PAGEPAGE1人工智能結(jié)課報(bào)告學(xué)號(hào)：姓名：一、課題：機(jī)器視覺及機(jī)器視覺系統(tǒng)的運(yùn)用二、摘要：科技在不停的發(fā)展，很多智能的東西在我們生活中隨處可見，隨著人工智能的不斷發(fā)展，我們可以制造出真正的智能機(jī)器，而且這個(gè)領(lǐng)域也將成為下一個(gè)技術(shù)革命。機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼來做測(cè)量和判斷。機(jī)器視覺系統(tǒng)是指通過機(jī)器視覺產(chǎn)品（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)；圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。機(jī)器視覺系統(tǒng)適合于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場(chǎng)合，常用機(jī)器視覺來替代人工視覺；同時(shí)在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機(jī)器視覺檢測(cè)方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。而且機(jī)器視覺易于實(shí)現(xiàn)信息集成，是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。機(jī)器視覺不會(huì)有人眼的疲勞，有著比人眼更高的精度和速度，借助紅外線、紫外線、X射線、超聲波等高新探測(cè)技術(shù)，機(jī)器視覺在探測(cè)不可視物體和高危險(xiǎn)場(chǎng)景時(shí)，更具有其突出的優(yōu)點(diǎn)。機(jī)器視覺技術(shù)現(xiàn)已得到廣泛的應(yīng)用。機(jī)器視覺技術(shù)的誕生和應(yīng)用，極大地解放了人類勞動(dòng)力，提高了生產(chǎn)自動(dòng)化水平，改善了人類生活現(xiàn)狀，其應(yīng)用前景極為廣闊。目前在國外，機(jī)器視覺技術(shù)已廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)、生活中，而我國正處于起步階段，急需廣大科技工作者的共同努力，來迅速提高我國機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展水平，為我國的現(xiàn)代化建設(shè)做出自己的貢獻(xiàn)。三、三個(gè)問題回答（1）應(yīng)用價(jià)值（10分）：為什么跟蹤這個(gè)人、項(xiàng)目、技術(shù)或者算法？答：在學(xué)習(xí)人工智能時(shí)，從老師的課堂擴(kuò)充中，我了解到了“機(jī)器視覺”這個(gè)詞，所以我就對(duì)這項(xiàng)技術(shù)產(chǎn)生了興趣，也對(duì)此進(jìn)行了跟蹤。在國外，機(jī)器視覺的應(yīng)用普及主要體現(xiàn)在半導(dǎo)體及電子行業(yè)。機(jī)器視覺系統(tǒng)還在質(zhì)量檢測(cè)的各個(gè)方面已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，并且其產(chǎn)品在應(yīng)用中占據(jù)著舉足輕重的地位。目前國內(nèi)隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高，3D機(jī)器視覺也開始進(jìn)入人們的視野。目前3D機(jī)器視覺大多用于水果和蔬菜、木材、化妝品、烘焙食品、電子組件和醫(yī)藥產(chǎn)品的評(píng)級(jí)。它可以提高合格產(chǎn)品的生產(chǎn)能力，在生產(chǎn)過程的早期就報(bào)廢劣質(zhì)產(chǎn)品，從而減少了浪費(fèi)節(jié)約成本。這種功能非常適合用于高度、形狀、數(shù)量甚至色彩等產(chǎn)品屬性的成像。在行業(yè)應(yīng)用方面，主要有制藥、包裝、電子、汽車制造、半導(dǎo)體、紡織、煙草、交通、物流等行業(yè)，用機(jī)器視覺技術(shù)取代人工，可以提供生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如在物流行業(yè)，可以使用機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行快遞的分揀分類，不會(huì)出現(xiàn)目前大多快遞公司人工進(jìn)行分揀，減少物品的損壞率，可以提高分揀效率，減少人工勞動(dòng)。（2）難點(diǎn)（10分）：這個(gè)人、項(xiàng)目、技術(shù)或者算法要解決的問題有哪些難點(diǎn)？