图像处理与分析——机器视觉的核心
用于机器视觉的图像处理与分析方法的核心是，解决目标的检测识别问题。当所需要识别的目标比较复杂时，就需要通过几个环节，从不同的侧面综合来实现。
对目标进行识别提取的时候，首先是要考虑如何自动地将目标物从背景中分离出来。目标物提取的复杂性一般就在于目标物与非目标物的特征差异不是很大，在确定了目标提取方案后，就需要对目标特征进行增强。
自动视觉检测机
图像处理与分析——机器视觉的核心
用于机器视觉的图像处理与分析方法的核心是，解决目标的检测识别问题。当所需要识别的目标比较复杂时，就需要通过几个环节，从不同的侧面综合来实现。
对目标进行识别提取的时候，首先是要考虑如何自动地将目标物从背景中分离出来。目标物提取的复杂性一般就在于目标物与非目标物的特征差异不是很大，在确定了目标提取方案后，就需要对目标特征进行增强。
随着计算机技术、微电子技术以及大规模集成电路的发展，图像信息处理工作越来越多地借助硬件完成，如 DSP 芯片、的图像信号处理卡等。软件部分主要用来完成算法中并不成熟又较复杂或需不断完善改进的部分。这一方面提高了系统的实时性，同时又降低了系统的复杂度。
机器视觉技术的应用范围
交通监控领域中的应用
智能交通监控领域中，在重要的十字路口安放摄像头，就可以利用摄像头的拍照功能，实现对、逆行等车牌的车牌进行自动识别、存贮，以便相关的工作人员进行查看。
在桥梁检测领域中的应用
人工检测法和桥检车法都是依靠人工用肉眼对桥梁表面进行检测，其速度慢，效率低，漏检率高，实时性差，影响交通，存在安全隐患，很难大幅应用；无损检测包括激光检测、超声波检测以及声发射检测等多种检测技术，它们仪器昂贵，测量范围小，不能满足日益发展的桥梁检测要求；智能化检测有基于导电性材料的混凝土裂缝分布式自动检测系统和智能混凝土技术，也有前沿的基于机器视觉的检测方法。
机器视觉检测技术有哪些分类
为了适应现今这个发展越来越快的社会，机器视觉检测技术是必不可少的。在一些不合适人类工作的环境场所机器视觉就可以代替人类进行。机器视觉检测技术分类：
(1)一般来说，机器视觉检测技术依照检测功用可区别：定位、缺点检测、计数/遗失检测、尺度丈量。
(2)机器视觉检测技术依照其装置的载体可分为：在线检测体系和离线检测体系。
(3)依照检测技能区别，一般有立体视觉检测技能、斑驳检测技能、尺度丈量技能、OCR技能等。
（作者： 来源：）
