【文章內容簡介】 光源。但是不可見光不利于檢測系統(tǒng)的操作，且價格較高，所以，目前在實際應用中，仍多用可見光作為光源。機器視覺系統(tǒng)中，視覺信息的處理技術主要依賴于圖像處理方法，它包括圖像增強、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內容。經過這些處理后，輸出圖像的質量得到相當程度的改善，既改善了圖像的視覺效果，又便于計算機對圖像進行分析、處理和識別。圖像的增強用于調整圖像的對比度，突出圖像中的重要細節(jié)，改善視覺質量。通常采用灰度直方圖修改技術進行圖像增強。圖像的灰度直方圖是表示一幅圖像灰度分布情況的統(tǒng)計特性圖表，與對比度緊密相連。圖像的數(shù)據(jù)編碼和傳輸，數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量是相當龐大的，一幅512*512個像素的數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量為256 K字節(jié)，若假設每秒傳輸25幀圖像。高信道速率意味著高投資，也意味著普及難度的增加。因此，傳輸過程中，對圖像數(shù)據(jù)進行壓縮顯得非常重要，數(shù)據(jù)的壓縮主要通過圖像數(shù)據(jù)的編碼和變換壓縮完成。圖像邊緣銳化處理主要是加強圖像中的輪廓邊緣和細節(jié)，形成完整的物體邊界，達到將物體從圖像中分離出來或將表示同一物體表面的區(qū)域檢測出來的目的。圖像分割是將圖像分成若干部分，每一部分對應于某一物體表面，在進行分割時，每一部分的灰度或紋理符合某一種均勻測度度量。圖像的識別過程實際上可以看作是一個標記過程，即利用識別算法來辨別景物中已分割好的各個物體，給這些物體賦予特定的標記，它是機器視覺系統(tǒng)必須完成的一個任務。在本世紀四、五十年代發(fā)展起來的線性濾波器以其完善的理論基礎，數(shù)學處理方便，易于采用FFT和硬件實現(xiàn)等優(yōu)點，一直在圖像濾波領域占有重要地位，其中以WIENER濾波器理論和卡爾曼濾波理論為代表。但是線性濾波器存在著計算復雜度高，不便于實時處理等缺點。雖然它對高斯噪聲有良好的平滑作用，但對脈沖信號干擾和其它形式的噪聲干擾抑制效果差，信號邊緣模糊。為此，1971年，著名學者TUKEY提出非線笥濾波器——中值濾波器，即把局部區(qū)域中灰度的中值作為輸出灰度，并將其與統(tǒng)計學理論結合起來，使用迭代方法，比較理想地將圖像從噪聲中恢復出來，并且能保護圖像的輪廓邊界，不使其變模糊。近年來，非線性濾波理論在機器視覺、醫(yī)學成像、語音處理等領域有了廣泛的應用，同時，也反過來促使該理論的研究向縱深方向發(fā)展。第三篇：前沿講座智能控制及其應用院 － 系： 信息工程與自動化學院 專 業(yè)： 模式識別與智能系統(tǒng) 年 級： 2011 級 學生姓名： 朱 丹 學 號： 2011204082 任課教師： 楊承志、馮麗輝、萬舟2011年11月摘要智能控制是自動控制發(fā)展的高級階段，是人工智能、控制論、信息論、系統(tǒng)論、仿生學、進化計算和計算機等多種學科的高度綜合與集成，是一門新興的邊緣交叉學科。智能控制的主要方法有人工神經網(wǎng)絡、模糊控制與專家系統(tǒng)，為解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復雜系統(tǒng)的控制問題提供了有效的理論和方法。目前，智能控制已經被廣泛應用于工業(yè)、農業(yè)、服務業(yè)、軍事航空等眾多領域，具有廣闊的發(fā)展前景。關鍵詞： 智能控制 人工神經網(wǎng)絡 模糊控制 專家系統(tǒng)ABSTRACTIntelligent automatic control is the advanced stage of development of automatic control．