答：難點(diǎn)1：機(jī)器視覺檢對(duì)圖片信息收集的要求很高，需要比較清晰圖像來進(jìn)行處理。要得到好的圖片對(duì)光源、鏡頭、相機(jī)圖像處理軟件、監(jiān)聽器等的要求都是很高。難點(diǎn)2：我對(duì)這個(gè)新的技術(shù)以前沒有了解，所以我對(duì)機(jī)器視覺檢測(cè)方法還不夠了解，需要查相關(guān)資料來擴(kuò)充這方面的知識(shí)。難點(diǎn)3：機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)采用CCD照相機(jī)將被檢測(cè)的目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)，圖像處理系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征，如面積、數(shù)量、位置、長度，再根據(jù)預(yù)設(shè)的允許度和其他條件輸出結(jié)果，包括尺寸、角度、個(gè)數(shù)、合格/不合格、有/無等，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別功能。對(duì)這么多事情的實(shí)現(xiàn)需要很多科技技術(shù)支持，所以需要了解的知識(shí)就很多。難點(diǎn)4：很多運(yùn)用中產(chǎn)品的質(zhì)量檢測(cè)中，由于產(chǎn)品的合格與不合格之間存在的因素很多。所以我個(gè)人覺得要從全方面來判斷一個(gè)產(chǎn)品是否合格是很難的。（3）收獲（10分）：通過跟蹤，你學(xué)到了什么？讀了《機(jī)器視覺技術(shù)及其應(yīng)用綜述》對(duì)難點(diǎn)四有了初步的解決方案：光源與照明方案的配合應(yīng)盡可能地突出物體特征量，在物體需要檢測(cè)的部分與那些不重要部份之間應(yīng)盡可能地產(chǎn)生明顯的區(qū)別，增加對(duì)比度同時(shí)還應(yīng)保證足夠的整體亮度，物體位置的變化不應(yīng)該影響成像的質(zhì)量。在機(jī)器視覺應(yīng)用系統(tǒng)中一般使用透射光和反射光，對(duì)于反射光情況應(yīng)充分考慮光源和光學(xué)鏡頭的相對(duì)位置、物體表面的紋理。物體的幾何形狀等要素。讀了《基于車載前視攝像機(jī)的軌道異物檢測(cè)》這本書我對(duì)機(jī)器視覺在實(shí)際生活中的運(yùn)用的設(shè)計(jì)過程有了了解，對(duì)一個(gè)課題研究的過程有了認(rèn)識(shí)：分許問題——算法描述——技術(shù)難題分許解決——建模實(shí)驗(yàn)——得出結(jié)論。同時(shí)我對(duì)這個(gè)問題中的考慮參數(shù)建模有了很深的印象，這對(duì)以后我的學(xué)習(xí)和研究有了很大的幫助?！痘跈C(jī)器視覺技術(shù)的易拉罐罐底噴碼檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)》這篇文章是根據(jù)食品飲料行業(yè)易拉罐生產(chǎn)線的工作環(huán)境和罐底噴碼檢測(cè)的檢測(cè)要求,設(shè)機(jī)研制了基于康耐視機(jī)器視覺的易拉罐罐底噴碼檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)易拉罐噴碼不合格的產(chǎn)品進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)與快速剔除。這個(gè)系統(tǒng)的研究讓我對(duì)機(jī)器視覺在工業(yè)生產(chǎn)中的運(yùn)用有了進(jìn)一步的了解。這個(gè)機(jī)器視覺系統(tǒng)實(shí)時(shí)性好,可靠性高,有效地提高了在生產(chǎn)過程中產(chǎn)品噴碼質(zhì)量的控制。同時(shí)對(duì)這個(gè)運(yùn)用的學(xué)習(xí)了解我對(duì)工業(yè)生產(chǎn)中的其它運(yùn)用機(jī)器視覺體統(tǒng)的方面有了自己的理想?？赡芏际沁\(yùn)用：圖片采集、圖像分許來進(jìn)行檢測(cè)的，當(dāng)然我的認(rèn)識(shí)可能是錯(cuò)誤的，當(dāng)我有興趣在搜集其它資料進(jìn)行學(xué)習(xí)。在學(xué)習(xí)后我對(duì)上述難點(diǎn)的解決：難點(diǎn)一解決方法：選取好的光源和照明方案。照明亮度、均勻度、發(fā)光的光譜特性也必須符合實(shí)際的要求，同時(shí)還要考慮光源的發(fā)光效率和使用壽命。選取好的光學(xué)鏡頭。最好選取包括顯示模塊和帶有DSP數(shù)字處理模塊的圖像采集卡，這樣可以有高質(zhì)量的圖像實(shí)時(shí)顯示和進(jìn)行高速圖像預(yù)處理。