB,.NET等）下的开发手册，而且提供一些算法（例如3D）的原理性介绍，给用户的学习提供帮助。 特点：原型化的开发平台，自动语法检查； 动态察看控制和图标变量； 支持多种操作系统； 支持多CPU； 支持多种文件格式； 自动语言转化功能； 与硬件无关，可支持各种硬件； 应用领域：医学图像分析； 2D/3D测量； 立体视觉； 匹配定位； 光学字符识别； Blob分析；
《机器视觉及其应用》习题
第一章机器视觉系统构成与关键技术 1、机器视觉系统一般由哪几部分组成？机器视觉系统应用的核心目标是什么？主要的分 成几部分实现？ 用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。组成：光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。三部分：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2、图像是什么？有那些方法可以得到图像？ 图像是人对视觉感知的物质再现。光学设备获取或人为创作。 3、采样和量化是什么含义？ 数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。采样指空间上或时域上连续的图像（模拟图像）变换成离散采样点（像素）集合的操作；量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。采样和量化实现了图像的数字化。 4、图像的灰度变换是什么含义？请阐述图像反色算法原理？ 灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值，从而改善画质，使图像的显示效果更加清晰的方法。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。 第二章数字图像处理技术基础 1、对人类而言，颜色是什么？一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的？24位真彩 色，有多少种颜色？ 对人类而言，在人类的可见光范围内，人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。 一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示：使用三个8位无符号整数（0 到255）表示红色、绿色和蓝色的强度。256*256*256=16,777,216种颜色。 2、红、绿、蓝三种颜色为互补色，光照在物体上，物体只反射与本身颜色相同的色光而吸 收互补色的光。一束白光照到绿色物体上，人类看到绿色是因为？ 该物体吸收了其他颜色的可见光，而主要反射绿光，所以看到绿色。 3、成像系统的动态范围是什么含义？ 动态范围最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围，比如在音频工程中，一个放大器的动态范围可以表示为： D = lg（Power_max / Power_min）×20； 对于一个底片扫描仪，动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。即原稿最暗点的密度（Dmax）和最亮处密度值(Dmin)的差值。 我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg（Io/I）。那么假设有一张胶片，扫描仪向其投射了1000单位的光，最后在共有96%的光通过胶片的明亮（银盐较薄）部分，而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为： Dmin=lg（1000/960）= 0.02； 后者的密度为： Dmax=lg（1000/40）= 1.40 那么我们说动态范围为：D=Dmax-Dmin=1.40-0.02=1.38。
进化动力学的发展及其研究与应用进展
Bioprocess 生物过程, 2018, 8(1), 11-19 Published Online March 2018 in Hans. https://www.360docs.net/doc/847521609.html,/journal/bp https://https://www.360docs.net/doc/847521609.html,/10.12677/bp.2018.81002 Development of Evolutionary Dynamics and Its Research and Application Progress Yinding Zhang1, Ziyan Zhang2, Junqiu Zhang1, Yitian Li1, Yujie Hu1, Aziya1, Xiang Gao1* 1College of Mathematical Sciences, Ocean University of China, Qingdao Shandong 2College of Environmental Science, Ocean University of China, Qingdao Shandong Received: Feb. 28th, 2018; accepted: Mar. 14th, 2018; published: Mar. 21st, 2018 Abstract Evolution is one of the basic patterns in the creation and development of things, characterized by changed inheritances. Evolutionary dynamics is a science that explores the mathematical prin-ciples of biological evolution. It uses mathematics to describe processes, such as the process of propagation, selection, mutation, random drift and space movement in evolution units, to study the conditions, directions and processes of evolution. Evolutionary dynamics originated from the study of biological evolution, not only can explain the mode of biological evolution, but also can successfully explain some economic, social and cultural evolution. This paper introduces the de-velopment of evolutionary dynamics and reviews the research and application of evolutionary dynamics in recent 5 years. Keywords Evolutionary Dynamics, Evolutionism, Biomathematics, Development, Application 进化动力学的发展及其研究与应用进展 张寅丁1，张子琰2，张君秋1，李怡甜1，胡玉洁1，阿兹娅1，高翔1* 1中国海洋大学数学科学学院，山东青岛 2中国海洋大学环境科学学院，山东青岛 收稿日期：2018年2月28日；录用日期：2018年3月14日；发布日期：2018年3月21日 摘要 进化是事物产生与发展的基本模式之一，其特征是有改变的继承。进化动力学是探讨生物进化的数学原*通讯作者。