如果你以前没有接触过机器视觉，而你想要学习机器视觉，你可能就会有第一个疑惑：机器视觉到底难不难学?在回答大家这个问题之前，让我们先了解什么是机器视觉?一、机器视觉的定义机器视觉
自动化视觉检测已经广泛应用于现今的生产环境的各个领域，从半导体、电子、食品和饮料、医药包装、汽车制造以及其它不同行业。而视觉检测的应用可分类为测量、有/无检测、机器人导航、瑕疵检测、一维或二维码识别，
NI更换了全新的公司标识、视觉形象和增强的数字体验，以此展开新品牌宣传，庆祝并致敬每天践行Engineer Ambitiously™的工程师、企业和他们做出的贡献。
人工智能的第三次浪潮正席卷全球，而在这次计算机视觉功不可没。视觉处理的终极目标在于使得计算机能像人一样观察感知世界，核心任务就是对图像进行理解，场景分类、目标识别/图像分类、目标定位、目标检测、语义分
基于视觉技术实现齿轮测试仪的测试系统设计-基于视觉技术的齿轮测试仪是一种新型的齿轮测量工具，是随着计算机数据处理能力的大幅度提高和CCD测量设备的不断发展而逐渐得到研究和发展的。目前该项目在我国的还处于研究阶段。该设备影响测量精度的因素非常多，首先图像采集是系统的输入环节，它是一个很重要的组成部分。
基于reVISION的依靠嵌入式视觉系统的监控系统加速设计-监控系统严重依靠嵌入式视觉系统提供的功能加速在广泛市场和系统中的部署。这些监控系统的用途非常广泛，包括事件和流量监控、安全与安防用途、ISR 和商业智能。用途的多样性也带来了几大挑战，需要系统设计人员在解决方案中加以解决。它们是：
图像传感器推动嵌入式视觉技术发展-第二个推动嵌入式视觉系统发展的变化是机器学习的出现，它使实验室中的神经网络能够接受培训，然后 直接上传到处理器中，以便它能够自动识别特征，并实时做出决定。
随着嵌入式系统的高速发展 嵌入式机器视觉系统的应用也越来越广泛-嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，并且软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统。嵌入式机器视觉系统是指用嵌入式计算机处理由光学传感器接收到的图像信息，以实现对物体的检测和识别的装置，如数码相机、手持二维码识别设备，体感交互游戏机等。由于机器视觉系统需要进行大量复杂的数据运算，因此目前大多数的机器视觉系统还是基于PC系统构建，但随着近年来嵌入式系统的高速发展，嵌入式机器视觉系统越来越多地应用于工业检测与控制、智能交通、安防、医疗器械、机器人导航及消费电子等领域。
采用FPGA和通用DSP相结合实现视频图像采集系统的设计-1964年美国JPL实验室处理了太空船“徘徊者七号”发回的月球照片，标志着数字图像处理技术开始得到实际应用。随着基于实时图像处理的视觉测量理论及应用技术的迅速发展，可独立运行的视频信号数字处理平台已成为视觉测量领域的一个发展趋势。本文主要研究高速实时图像处理系统中的图像采集、处理技术，采用FPGA和通用DSP相结合的方法，充分发挥FPGA加通用DSP结构的灵活性及实时处理能力。
全新CrossLinkPlus FPGA 简化基于MIPI的视觉系统开发-嵌入式视觉系统设计师需要迎合众多市场趋势。例如，现在的设计使用的传感器越来越多，便于收集更多数据或实现新的功能。