最好有好的視覺傳感器，便于構(gòu)成機(jī)器視覺體統(tǒng)。難點(diǎn)二解決方法：讀相關(guān)文獻(xiàn)資料。這個(gè)難點(diǎn)我已經(jīng)通過這幾個(gè)周的學(xué)習(xí)解決，我對(duì)機(jī)器視覺已經(jīng)有了了解。難點(diǎn)三解決方法：這方面的知識(shí)我有了初步的了解，不過不能夠達(dá)到實(shí)際運(yùn)用。難點(diǎn)四解決方法：通過學(xué)習(xí)了解，對(duì)于產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)，我們課以根據(jù)待檢測(cè)產(chǎn)品的特征，選取適合的參數(shù)來進(jìn)行檢測(cè)，如尺寸參數(shù)、色彩參數(shù)、三維控制參數(shù)、亮度等參數(shù)來區(qū)別合格產(chǎn)品和不合格產(chǎn)品，當(dāng)然很多時(shí)候我們我們要同時(shí)考慮幾個(gè)參數(shù)來做到準(zhǔn)確的檢測(cè)?？偨Y(jié)：通過對(duì)機(jī)器視覺以及機(jī)器視覺系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，我對(duì)機(jī)器視覺的相關(guān)概念有了大體的了解，對(duì)機(jī)器視覺方面的技術(shù)難題也有了自己的想法。同時(shí)通過資料的閱讀我對(duì)機(jī)器視覺系統(tǒng)在生活生產(chǎn)中的運(yùn)用的案例有了了解，同時(shí)對(duì)這些方面的運(yùn)用的了解讓我對(duì)一些方面產(chǎn)生了自己的想法。比如我想：也許我們可以運(yùn)用機(jī)器視覺在農(nóng)業(yè)上得到運(yùn)用，比如對(duì)優(yōu)良種子的檢測(cè)，好的種子才可能給我們帶來好的收成，也才可能讓農(nóng)民的生活豐富裕。第二個(gè)我想了解的東西就是在人工智能課上老師給我們介紹的自動(dòng)駕駛方面的東西。當(dāng)然這個(gè)項(xiàng)目設(shè)計(jì)的技術(shù)難題一定很多。所以我對(duì)這個(gè)項(xiàng)目想進(jìn)行進(jìn)一步的跟蹤學(xué)習(xí)。當(dāng)然最好是能夠?qū)W習(xí)了解其中的技術(shù)難題。綜述（30分）：為了解決你感興趣的問題，你查找了哪些資料？答：為了了解機(jī)器視覺以及機(jī)器視覺系統(tǒng)的運(yùn)用我查了很多資料，主要閱讀的文章有《基于車載前視攝像機(jī)的軌道異物檢測(cè)》和《基于機(jī)器視覺技術(shù)的易拉罐罐底噴碼檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)》下面是這兩本書的大體介紹：1書名：基于車載前視攝像機(jī)的軌道異物檢測(cè)RailwayObstacleDetectionusingOnboardForward-ViewingCamera關(guān)鍵字：智能交通;異物檢測(cè);機(jī)器視覺;支持向量機(jī);intelligenttransportation;obstacledetection;machinevision;supportvectormachines;摘要：Trackclearanceisthefoundationofthesafeandcontinuousoperationofrailwaysystem.Non-trackcircuit-basedintrusionandobstacledetectiontechniquesmaybewellappliedforrailwaysystemsbecausetherailobstaclesalwaysgreatlyreducedthetrainspeed.Inthispaper,amachinevision-basedobstacledetectionmethodisproposedbasedontheonboardforward-viewingcameraandreal-timeimageprocessingalgorithms.First,arailrecognitionalgorithmisdevelopedtoautomaticallylocatetherailsinfro...軌道交通線路凈空安全是確保列車平穩(wěn)、不間斷運(yùn)行的基礎(chǔ).由于軌間異物對(duì)行車安全產(chǎn)生嚴(yán)重影響,所以基于非軌道電路的軌道異物入侵檢測(cè)系統(tǒng)在鐵路系統(tǒng)中具有十分廣泛的應(yīng)用前景.本文提出了一種基于移動(dòng)車載攝像機(jī)檢測(cè)軌間異物的方法.