结合机器视觉和深度学习算法

2、 而深度学习算法使用了卷积神经网络，利用卷积层提取出图像特征，而卷积层的参数并非全部由人工设计而是通过数据训练所得。

3、 1. 算法优化和深度学习:随着深度学习算法的兴起,机器视觉技术的研究和应用越来越依赖于大规模数据的训练和深度神经网络的优化。 深度学习算法在目标检测、图像分类、图像分割等领域取得了显著的成果,成为机器视觉技术的核心。

1、   机器视觉光源的应用领域包括：1. 面光源：可以提供高亮度的均匀光线，用于芯片检测、Mark点定位、晶片及液晶玻璃底基校正。 2. 线光源：可以提供各种颜色的光线，用于机械零件尺寸的测量、电子元件、IC的外型检测、胶片污点检测、透明物体划痕检测等。 3. 点光源：可以提供高精度的定位光，用于金属表面检查、图像扫描、表面裂缝检测、LCD面板检测等。 4. 同轴光源：可以消除物体表面不平整引起的阴影，从而减少干扰，部分采用分光镜设计，减少光损失，提高成像清晰度，均匀照射物体表面。 5. 激光光源：可以提供高亮度、高功率的光源，用于反射度极高的… 机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：⒈ 检测：又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺点性检测与装配完全性检测）。 ⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。 至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。

4、 视频结构化是一种视频内容信息提取技术。 基于机器视觉与深度学习算法，对视频内容按照前后帧关系（视频语义），采用时空分割、特征提取、对象识别等技术手段，将原始视频图像这种非结构化数据重新组织成计算机或人可理解的文本信息或可视化图形信息。