1) vision computer
视觉计算机
2) computer vision
计算机视觉
1.
The Application of Computer Vision in Automatic Beef Grading;
计算机视觉在牛肉自动分级技术中的应用
2.
Measurement about silk sectional-area based on computer vision technology;
基于计算机视觉技术的蚕丝截面积测量
3.
Automatic identification and classification of tomatoes with bruise using computer vision;
基于计算机视觉的番茄损伤自动检测与分类研究
3) computer version
计算机视觉
1.
The copper strip detection based on the computer version and image proceeding has many advantages in many aspects.
基于计算机视觉和图像处理技术的铜扁线监测系统主要是应用CCD摄像机实时拍摄铜扁线获取数字图像,然后确定待监测目标的质量信息,并与模板比较以检测铜扁线的质量。
4) computer vision system
计算机视觉
1.
Studies on neutral network intelligent scheduling ofFMS with computer vision system;
具有计算机视觉的FMS神经网络智能调度方法研究
2.
Its principal functions are therecognition of the surface of a workpiece to be machined and the measurement of its accuratelocation and orientation with a computer vision system.
提出了一个智能加工中心（ＩＭＣ）的实验系统方案，计算机视觉系统作为ＩＭＣ的感官部件，利用ＣＣＤ工业摄像机摄下机床工作台上的工件毛坯图像，在零件设计信息指导下，把待加工面抽象成一条封闭的平面曲线，据此识别工件毛坯及其安装状态，进而识别工件坐标在机床坐标系中的位置。
3.
Setting up computer vision system picture to obtain tomato.
建立了计算机视觉系统获取番茄的图像,利用0°图像的圆度特征判别番茄生理病害果中的空洞果。
5) machine vision
计算机视觉
1.
Research development of application machine vision to weeds and crops identification;
计算机视觉技术在杂草识别中的研究进展
2.
This paper discusses the many advantages of machine vision as an direct measurement technique, its component and the basic principle.
本文综述了作为直接测量技术的计算机视觉系统的优点和它的组成及对刀具图像进行处理的基本原理。
3.
In the process of non-destructive quality inspection and automatic grading of fruits with machine vision and image processing technology, the stem and calyx were often confused with defects such as bruise and rot, and then was incorrectly distinguished and misclassified.
利用计算机视觉和图像处理技术对水果进行品质无损检测和自动分级过程中,果梗、花萼部分容易和碰伤、腐烂等常见表面缺陷混淆,从而被误判而引起分级错误。
6) computer-vision
计算机视觉
1.
Advances in the application of computer-vision to plant growth monitoring;
计算机视觉技术在作物生长监测中的研究进展
2.
Advances in the application of computer-vision to fruit grading
基于计算机视觉的水果分级技术研究进展
3.
Computer-vision also is an advanced technology , It was used intensively in the fields of intelligent navigation , industry detection , medical image processing and other important fi.
计算机视觉同样是一个处于知识前沿的学科领域，在近三四十年的发展过程当中，被应用到了诸如机器人导航、工业检测、医学图象处理等重要领域学科。
补充资料：计算机视觉中的结构光法
计算机视觉中的结构光法
structured light method in computer vision
避免复杂的对应点匹配间题，更是成为研究的热点，研究成果不断涌现。已经出现了利用结构光法进行三维信息获取的比较成熟的商品化系统，结构光法成为在特定应用中普遍使用的一种三维信息获取方法。 结构光法的基本思想是利用投射光中的几何结构信息帮助提取景物的三维几何信息。下面以最常用的投射光为平面光面的例子说明结构光方法的基本原理。从图1可见，当由光源发出的平面光面投射到景物上时，在景物上就出现一明亮的光条，由于其它部分比较暗淡，只有这明亮光条部分才能被拍摄和被检测到，并在成象系统中成象。成象系统中每个成象点和成象系统的焦点确定了一条三维空间中的视线，而产生这个象点的景物点亦必然在此视线上。此外，这个景物点也保证是位于三维空间的光面上，而光面与视线仅相交于一点。由于光面的方向及位置可以是预先设置的，是已知的，因而通过计算视线与光面的交点就可以得到景物点的三维空间的位置。实用中，光面可以由激光或一条狭长缝隙的投射光来产生。成象设备应当只能检测到投射产生的光条，这就意味着成象是在暗室中进行的。但是，如果成象设备装有适当的滤光镜，以激光作为投射光的系统就能在正常光线下工作。而且激光的另一个优点是它能聚焦成非常薄的光面，因此在结构光法中把激光作为投射光源最为常见。摄象镜头图1结构光法原理图J isuanji shijue zhong de}一egou guongfa计算机视觉中的结构光法(structu阁lightmethod in comPuter vision)利用具有一定光栅几何结构形状的光源投射到景物上，通过计算光栅变形获取三维景物信息的方法。投射光栅的结构形式可以是斑点、线条、网格、圆等等。 三维景物信息的获取是计算机视觉中的主要问题。传统的方法是利用成象设备获取景物的灰度图象，从灰度图象中获取三维信息。由于图象中各灰度值包含了物体表面的几何形状、反射特性、纹理、照度及成象设备特性等大量间接信息，使得从灰度图象中提取景物的三维信息，进行景物的识别与理解变得非常困难。人们开始试图研究获取景物的三维空间信息的直接方法，结构光法就是其中的一种。1971年P.M.Will和K.S.PellllingtOll将光格投射到景物上计算景物的三维信息，获得景物的深度图象(或称距离图象)，成为使用结构光法的最早的实例。使用深度图象与使用灰度图象相比可以更为便利地解决景物理解和识别中的有关问题，因此引起人们极大的关注。结构光法由于其结构简单，可以
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参考词条