首先,通過鋼軌識(shí)別算法自動(dòng)定位鋼軌位置,并確定列車前方軌道是否有其它列車或公路車輛等大型異物,若有則進(jìn)行報(bào)警;之后,基于邊緣檢測(cè)的異物檢測(cè)算法自動(dòng)檢測(cè)軌間可疑小異物,同時(shí)提取可疑異物的尺度信息和顏色索引參數(shù)等相關(guān)特征;最后,用支持向量機(jī)(SVM)來對(duì)可疑小異物區(qū)域進(jìn)行分類和辨識(shí).車載實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以有效地檢測(cè)出軌間異物.2書名：基于機(jī)器視覺技術(shù)的易拉罐罐底噴碼檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)CanBottomCodingDetectionSystembasedontheMachineVisionTechnique關(guān)鍵字：Machinevision;Printingdetection;OCRcharacterverification;摘要：Accordingtorequirementsofthefoodandbeveragecansofproductionlineofwork,wedevelopthecodedetectionsystembasedonCornwallmachinevision.Thenon-qualifiedcanscanbeautomaticdetectedandquicklyremoved.Thetestsystemconsistsofthelightsourceandthevisualprocessingsystem,electricalcontrolandhuman-computerinteractionsystem,defectivegoodseliminateequipmentetc.Whenpullingthroughtheimagingsystem,metalclosetoswitchtriggersstroboscopiclightsourceandindustrialint...本文根據(jù)食品飲料行業(yè)易拉罐生產(chǎn)線的工作環(huán)境以及罐底噴碼檢測(cè)的檢測(cè)要求,研制了基于康耐視機(jī)器視覺的易拉罐罐底噴碼檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)易拉罐噴碼不合格的產(chǎn)品進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)與快速剔除。該檢測(cè)系統(tǒng)由光源與視覺處理系統(tǒng)、電氣控制與人機(jī)交互系統(tǒng)、次品剔除裝置等組成。當(dāng)易拉罐通過成像系統(tǒng)時(shí),金屬接近開關(guān)觸發(fā)光源頻閃和工業(yè)智能相機(jī),獲得高速易拉罐罐底圖像,智能相機(jī)對(duì)其分析處理,由電氣控制系統(tǒng)執(zhí)行檢測(cè)結(jié)果,從而達(dá)到分揀不良品的目的。通過實(shí)際項(xiàng)目應(yīng)用證明:該系統(tǒng)實(shí)時(shí)性好,可靠性高,有效地提高了在生產(chǎn)過程中產(chǎn)品噴碼質(zhì)量的控制。3書名《機(jī)器視覺技術(shù)及其應(yīng)用綜述》AUTOMATIONPANORAMA作者：段峰王耀南雷曉峰吳立釗譚文摘要：機(jī)器視覺主要研究用計(jì)算機(jī)來模擬人的視覺功能從客觀事物的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，最終用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制。機(jī)器視覺技術(shù)的誕生和應(yīng)用，極大地解放了人類勞動(dòng)力，提高了生產(chǎn)自動(dòng)化水平，改善了人類生活現(xiàn)狀，其應(yīng)用前景極為廣闊。目前在國外，機(jī)器視覺技術(shù)已廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)、生活中，而我國正處于起步階段，急需廣大科技工作者的共同努力，來迅速提高我國機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展水平，為我國的現(xiàn)代化建設(shè)做出自己的貢獻(xiàn)。分析（20分）：這些資料告訴了你什么？沒有告訴你，你想知道的什么？（1）讀《機(jī)器視覺技術(shù)及其運(yùn)用綜述》這本書為我們比較全面的為我們介紹了機(jī)器視覺。包括機(jī)器視覺的概念、特點(diǎn)、機(jī)器視覺的關(guān)鍵實(shí)用技術(shù)、機(jī)器視覺應(yīng)用實(shí)例。