视觉检测设备论文

发布时间：2024-07-05 04:54:00

视觉检测设备论文

视觉传达毕业论文题目

视觉传达毕业论文题目具体有哪些呢，大家有了解过吗?下面是我为大家介绍的视觉传达毕业论文题目，欢迎参考和阅读，希望能帮到大家!

视觉传达毕业论文题目

1.浅谈计算机图形图像设计与视觉传达设计

2.基于视觉传达设计中视觉思维模式创新的研究

3.新媒体艺术语言在视觉传达中的应用

4.基于视觉传达艺术发展的民族传统设计创新探讨

5.数字广告中数字媒体的视觉传达设计

6.视觉传达设计视角下的科技图像创作研究

7.动态构成在视觉传达设计中的运用与研究

8.跨界与融合--数字信息时代背景下视觉传达设计的新思考

9.色彩符号与企业形象的视觉传达

10.汉字象形造字法在视觉传达中的设计应用

11.中国传统元素在视觉传达设计中的应用研究

12.“视觉传达设计专业”在现实中的应用探究

13.新媒体语境下的视觉传达设计探讨

14.移动互联网背景下视觉传达设计专业人才培养模式研究

15.视觉传达设计中的图形创意表现研究

16.从空无、自然、融合三个角度谈视觉传达设计中的艺术美

17.“私人定制”视觉传达中的定制式设计理念

18.数码技术在视觉传达设计中的应用研究

19.基于视觉传达要素的制造装备人机优化设计方法研究

20.敦煌联珠纹的形态特征与其在视觉传达设计中的应用

21.基于可持续发展理论下的视觉传达设计

22.浅析视觉传达设计与品牌形象的有效整合

23.现代视觉传达的多维感官设计运用探析

24.探究UI设计的视觉传达艺术

25.旅游纪念品视觉传达设计与开发

26.色彩的视觉传达在广告设计中的运用

27.基于视觉传达设计领域的互补设计方法研究

28.信息时代的视觉传达设计特征与发展研究综述

29.动态视觉传达设计在数字媒体中的应用及发展方向

30.视觉传达的灵境语言

31.本土文化视域下的视觉传达设计及拓展重构

32.探讨视觉传达设计发展趋势的分析

33.独特的视觉传达系统研究

34.订制婚礼中视觉传达设计的应用研究

35.视觉传达设计中图形创意的应用与商业价值研究

36.基于观者位移产生的动态错觉在视觉传达设计中的应用

37.关于多媒体设计与视觉传达的完美结合研究

38.视觉传达设计中民族文化符号的应用

39.浅谈视觉传达设计中图形创意的表现

40.视觉传达设计专业学生的实践能力培养探析

41.视觉传达设计中的色彩应用分析

42.视觉传达设计在空间设计中的新发展

43.视觉传达设计中的视觉疲劳现象研究

44.基于信息设计的视觉传达领域新应用

45.文化产业背景下视觉传达设计的转型

46.江汉大学视觉传达设计专业创新型人才培养探析

47.视觉传达设计创新性思维模式初探

48.浅析视觉传达设计创新思维的内涵及原则

49.展示空间中的视觉传达设计元素分析

50.女性身体元素在竞技体育中的视觉传达

51.谈信息时代下视觉传达设计的发展

52.视觉传达设计中笔墨艺术元素的应用

数字化广告的视觉传达效应探析

54.论包装色彩视觉传达的话语意义

55.浅析现代婚庆视觉传达设计

56.数字时代的视觉传达专业的内涵与外延

57.视觉传达设计中抽象图形的针对性提炼与表现

58.探讨视觉传达艺术设计的创新设计理念

59.数字媒体对视觉传达设计的影响分析

60.浅谈视觉传达设计的多元化发展

61.对视觉传达设计中情感理念的表现研究

62.视觉传达设计中视觉思维模式的创新

63.网页设计之视觉传达研究

64.虚拟现实环境下计算机图形图像设计与视觉传达设计

65.数字媒体时代视觉传达专业图形创意课程改革研究

66.景颇族服饰视觉呈现中的社会情境表述

67.视觉传达技术在茶叶包装设计上的运用

68.从视觉心理角度解读自由版式中的视觉游戏

69.基于视觉信息传达的网页界面设计研究

70.“东方葵”的图像叙事与视觉传达

71.网络广告中的视觉传达设计艺术探究

72.浅析视觉营销在商品E化过程中的应用

