數(shù)字圖像處理、圖像理解與模式識(shí)別，這是當(dāng)今計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的熱點(diǎn)。圖像處理與模式識(shí)別在現(xiàn)代信息技術(shù)中具有非常重要的作用，同時(shí)該研究領(lǐng)域仍然存在大量的研究難題。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)主要是針對(duì)工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，但作為視覺(jué)系統(tǒng)，所采用的圖像處理、圖像理解與模式識(shí)別的基礎(chǔ)理論和技術(shù)是相同的。

　　圖像的增強(qiáng)、圖像的平滑、圖像的數(shù)據(jù)編碼和傳輸、邊緣銳化、圖像的分割等在不同的研究目標(biāo)和應(yīng)用中會(huì)采取不同的方法，也在不斷出現(xiàn)新的研究成果。

　　圖像的模式識(shí)別過(guò)程實(shí)際上可以看作是一個(gè)標(biāo)記過(guò)程，即利用識(shí)別算法來(lái)辨別景物中已分割好的各個(gè)物體，給這些物體賦予特定的標(biāo)記，它是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)必須完成的一個(gè)任務(wù)。

　　所謂模式和模式識(shí)別，從廣義上說(shuō)，存在于時(shí)間和空間中可觀察的事物，如果可以區(qū)別它們是否相同或相似，都可以稱之為模式;狹義地說(shuō)，模式是通過(guò)對(duì)具體的個(gè)別事物進(jìn)行觀測(cè)所得到的具有時(shí)間和空間分布的信息;把模式所屬的類別或同一類中模式的總體稱為模式類(或簡(jiǎn)稱為類)。而“模式識(shí)別”則是指在某些一定量度或觀測(cè)基礎(chǔ)上把待識(shí)模式劃分到各自的模式類中去。

　　模式識(shí)別的方法，即數(shù)據(jù)聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)分類和結(jié)構(gòu)(句法)模式識(shí)別。用于圖像識(shí)別的方法主要分為決策理論和結(jié)構(gòu)方法。決策理論方法的基礎(chǔ)是決策函數(shù)，利用它對(duì)模式向量進(jìn)行分類識(shí)別，是以定時(shí)描述(如統(tǒng)計(jì)紋理)為基礎(chǔ)的;結(jié)構(gòu)方法的核心是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結(jié)構(gòu)有不同的基元串(或稱字符串)，通過(guò)對(duì)未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據(jù)字符串判斷它的屬類，這是一種依賴于符號(hào)描述被測(cè)物體之間關(guān)系的方法。

　　在20世紀(jì)70年代，波蘭學(xué)者Pawlak
Z和一些波蘭的邏輯學(xué)家們一起從事關(guān)于信息系統(tǒng)邏輯特性的研究。粗糙集理論就是在這些研究的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的。1982年，Pawlak Z發(fā)表了經(jīng)典論又Rough
Sets，宣告了粗糙集理論的誕生。此后，粗糙集理論引起了許多科學(xué)家、邏輯學(xué)家和計(jì)算機(jī)研究人員的興趣，他們?cè)诖植诩睦碚摵蛻?yīng)用萬(wàn)面作了大量的研究工作。

　　1991年，Pawlak
Z的專著和1992年應(yīng)用專集的出版，對(duì)這一段時(shí)期理論和實(shí)踐工作的成果作了較好的總結(jié)，同時(shí)促進(jìn)了粗糙集在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。此后召開(kāi)的與粗糙集有關(guān)的會(huì)議進(jìn)一步推動(dòng)了粗糙集的發(fā)展。越來(lái)越多的科技人員開(kāi)始了解并準(zhǔn)備從事該領(lǐng)域的研究。目前，粗糙集已成為人工智能領(lǐng)域中一個(gè)較新的學(xué)術(shù)熱點(diǎn)，在模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)獲取、決策分析、過(guò)程控制等許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

　　本文關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備、機(jī)器視覺(jué)技術(shù)、視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)、盈泰德