其中機(jī)器視覺主要研究用計(jì)算機(jī)來模擬人的視覺功能從客觀事物的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，最終用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制。對(duì)于這本書，由于篇幅不是很長，我對(duì)它進(jìn)行了全文的閱讀。這本書也給我很多機(jī)器視覺方面的知識(shí)。這本書中的圖1給我對(duì)機(jī)器視覺系統(tǒng)的產(chǎn)品檢測(cè)有了直觀的認(rèn)識(shí)：其中這本書中給出了機(jī)器視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用、機(jī)器視覺在醫(yī)學(xué)中應(yīng)用、機(jī)器視覺在機(jī)器人導(dǎo)航及視覺伺服系統(tǒng)的應(yīng)用、機(jī)器視覺在圖像監(jiān)控安防交通管理中的應(yīng)以及機(jī)器視覺在衛(wèi)星遙感中的應(yīng)用的實(shí)例。通過我對(duì)這幾個(gè)實(shí)例的閱讀和學(xué)習(xí)我對(duì)機(jī)器視覺以及機(jī)器視覺體統(tǒng)有了更多的了解。對(duì)其不同的運(yùn)用技術(shù)也有了初步的了解。這些運(yùn)用中用到了光度不同、紋理不同、運(yùn)動(dòng)信息反饋等區(qū)別對(duì)生產(chǎn)生活中的各個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行了運(yùn)用?？梢哉f這本書對(duì)機(jī)器視覺的概念以及基本運(yùn)用做出了全面的講述，對(duì)我來說，給我對(duì)機(jī)器視覺的初步了解起了很大的作用。（2）讀《基于機(jī)器視覺技術(shù)的易拉罐罐底噴碼檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)》這篇文章我只是做了瀏覽式閱讀，重點(diǎn)是對(duì)《基于車載前視攝像機(jī)的軌道異物檢測(cè)》的閱讀。這篇文章主要是根據(jù)食品飲料行業(yè)易拉罐生產(chǎn)線的工作環(huán)境以及罐底噴碼檢測(cè)的檢測(cè)要求,研制了基于康耐視機(jī)器視覺的易拉罐罐底噴碼檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)易拉罐噴碼不合格的產(chǎn)品進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)與快速剔除。該檢測(cè)系統(tǒng)由光源與視覺處理系統(tǒng)、電氣控制與人機(jī)交互系統(tǒng)、次品剔除裝置等組成。當(dāng)易拉罐通過成像系統(tǒng)時(shí),金屬接近開關(guān)觸發(fā)光源頻閃和工業(yè)智能相機(jī),獲得高速易拉罐罐底圖像,智能相機(jī)對(duì)其分析處理,由電氣控制系統(tǒng)執(zhí)行檢測(cè)結(jié)果,從而達(dá)到分揀不良品的目的。通過實(shí)際項(xiàng)目應(yīng)用證明了該系統(tǒng)實(shí)時(shí)性好,可靠性高,有效地提高了在生產(chǎn)過程中產(chǎn)品噴碼質(zhì)量的控制。當(dāng)然這個(gè)課題的了解對(duì)我閱讀基于車載前視攝像機(jī)的軌道異物檢測(cè)有了很大的幫助。他們的設(shè)計(jì)思路是一樣的。不過這個(gè)需要考慮的參數(shù)沒有軌道異物檢測(cè)的復(fù)雜，所以我就重點(diǎn)閱讀軌道異物檢測(cè)這個(gè)文章。（3）讀《基于車載前視攝像機(jī)的軌道異物檢測(cè)》一開始檢索機(jī)器視覺方面的書，看到這篇文章我就產(chǎn)生了很大的興趣，因?yàn)殡S著列車行駛速度的提升，鐵路的行車安全越來越受到人們的重視，基于非軌道電路的異物入侵檢測(cè)系統(tǒng)研究已經(jīng)引起學(xué)術(shù)界高度重視．我想機(jī)器視覺要運(yùn)用到鐵路異物入侵方面的應(yīng)用非常有限的。因?yàn)槲覀€(gè)人認(rèn)為這里存在的難題有：異物的多樣性、圖像的低對(duì)比度和復(fù)雜背景等，這些問題往往使基于機(jī)器視覺的異物檢測(cè)具有很大的困難．文章重點(diǎn)引用：算法描述在檢測(cè)軌間異物時(shí)，首先需要對(duì)列車前方的鋼軌進(jìn)行定位，這樣可以將異物辨識(shí)區(qū)域縮小為左右兩根鋼軌之間及其附近區(qū)域．由于異物尺寸的大小直接影響檢測(cè)算法的復(fù)雜程度，這里將異物分為大型異物和小型異物．其中，大異物是指能夠完全覆蓋鋼軌的異物，例如其它列車或公路車輛;小異物是指無法完全覆蓋鋼軌的異物，例如行人或落石．大型異物的辨識(shí)較為容易，只需判斷是否遮擋兩根鋼軌即可．