73.广告视觉传达设计的研究与探讨

74.从标志设计的演变谈视觉简化心理

75.视觉传达设计中传统装饰艺术符号的融入

76.节约型包装视觉传达设计研究

77.数字时代视觉传达设计的新观念探索

78.图表设计与可视化分析

79.技术推动观念 VR技术引发的视觉传达新观念

80.视觉传达设计中的多媒体艺术的表现形式

81.基于数字媒体语境下的视觉传达设计

82.虚拟现实环境下计算机图形图像设计与视觉传达设计

83.视错觉表现在视觉传达设计中的应用

84.论互联网时代视觉传达设计的方法和表现特性

85.视觉传达设计中的多媒体艺术表现形式研究

86.考虑视觉传达效果的夜视环境视觉定位方法研究

87.当代中国设计活动中审美形态的来源--以视觉传达设计为例

88.中国传统文化元素在视觉传达设计中的应用

89.数字时代视觉传达设计的新观念

90.交通标示颜色的视觉传达作用仿真分析

91.视觉传达设计中的传统文化符号探究

92.中国传统家具元素在视觉传达设计中的应用探析

93.视觉传达设计对地方经济发展的实效性研究

94.当代视觉传达设计中的适老性问题研究

95.黑暗中颜色刺激作用的视觉传达分析研究

96.视觉传达设计的交互动画特效制作手法探析

97.学习类网页设计中视觉传达理论的应用研究

98.字体创意设计是加深视觉传达记忆的根蒂

99.对中国甲骨文文字符号视觉传达的属性研究

100.广告视觉传达设计艺术在信息网络时代的传播研究

101.中国禅道文化中的神、意、形、色在视觉传达设计中的应用研究

102.视觉传达设计中的多媒体艺术表现形式分析

103.公共艺术形态下的视觉传达设计研究

104.浅谈数字图像时代视觉传达设计的几个要素

105.浅析视觉传达设计的情感效应

106.如何做到视觉传达艺术设计的与时俱进

107.试论传播学在视觉传达设计中的应用

108.隐喻图形在视觉传达设计中的应用研究

109.视觉传达设计中视觉思维模式的创新

Graphic在视觉传达中的应用研究

111.数字媒体时代视觉传达设计的特征与发展

112.当代视觉传达下汉字图形化设汁的形、意研究

113.网络媒体的视觉艺术传达设计研究

114.数字时代视觉传达设计的新思维探讨

115.中国传统元素在视觉传达设计中的应用

116.浅析视觉传达在室内设计中的应用

117.“新古琴双行谱”中的视觉传达设计

118.视觉传达图形创意在服装设计中的应用

119.从视觉传达的角度对新媒体时代地产广告的探究

120.分析创新设计理念在视觉传达艺术设计中的具体实施

121.视觉传达设计专业的基础课程改革探索

拓展：测绘工程论文题目

1、改善GIS数字底图的质量

2、教学实习在土地资源管理专业中的应用

3、数字化土地利用现状调查的数据采编

4、数字化地形测量的几个问题探讨

5、数字化地籍测量在城镇地籍调查中的应用探讨

6、数字化成图几种作业模式的分析比较

7、数字化测图与地籍信息系统研究

8、数字化测图在地籍补测中的两种应用技巧

9、数字化测图技术在郑州高新区房地产测量中的应用

10、数字化测图教学方法探讨

11、数字化测绘技术在地籍图测绘中的应用与建议

12、数字化测绘技术在地籍测量中的应用与实施

13、数字化测绘技术在地籍测量中的应用初探

14、数字化测绘技术在城镇地籍测量中的应用

15、数字化测绘技术在源影寺古砖塔测绘中的应用

16、数字图像边缘检测方法的探讨

17、数字土地利用现状图的制图概括

18、数字土地利用现状图的制图综合

19、数字地图系统设计

20、数字地形图测绘中的几个问题探析

21、数字地籍测绘实施中的技术问题

22、数字地籍测量中GPS控制网的建立

23、数字地籍测量主要误差来源探讨

24、数字地籍测量作业探讨

25、数字地籍测量应用分析

26、数字地籍测量控制网的建立及精度分析

27、数字地籍测量有关作业流程及精度控制的探讨

28、数字地籍测量精度的讨论及控制方法

29、数字平顶山空间数据基础设施建设的初步研究