It is prehensive and integrated subject of artificial intelligence, cybernetics, information theory, system theory, bionics, evolutionary putation, puter and so is a new edge of the overlapping main method of intelligent control are following：artificial neural network , fuzzy control and expert order to solve the plex control problem which is difficult to solve by the traditional provides effective theory and present, the intelligent control has been widely used in industry, agriculture, services, military aviation, etc, and has a broad development : intelligent automatic control artificial neural network fuzzy control expert system引言隨著信息技術的發(fā)展，許多新方法和技術進入工程化、產品化階段，這對自動控制技術提出了新的挑戰(zhàn)，促進了智能控制理論在控制技術中的應用，以解決用傳統(tǒng)的方法難以解決的復雜系統(tǒng)的控制問題。智能控制不僅包含了自動控制、人工智能、系統(tǒng)理論和計算機科學的內容，而且還從生物學等學科汲取豐富的營養(yǎng)，正在成為自動化領域中最興旺和發(fā)展最迅速的一個分支學科。一、智能控制的基本概念和特點傳統(tǒng)的控制方法是建立在被控對象的精確數(shù)學模型之上的，而智能控制是針對系統(tǒng)的復雜性、非線性、不確定性等提出來的。IEEE控制系統(tǒng)協(xié)會把智能控制歸納為：智能控制系統(tǒng)必須具有模擬人類學習和自適應的能力。一個智能控制系統(tǒng)一般應具有以下一些特點：，系統(tǒng)能以知識表示非數(shù)學廣義模型和以數(shù)學表示的混合控制過程，采用開閉環(huán)控制和定性決策及定量控制相結合的多模態(tài)控制方式；、被控對象及環(huán)境的有關知識以及運用這些知識的能力；、自適應、自組織能力，能從系統(tǒng)的功能和整體優(yōu)化的角度來分析和綜合系統(tǒng)，以實現(xiàn)預期的控制目標； ；(如非線性、多變量、時變、環(huán)境擾動等)進行有效的全局控制，并具有較強的容錯能力。二、智能控制的主要方法 模糊控制模糊控制是基于模糊推理和模仿人的思維方法，對難以建立精確數(shù)學模型的對象實施的一種控制，其成功應用的根源在于模糊邏輯本身提供了由專家構造語言信息并將其轉化為控制策略的一種系統(tǒng)的推理方法，以模糊集合、模糊語言變量與模糊邏輯推理為基礎，以先驗知識和專家經驗為控制規(guī)則。其基本思想是用機器模擬人對系統(tǒng)的控制,就是在被控對象的模糊模型的基礎上運用模糊控制器近似推理等手段,實現(xiàn)系統(tǒng)控制。在實現(xiàn)模糊控制時主要考慮模糊變量的隸屬度函數(shù)的確定,以及控制規(guī)則的制定二者缺一不可。 專家控制專家控制是智能控制的一個重要部分，它在將人工智能中專家系統(tǒng)的理論和技術同自動控制的理論和方法有機結合的基礎上，在未知環(huán)境下模仿專家的智能，實現(xiàn)對系統(tǒng)的有效控制。專家系統(tǒng)一般由知識庫、推理機、解釋機制和知識獲取系統(tǒng)等組成。知識庫用于存儲某一領域專家的經驗性知識、原理性知識、可行操作與規(guī)則等，可通過知識獲取系統(tǒng)對原有知識進行修改和擴充。推理機根據(jù)系統(tǒng)信息并利用知識庫中知識按一定的推理策略來解決當前的問題。解釋機制對找到的知識進行解釋，為用戶提供了一個人機界面。通過對知識的獲取與組織,按某種策略適時選用恰當?shù)囊?guī)則進行推理,以實現(xiàn)對控制對象的控制。專家控制可以靈活地選取控制率,靈活性高?？赏ㄟ^調整控制器的參數(shù),適應對象特性及環(huán)境的變化,適應性好。通過專家規(guī)則,系統(tǒng)可以在非線性、大偏差的情況下可靠地工作,魯棒性強。 神經網(wǎng)絡控制神經網(wǎng)絡是模擬人腦神經元的活動,利用神經元之間的聯(lián)結與權值的分布來表示特定的信息,通過不斷修正連接的