在檢測(cè)軌間小型異物時(shí)，由于易受陰影、軌間設(shè)備、道岔等因素的影響，軌間小異物辨識(shí)具有較大的不確定性．所以，針對(duì)初步檢測(cè)出的小型異物候選區(qū)域，需要進(jìn)一步提取異物特征，并用支持向量機(jī)(SVM)對(duì)可疑異物區(qū)域進(jìn)行分類和辨識(shí)．最終的異物檢測(cè)算法主要包括三個(gè)步驟:(1)自動(dòng)定位前方鋼軌和遮擋鋼軌的大型異物;(2)基于邊緣檢測(cè)找出小型異物候選區(qū)域;(3)利用訓(xùn)練好的SVM，對(duì)異物候選區(qū)域進(jìn)行分類和辨識(shí)．本文提出了一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的軌間異物檢測(cè)實(shí)時(shí)處理算法．實(shí)驗(yàn)研究表明，該算法具有較高的處理速度，它與SVM相結(jié)合，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠性高，并且可以應(yīng)用于高速行駛的列車安全預(yù)警當(dāng)中．算法的準(zhǔn)確率可以通過增加更多的特征參數(shù)來進(jìn)一步提高，如何獲得更好的特征參數(shù)、設(shè)計(jì)更簡(jiǎn)單便捷的提取算法是未來研究的方向．這篇文章全面的為我描述了一個(gè)運(yùn)用中所涉及的全部方面，包括每個(gè)需要考慮的因素。比如：異物的種類（正常物體、異常物體），還要判斷物體的大小，根據(jù)長、寬、高參數(shù)以及物體是否會(huì)運(yùn)動(dòng)來判斷該物體會(huì)不會(huì)影響火車正常運(yùn)行，為了判斷物體的屬性，還要根基顏色參數(shù)來判別物體。我覺得這個(gè)技術(shù)可以擴(kuò)展到其它領(lǐng)域的運(yùn)用：比如汽車的自動(dòng)駕駛。以及機(jī)器人的尋走路線選擇。這也讓我聯(lián)想到了在人工智能課上老師給我們看的那兩個(gè)視頻呢。結(jié)論（20分）：根據(jù)已有的資料，你覺得什么是現(xiàn)有技術(shù)能做的，什么是現(xiàn)有技術(shù)不能做的？在能做的中間，你打算做什么，并如何實(shí)現(xiàn)你的工作的實(shí)用價(jià)值？具體計(jì)劃是什么？答：（1）根據(jù)現(xiàn)在我所學(xué)到的東西；我覺得現(xiàn)在我可以做的就是在農(nóng)業(yè)選種上運(yùn)用機(jī)器視覺來檢測(cè)所選的種子是否合格。這主要是由于我對(duì)機(jī)器視覺系統(tǒng)的檢測(cè)運(yùn)用了解，以及我來自農(nóng)村，聽說過假種子給收成帶來極大影響的事件。所以我想可以運(yùn)用機(jī)器視覺系統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)來對(duì)農(nóng)業(yè)種子是否合格進(jìn)行檢測(cè)。確保農(nóng)民能夠種下好的種子，保證農(nóng)民們有良好的收成，以此同時(shí)能夠確保農(nóng)民的生活越來越好。我同時(shí)還想研究一下機(jī)器視覺在自動(dòng)駕駛上的運(yùn)用，不過考慮到這個(gè)技術(shù)可能要就的技術(shù)很好，動(dòng)態(tài)因素復(fù)雜，所以這個(gè)是我現(xiàn)有技術(shù)不能做到的。不過在以后的學(xué)習(xí)中我會(huì)一直跟蹤這個(gè)課題，關(guān)注這個(gè)研究領(lǐng)域的突破。同事從中學(xué)習(xí)新的機(jī)器視覺方面的知識(shí)。當(dāng)然我自己也希望自己有一臺(tái)自動(dòng)駕駛的車。呵呵，這似乎是一件有趣的事情。不過我想經(jīng)過以后的研究，也許這可能會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。（2）如何實(shí)現(xiàn)我的種子檢測(cè)研究：首先我要縮小研究對(duì)象。所以我取大豆為所要檢測(cè)的對(duì)象。步驟：（1）分許大豆特征：大豆種子分類——正常豆、被蟲次過的都、不成熟的豆、發(fā)霉的豆。（2）分許這些豆子之間的差別：形狀（被蟲吃過的豆橢圓形被破壞）和顏色（霉變的有暗黑色）以及光滑度紋理（不成熟的豆不飽滿所以不太光滑）。（3）確定檢測(cè)方法：根據(jù)我所想到的可能因素和我對(duì)機(jī)器視覺的了解，我只能從顏色和形狀以及紋理來對(duì)大豆種子進(jìn)行檢測(cè)。其中的主要關(guān)鍵是怎么確定顏色和形狀的差異。根據(jù)我學(xué)習(xí)的列車異物判斷技術(shù)。我首先要對(duì)正常大都進(jìn)行特征提取：A（對(duì)采集的圖片進(jìn)行分許）形狀特征：周長(指目標(biāo)區(qū)域的輪廓的像素個(gè)數(shù))、面積（指目標(biāo)