30、数字摄影测量生产的质量控制

31、数字水准仪SPRINTERM的试验与评述

32、数字水准仪及其在机场跑道板块高程测量中的应用

33、数字水准仪及水准尺的'检定与精度分析

34、数字水准仪的测量算法概述

35、数字水准仪自动读数方法研究

36、数字水准仪观测模式及其应用实践

37、数字水准测量外业数据格式的转换与统一的实践

38、数字水果湖水下地形和淤泥厚度测量

39、数字测图中的坐标变换方法

40、数字测图中设站错误的内业改正

41、数字测图技术在罗营口水电站坝址地形测量中的应用

42、数字测绘产品的质量检查与质量控

43、数字综合法用于平坦地区地形图修测

44、数字高程模型与等高线质量相关性研究

45、数字高程模型及其数据结构

46、数字高程模型在农地整理排水渠道规划设计中的应用

47、数字高程模型地形描述精度的研究

48、数字高程模型的生产及更新

49、数字高程模型的裁剪与拼接技术

50、数学形态学在遥感图像处理中的应用

51、数据化测量在河道治理工程中的应用

52、数码相机可量测化的研制

53、斜拉桥变形观测方法及精度分析

54、斜距法在工程中的应用

55、断面测量内外业一体化系统研究

56、断高法在高等级公路测设中的应用

57、新州公路平面控制测量问题研究与施测

58、方位交会法在城区测量中的应用

59、方向交会法坐标计算之初探——待定点坐标的计算

60、方向后交最佳点位分析

61、施工测量中快速设站方法

62、无像控基础地理空间数据更新方法

63、无反射棱镜全站仪测距性能测试

64、无反射镜测距的目标特性研究

65、无定向导线环在城市地籍测量中的应用

66、无控制DEM表面差异探测研究

67、既有铁路航测数字化测图的特点与质量控制

68、时态地籍数据库设计与宗地历史查询的实现方法

69、明暗等高线自动绘制方法

70、智能全站仪ATR实测三维精度分析

71、智能全站仪快速测量处理系统

72、曲线拟合高程在公路测量中的应用研究

73、曲线放样中的坐标转换及转换精度分析

74、曲线矢量数据压缩算法实现及评析

75、最小二乘平差理论在制图自动综合中的应用

76、最小二乘法在土地复垦场平整中的应用

77、最小二乘法对多周期函数的周期筛选优化

78、有关地籍调查的几个问题探讨

79、有限条件下坐标转换矩阵的确定与精化

80、有非对称缓和曲线的曲线主点测设方法

81、服务城市化的测绘工程专业培养计划探讨

82、村庄地籍测量之初探

83、条码信号复原技术在数字水准仪中的应用

84、条码因瓦水准标尺校准方法的探讨

85、极坐标法测设平面位置的精度分析

86、构建城镇地籍管理系统的研究

87、栅格数据矢量化及其存在问题的解决

88、标准化大比例尺数字测图的实践与体会

89、树状河系自动绘制的结构化实现

90、根据三斜距确定点的三维坐标及精度

91、桥梁墩_台的沉降观测和沉降值的预测

92、模拟GPS控制网精度估算方法研究

93、模糊数学在土地利用更新调查质量评定中的应用探讨

94、模糊综合评判及其在测绘中的应用

95、气象因素对全站仪测量的影响

96、水下地形分析中空间数据存储与管理方法的研究

97、水下地形测量误差分析及对策

98、水下地形测量误差来源及处理方法探讨

99、水下地形测量高程异常点剔除方法研究

100、水位改正中虚拟验潮站的快速内插

1. 程控直流电压源设计简介：(论文字数:15253,页数:40) 2. 电梯程序的FPGA控制简介：(论文字数:12537,页数:22) 3. 高频窄脉冲电源设计简介：(论文字数:19432,页数:29) 4. 小功率调频发射机的设计简介：(论文字数:12159,页数:28) 5. 腐蚀速率测试仪的研究简介：(论文字数:17827,页数:43) 6. 声、光同时控制的路灯照明系统设计简介：(论文字数:11760,页数:24) 7. 基于CPLD的多维运动控制系统设计简介：(论文字数:15431,页数:55) 8. 