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在当今这个时代，计算机视觉领域呈现出很多新的趋势，其中显著的一个，就是应用的性增长。除了手机、个人电脑和工业检测之外，计算机视觉技术在智能安防、机器人、自动驾驶、智慧医、无人机、增强现实（AR）等领域都出现了各种形态的应用方式。计算机视觉迎来了一个应用性增长的时代，目前的应用如下图所示，主要以运动控制为主。随着各个领域技术不断发展，许多科技成员也开始了在图像识别和人工智能领域的布局，Facebook签下的人工智能*Yann LeCun重大的成就就是在图像识别领域，其提出的LeNet为代表的卷积神经网络，在应用到各种不同的图像识别任务时都取得了不错效果，被认为是通用图像识别系统的代表之一；Google 借助模拟神经网络“DistBelief”通过对数百万份YouTube 视频的学习自行掌握了猫的关键特征，这是机器在没有人帮助的情况下自己读懂了猫的概念。这也能看出国技公司对图像识别技术以及人工智能技术的重视程度。


设计了基于机器视觉的智能大输液异物在线检测系统，视觉检测，该系统可以实现灌装后大输液瓶中杂质的检测;研究了该检测系统的基本构成，工作原理以及一些关键图像处理技术;该检测系统采用特殊的硬件检测平台，产线多角度实时视觉检测，让杂质与瓶身作相对运动，再利用精密的光学成像系统获取运动异物的序列图像，较后通过图像预处理、运动目标提取、运动目标分割和图像识别与判断这四个步骤完成对异物的检测;实验表明该系统可快速的检测出大输液溶液巾所含的多种杂质，准确度高，机床多工位防错视觉检测，实时性强.


未来，机器视觉领域的应用将呈现了爆发式的增长态势。刚才已经提到在安防监控、高度的自动化驾驶、增强现实、医图像、机器人工业视觉、移动互联网等领域都有众多的计算机视觉应用产生。CV芯片的成熟量产将使得人类生活在一个无所隐藏的时代，防错实时报警视觉检测，每个带有CV芯片的摄像头就是视力远远**5.0的眼睛，并且强的分析判断能力；当然人工智能的有序应用，将造福人类。


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