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视觉传感技术
生物视觉与机器视觉
所谓视觉，直观理解就是通过对环境场景（组成成分、空间关系、质地质感等）成像，一次性得到包含大量场景信息的“图、像”，经过分层次处理，最终达到理解和表达的目的。
生物视觉功能建立在生物组织、器官的基础上。环境场景通过成像器官（眼睛）成像，视觉神经感受到亮度信号，形成神经脉动，进而传输至中枢神经系统（大脑），上述路径构成视觉通路。生物视觉系统是一个结构复杂、功能强大、高度智能的信息系统。
生物视觉与机器视觉
借助于信息处理理论、电子器件和计算机技术的进步，人们试图用摄像机获取环境场景图像，转化为计算机处理的数字信号，由计算机平台进行视觉信息处理，由此诞生一门新兴学科－计算机视觉。
生物视觉与机器视觉
出于工程应用的考虑，在计算机视觉中可以将视觉传感（信息获取）、视觉信息处理、理解和认知等环节分开考虑，一方面简化了类生物视觉系统复杂的相互作用体系结构，同时便于现有计算机平台的实现。将计算机视觉用于工程应用，产生了一门新的学科－机器视觉。
Marr 计算机视觉理论
20世纪70年代中后期，，综合了当时图像处理、心理物理学、神经生理学及临床精神病学等方面的研究成果，提出了一个较为完善的人工视觉系统架构。
Marr的计算视觉理论把视觉过程看作信息处理过程，
对该过程的研究分为三个不同的层次：
计算理论层次——计算理论层次要回答的是计算目的与策略问题
表达与算法层次——表达与算法层次则进一步回答如何实现上述计算理论的问题
硬件实现层次——硬件实现层次是回答如何物理（硬件）上实现上述表示表达和算法的问题
Marr 计算机视觉理论
Marr将视觉过程区分为三个阶段：
图像－>要素图－>->三维表示
第一阶段，称为早期视觉，由输入二维图像获得要素图。
第二阶段，称为中期视觉，。
第三阶段，称为后期视觉，由输入图像、。
缺陷
1）物理成像过程在数学上是一个透视投影过程，深度和被视线遮挡的信息被丢弃了，使得相同场景在不同视角下得到的二维图像是完全不同的；
2）二维图像是依靠图像灰度（亮度）来反映视觉信息的，在成像过程中很多无关因素都会和有用信息综合在一起生成二维图像。
视觉传感技术的发展
由图像信息恢复三维场景问题
Marr的视觉计算理论是通过三维场景映射到的二维图像来研究和感知场景三维物理结构的理论，强调的是识别和理解功能，侧重于基本理论研究；而视觉传感则是从工程应用的角度出发，研究定量提取三维空间内有用信息的理论和方法。
精度问题
传统的计算机视觉研究，侧重于定性的三维场景识别和理解，定量的精度分析很少涉及或不涉及；视觉传感测量则是以计算机视觉为理论基础，结合精密测量、测试理论，解决工程应用领域内的测量问题，要求在满足一定的精度前提下，实现被测对象的可靠测量。
视觉传感与计算机视觉的区别
视觉传感技术的发展
视觉传感应用于测量是多方面的，一个主要的研究领域就是基于视觉传感的几何量测量―视觉测量，尤其是3D坐标尺寸测量，在现代工业制造领域内有着广泛的应用背景。
视觉像机是视觉测量的基础。视觉像机技术一直在迅速发展，成本不断降低，为高性能视觉测量系统的开发和普及应用奠定了坚实的基础。
视觉传感技术的发展
视觉测量的分析方法发生显著变化
采用多参数的非线性模型和误差补偿措施；
将精密测量领域内的标定方法、设备和技术引入到计算机视觉中；
结合近景摄影测量理论和计算机视觉。
视觉测量的应用范围不断扩大
早期主要用于特定的、有非接触要求的场合；现今可以满足绝大多数工业测量需求。
图像传感器
摄像管工作原理
电荷耦合摄像器件工作原理
CMOS图像传感器
CCD图像传感器