直流电机转速控制系统设计简介：(论文字数:15208,页数:49) 9. 逆变控制电路设计简介：(论文字数:16579,页数:42) 10. 生产线成品计数器简介：(论文字数:14472,页数:30) 11. 电动机智能软起动控制系统的研究与设计（单片机）简介：(论文字数:14793,页数:31) 12. 单片机液体点滴速度控制系统设计简介：(论文字数:25834,页数:56) 13. 单片机数控系统控制装置设计简介：(论文字数:32193,页数:63) 14. 单片机模糊控制系统的应用研究简介：(论文字数:22427,页数:53) 15. 单片机流体计量控制仪的设计简介：(论文字数:38709,页数:85) 16. 单片机家居网络控制系统设计简介：(论文字数:33467,页数:58) 17. 单片机多路温湿控制系统设计简介：(论文字数:32620,页数:79) 18. 基于单片机的恒压供水系统的设计简介：(论文字数:28848,页数:68) 19. 多媒体数字化输入系统设计简介：(论文字数:18928,页数:31) 20. 汉字LED显示装置的设计简介：(论文字数:19632,页数:51) 21. 柴油发动机智能综合试验台简介：(论文字数:26470,页数:71) 22. 基于公共电话网的数据传输系统简介：(论文字数:22251,页数:55) 23. CT二次侧数据采集与传送装置的设计简介：(论文字数:20353,页数:52) 24. 基于单片机的温室大棚测控系统研究简介：(论文字数:14617,页数:37) 25. 大功率可调直流电源的设计简介：(论文字数:13679,页数:33) 26. 基于AT89S51单片机的数字温度计设计简介：(论文字数:13062,页数:32) 27. 短波调频接收机简介：(论文字数:7888,页数:33 ) 28. 基于图像识别的精密露点仪硬件设计简介：(论文字数:12681,页数:35) 29. 腔型肿瘤热疗仪温度控制系统设计简介：(论文字数:24592,页数:45) 30. 嵌入式轴承套圈内外径尺寸机器视觉测量系统硬件设计简介：(论文字数:15329,页数:35) 31. 嵌入式深沟球轴承装配缺陷视觉检测系统硬件设计简介：(论文字数:13745,页数:38) 32. 脉冲电镀电源的设计简介：(论文字数:14121,页数:31) 33. 基于MSP430单片机的多路数据采集系统的设计简介：(论文字数:11507,页数:28) 34. 水塔水位自动控制装置简介：(论文字数:9312,页数:47 ) 35. 印染丝光过程的浓烧碱的在线控制简介：(论文字数:22878,页数:51) 36. 基于单片机的自动化点焊控制系统简介：(论文字数:16279,页数:35) 37. 100kW微机控制单晶硅加热电源设计简介：(论文字数:17537,页数:54) 38. 防火卷帘门智能控制装置设计简介：(论文字数:12252,页数:32) 39. 基于单片机温湿度控制系统简介：(论文字数:14156,页数:46) 40. 出租车计费系统设计简介：(论文字数:18724,页数:55) 41. 基于PID控制算法的恒温控制系统简介：(论文字数:19401,页数:71) 42. 基于CAN总线的教学模拟汽车模型的设计简介：(论文字数:20927,页数:59) 43. 基于单片机的温度测量系统设计简介：(论文字数:17554,页数:46) 44. 智能化住宅中的防盗防火报警系统设计简介：(论文字数:18964,页数:45) 45. 火灾自动监控报警系统设计简介：(论文字数:24112,页数:52) 46. 旅客列车自动报站多媒体系统简介：(论文字数:21448,页数:54) 47. 锂电池智能充电器设计简介：(论文字数:17736,页数:48) 48. 医疗呼叫系统设计简介：(论文字数:16279,页数:35) 49. 基于单片机的饮水机温度控制系统设计简介：(论文字数:14757,页数:39) 完整[的&加Q+Q：89.........后面输入....36..........接着输入28......136Q++Q空间里有更+多的所有内容。

