机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，工业视觉检测，例如机器人、飞行物体导致等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。自动视觉识别检测目前已经用于产品外形和表面缺陷检验，如木材加工检测、金属表面视觉检测、二极管基片检查、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。

正当电子设备在人们的日常生活中变得日益重要，我们也发现越来越多的设备应用因为没有足够强大的视觉功能而失败，如在空中发生碰撞，机器人吸尘机吸掉不该吸的东西。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，旨在赋予机器可媲美人类的视觉。随着研究人员应用专门的神经网络来帮助机器识别和理解现实世界的图像，机器视觉在过去几年取得了巨大的进步。如今的计算机在视觉识别上能够做到各种各样的事情，从识别网络上的猫到在诸多的照片中识别特定的面孔。

机器视觉处理多年来一直存在于卷积神经网络的应用中，这些算法能够从传感器的输入的数据提取有用的信息。对于场景的分析CNN是非常的，能够分辨出很多对象如汽车、人、动物、道路标志、道路交叉点、路边标志（物体），能够确定场景中的相关现实对象。所有这些操作都是实时的，只要传感器部分设置完成后，后续的融合/决策操作就会发生。无论是一个还是所有传感器（LIDAR（激光探测与测量）、雷达、摄像头、红外传感器）的输入数据有所改变，系统就会立刻做出i佳的决策。

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