随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!

图像识别技术研究综述

摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。

关键词：图像处理;图像识别;成像

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02

图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。

1 图像处理技术

图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。

2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。

3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。

4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。

5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。

2 图像识别技术

图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：

指纹识别

指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。

人脸识别目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。

文字识别

文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。

3 结束语

人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。

参考文献：

[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.

[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.

[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.

[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.

[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.

[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.

点击下页还有更多>>>图像识别技术论文

视觉检测身高测量论文

楼主有了吗麻烦好人给我个发一下啊！

能。1、孔径检测、孔间距检测、轮廓测量，检测精度最高，采用CCD视觉非接触式检测技术，每秒可以测量20次。2、所以研究生论文视觉测量能达到精度能达到。

需要9分钟。1，量身高:东东与此同时晶晶验视力2，量身高:红红与此同时东东验视力3，量身高:晶晶与此同时红红验视力每样检查3分钟由此得出:3×3=9分钟

一般人身长在七个头到八个头，头宽十五到二十厘米。手长18-25cm。脚长35-45cm。可以借此估计。如果照片有背景可以根据背景标志物大致大小来估计。望有帮助~犯罪心理学的应用哦~

机器视觉检测技术论文

这个要你有看有没有相关的研究了，对这方面是否有些了解，如果有了解的话就还是比较好。

随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!

图像识别技术研究综述

关键词：图像处理;图像识别;成像

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02

1 图像处理技术

2 图像识别技术

指纹识别

文字识别

3 结束语

参考文献：

[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.

[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.

[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.

[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.

[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.

[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.

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之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家：基于深度学习的无人机地面小目标算法研究基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究模拟射击训练弹着点检测定位技术研究基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现车载毫米波雷达目标检测技术研究基于多传感融合的四足机器人建图方法中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究基于双目内窥镜的软组织图像三维重建学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究语义地图及其关键技术研究多重影响因素下的语音识别系统研究基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究基于深度学习的显著物体检测基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究基于语义信息的图像/点云配准与三维重建基于种子点选取的点云分割算法研究基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现电路板自动光照检测系统的设计与实现基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真基于知识库的视觉问答技术研究基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究结构化道路车道线检测方法研究基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究基于深度学习的小目标检测算法研究基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究城市街景影像中行人车辆检测实现基于无线信号的身份识别技术研究基于移动机器人的目标检测方法研究基于深度学习的机器人三维环境对象感知基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究基于深度学习的目标检测方法研究基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计复杂场景下相关滤波跟踪算法研究基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究基于深度网络的显著目标检测方法研究基于深度学习的电气设备检测方法研究复杂交通场景下的视频目标检测基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究基于面部视频的非接触式心率检测研究单幅图像协同显著性检测方法研究轻量级人脸关键点检测算法研究基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究基于最小障碍距离的视觉跟踪研究基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究基于场景结构的视觉显著性计算方法研究精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工脑机接口游戏神经可塑性研究基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究基于深度学习的零件识别系统设计与研究基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现镍电解状态视觉检测与分析方法研究跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究施工现场人员类型识别方法的研究与实现基于深度学习的自然场景文字检测方法研究基于嵌入式的交通标志识别器的设计基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价

机器视觉颜色检测论文

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随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!

图像识别技术研究综述

关键词：图像处理;图像识别;成像

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02

1 图像处理技术

2 图像识别技术

指纹识别

文字识别

3 结束语

参考文献：

[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.

[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.

[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.

[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.

[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.

[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.

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工业与智能制造密不可分，智能制造与机器视觉密不可分。机器视觉是近年来发展迅速的新技术，利用光学和机电一体化使机器具有视觉功能。机器视觉为工业自动化打开了一扇“新窗口”。在智能制造时代，机器视觉具有非常大的发展潜力。

机器视觉使机器能够了解世界

顾名思义，机器视觉是用机器代替人眼进行测量和判断。机器视觉的应用主要表现在四个方面：

1、导向和定位：装载和卸载使用机器视觉定位和引导机器人手臂准确抓握。

2、外观检查：检查生产线上的产品是否存在质量问题。这个环节也是取代劳动力最重要的部分。

3、高精度检测：部分产品精度高，达到甚至u，人眼无法检测到，必须用机器完成。

4、识别：数据可追溯性和收集，适用于汽车零件，食品，医药等其他应用。

以检测应用为例，简要介绍机器视觉的工作原理。使用工业相机收集被测设备的图像是机器视觉中最重要的部分。为了检测所有需要的功能，有必要不断调整光源和摄像机的参数，然后使用专业的图像处理软件将模拟信号转换为数字信号，然后计算出来，提取目标的检测特征，如颜色、器件表面是否有划痕、尺寸是否合格，表面涂层是否均匀等，然后输出结果，反馈到机械端对器件进行分检，将不合格器件挑选出来，即图像获取、信息处理和完成分拣三个过程。

在智能制造时代，机器视觉具有很大的发展潜力

全球机器视觉行业主要分布在北美，欧洲和日本，北美占62％，欧洲占15％，日本占10％。

中国的机器视觉相关产业起步较晚，但发展速度很快。自2009年以来，它已进入快速发展期，年增长率为15-20％。目前，中国已成为仅次于美国和日本的世界第三大机器视觉市场。 2015年，其市场规模达到22亿元，占全球的％，增长率为％，远高于全球平均水平。从2016年到2020年，中国机器视觉市场的增长率预计将保持在20％以上，这将达到10亿美元的市场空间。

中国的机器视觉系统仍主要用于半导体和电子制造领域。 2015年，它占总数的％，特别是SMT贴片，AOI/AXI设备和连接器检测。下游机器视觉应用中汽车和医药也占很大比例，2015年分别达到％和％。

机器视觉系统的优点是提高所生产产品的质量和生产线的自动化。特别是在一些不适合手工作业或人眼难以满足要求的危险工作中，同时，在大规模的工业生产过程中，产品质量通过人工视觉检查，精度不高，机器视觉检测方法可以大大提高。提高生产效率和生产自动化。业界预计机器视觉的未来将进一步开放。

机器视觉技术的工业应用

目前，国内机器视觉技术广泛应用于电子和半导体制造，汽车制造，工业测试，药品检测和包装，食品包装，印刷和测试，铁路和公路测试，公共安全，金融，生物医学，娱乐，军事，化学研究和其他领域。毫无疑问，工业领域是机器视觉应用的最大比例。重要原因是中国已成为全球制造，高需求零件加工的加工中心及其相应的先进生产线改造，使机械视觉产品在工业制造中得以实现。

基于机器视觉的工业机器人定位技术

机器人的智能程度影响整个行业的发展。传统机器人主要通过教学再现或预编程来执行各种操作，这极大地限制了机器人的应用。具有力感，机器视觉和各种传感器的机器人运动控制技术是灵活自动化制造技术的典范。通过机器人的视觉控制，不需要预先教导或离线编程工业机器人的运动轨迹，这可以节省很多钱，编程时间，提高生产效率和加工质量。

工业在线检测系统

机器视觉在工业在线检测的各种应用中非常活跃，例如：印刷电路板的目视检查，钢板表面的自动探伤，大型工件的平行度和垂直度测量，容器体积或杂质检测，自动识别和分类，机械零件几何尺寸测量等。

例如，ROVER（汽车）800系列车身轮廓尺寸精度的100％在线检测是工业检测中使用的机器视觉系统的典型示例。该系统由62个测量单元组成，每个测量单元由一个激光器和一个CCD摄像头组成，用于检测机身外壳上的288个测量点。检查系统每40秒检测一个车身的速度，并检测三种类型的车身。系统将测试结果与CAD模型中的尺寸进行比较，测量精度为± mm。

本科论文计算机视觉检测

推荐下计算机视觉这个领域，依据学术范标准评价体系得出的近年来最重要的9篇论文吧：（对于英语阅读有困难的同学，访问后可以使用翻译功能）一、Deep Residual Learning for Image Recognition 摘要：Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these residual networks are easier to optimize, and can gain accuracy from considerably increased depth. On the ImageNet dataset we evaluate residual nets with a depth of up to 152 layers—8× deeper than VGG nets [40] but still having lower complexity. An ensemble of these residual nets achieves error on the ImageNet test set. This result won the 1st place on the ILSVRC 2015 classification task. We also present analysis on CIFAR-10 with 100 and 1000 layers. The depth of representations is of central importance for many visual recognition tasks. Solely due to our extremely deep representations, we obtain a 28% relative improvement on the COCO object detection dataset. Deep residual nets are foundations of our submissions to ILSVRC & COCO 2015 competitions1, where we also won the 1st places on the tasks of ImageNet detection, ImageNet localization, COCO detection, and COCO segmentation. 全文链接：文献全文 - 学术范 () 二、Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 摘要：In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3x3) convolution filters, which shows that a significant improvement on the prior-art configurations can be achieved by pushing the depth to 16-19 weight layers. These findings were the basis of our ImageNet Challenge 2014 submission, where our team secured the first and the second places in the localisation and classification tracks respectively. We also show that our representations generalise well to other datasets, where they achieve state-of-the-art results. We have made our two best-performing ConvNet models publicly available to facilitate further research on the use of deep visual representations in computer vision. 全文链接：文献全文 - 学术范 () 三、U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 摘要：There is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In this paper, we present a network and training strategy that relies on the strong use of data augmentation to use the available annotated samples more efficiently. The architecture consists of a contracting path to capture context and a symmetric expanding path that enables precise localization. We show that such a network can be trained end-to-end from very few images and outperforms the prior best method (a sliding-window convolutional network) on the ISBI challenge for segmentation of neuronal structures in electron microscopic stacks. Using the same network trained on transmitted light microscopy images (phase contrast and DIC) we won the ISBI cell tracking challenge 2015 in these categories by a large margin. Moreover, the network is fast. Segmentation of a 512x512 image takes less than a second on a recent GPU. The full implementation (based on Caffe) and the trained networks are available at . 全文链接：文献全文 - 学术范 () 四、Microsoft COCO: Common Objects in Context 摘要：We present a new dataset with the goal of advancing the state-of-the-art in object recognition by placing the question of object recognition in the context of the broader question of scene understanding. This is achieved by gathering images of complex everyday scenes containing common objects in their natural context. Objects are labeled using per-instance segmentations to aid in precise object localization. Our dataset contains photos of 91 objects types that would be easily recognizable by a 4 year old. With a total of million labeled instances in 328k images, the creation of our dataset drew upon extensive crowd worker involvement via novel user interfaces for category detection, instance spotting and instance segmentation. We present a detailed statistical analysis of the dataset in comparison to PASCAL, ImageNet, and SUN. Finally, we provide baseline performance analysis for bounding box and segmentation detection results using a Deformable Parts Model. 全文链接：文献全文 - 学术范 () 五、Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 摘要：Convolutional networks are at the core of most state of-the-art computer vision solutions for a wide variety of tasks. Since 2014 very deep convolutional networks started to become mainstream, yielding substantial gains in various benchmarks. Although increased model size and computational cost tend to translate to immediate quality gains for most tasks (as long as enough labeled data is provided for training), computational efficiency and low parameter count are still enabling factors for various use cases such as mobile vision and big-data scenarios. Here we are exploring ways to scale up networks in ways that aim at utilizing the added computation as efficiently as possible by suitably factorized convolutions and aggressive regularization. We benchmark our methods on the ILSVRC 2012 classification challenge validation set demonstrate substantial gains over the state of the art: 21:2% top-1 and 5:6% top-5 error for single frame evaluation using a network with a computational cost of 5 billion multiply-adds per inference and with using less than 25 million parameters. With an ensemble of 4 models and multi-crop evaluation, we report 3:5% top-5 error and 17:3% top-1 error on the validation set and 3:6% top-5 error on the official test set. 全文链接：文献全文 - 学术范 () 六、Mask R-CNN 摘要：We present a conceptually simple, flexible, and general framework for object instance segmentation. Our approach efficiently detects objects in an image while simultaneously generating a high-quality segmentation mask for each instance. The method, called Mask R-CNN, extends Faster R-CNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with the existing branch for bounding box recognition. Mask R-CNN is simple to train and adds only a small overhead to Faster R-CNN, running at 5 fps. Moreover, Mask R-CNN is easy to generalize to other tasks, ., allowing us to estimate human poses in the same framework. We show top results in all three tracks of the COCO suite of challenges, including instance segmentation, bounding-box object detection, and person keypoint detection. Without tricks, Mask R-CNN outperforms all existing, single-model entries on every task, including the COCO 2016 challenge winners. We hope our simple and effective approach will serve as a solid baseline and help ease future research in instance-level recognition. Code will be made available. 全文链接：文献全文 - 学术范 () 七、Feature Pyramid Networks for Object Detection 摘要：Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But pyramid representations have been avoided in recent object detectors that are based on deep convolutional networks, partially because they are slow to compute and memory intensive. In this paper, we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A top-down architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art single-model results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 5 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available. 全文链接：文献全文 - 学术范 () 八、ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF 摘要：Feature matching is at the base of many computer vision problems, such as object recognition or structure from motion. Current methods rely on costly descriptors for detection and matching. In this paper, we propose a very fast binary descriptor based on BRIEF, called ORB, which is rotation invariant and resistant to noise. We demonstrate through experiments how ORB is at two orders of magnitude faster than SIFT, while performing as well in many situations. The efficiency is tested on several real-world applications, including object detection and patch-tracking on a smart phone. 全文链接：文献全文 - 学术范 () 九、DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 摘要：In this work we address the task of semantic image segmentation with Deep Learning and make three main contributions that are experimentally shown to have substantial practical merit. First , we highlight convolution with upsampled filters, or ‘atrous convolution’, as a powerful tool in dense prediction tasks. Atrous convolution allows us to explicitly control the resolution at which feature responses are computed within Deep Convolutional Neural Networks. It also allows us to effectively enlarge the field of view of filters to incorporate larger context without increasing the number of parameters or the amount of computation. Second , we propose atrous spatial pyramid pooling (ASPP) to robustly segment objects at multiple scales. ASPP probes an incoming convolutional feature layer with filters at multiple sampling rates and effective fields-of-views, thus capturing objects as well as image context at multiple scales. Third , we improve the localization of object boundaries by combining methods from DCNNs and probabilistic graphical models. The commonly deployed combination of max-pooling and downsampling in DCNNs achieves invariance but has a toll on localization accuracy. We overcome this by combining the responses at the final DCNN layer with a fully connected Conditional Random Field (CRF), which is shown both qualitatively and quantitatively to improve localization performance. Our proposed “DeepLab” system sets the new state-of-art at the PASCAL VOC-2012 semantic image segmentation task, reaching percent mIOU in the test set, and advances the results on three other datasets: PASCAL-Context, PASCAL-Person-Part, and Cityscapes. All of our code is made publicly available online. 全文链接：文献全文 - 学术范 () 希望对你有帮助！

没有问题，结论不一样就行用别人同样的思路同样的方法做,只是换一个材料,换一个研究对象,得到不同的结果,这样做工作虽然做不出太好的工作,但是还不算是抄袭。

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