一个计算机视觉，图像处理和机器视觉所共有的经典问题便是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体，图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决，但是到目前为止，还没有某个单一的方法能够准确的对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物体。现有技术能够也只能够很好地解决特定目标的识别，比如简单几何图形识别，人脸识别，印刷或手写文件识别或者车辆识别。而且这些识别需要在特定的环境中，具有指定的光照，背景和目标姿态要求。
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电荷耦合器件(CCD,ChargeCoupledDevice)是一种以电荷包的形式存储和传递信息的半导体器件，它是由美国贝尔实验室的W.S.Boyle和G.E.Smith在1970年前后发明的。它经历了以研究为主的发展阶段，在五年左右的时间内，建立了以一维空阱模型为基础的CCD基本理论，这个理论与实验结果大致相符，并满足了指导器件进一步发展的需要。与此同时，依靠成熟的MOS集成电路工艺，CCD迅速从实验室走向了市场。CCD在影像传感、信号处理和数字存储等三大领域中的广泛应用，充分显示出它的巨大潜力，在微电子学技术中独树一帜。CCD已被普遍认为是七十年代以来出现的**重要的半导体器件之一。和同样功能的电真空器件相比，
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当前包装机械应用中，其传感和检测技术、定位控制、在线监测等得不到充分应用，同国外的自动化技术比依然存在较大的差距。现今，我国包装机械品种约有1300多种，缺少高科技、高精度、高质量配套产品，产品性能低，稳定性和可靠性差，寿命短，表面处理粗糙，造型不美观，我国包装机械的技术水平从整体上看比先进国家落后20年左右。从科研产品开发上看，还基本停留在测试仿制阶段，自行开发能力不强，科研投入少，经费*占销售额的1%，而发达国家高达8%～10%。
计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉作为输入信号，由计算机来 代替人脑来完成、处理和解释。计算机视觉的**终研究目标就是使计算机能类似人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力 才能达到的目标。 因此，在实现**终目标以前，人们努力的终期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。计算机视觉学所研究的对象,简单地说就是研究如何让计算机通过图像传感器或其它光传感器来感知、分析和理解周围环境。
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机器视觉技术是属于人工智能的重要分支。人工智能的研究围绕在如何使机器具备人类智能，其架构可分为基础支持层、技术层、应用层。基础支持层包括大数据、计算力和算法，基础支持层中的数据可以比作人工智能的燃料、算法可以比作人工智能的发动机，数据量、运算能力提升以及深度学习算法促进了人工智能技术的应用发展；技术层侧重人类智能的某一方面，包括视觉类技术（机器视觉、计算机视觉）、语音类技术（语音识别、机器翻译等）、自然语言处理类技术、人机交互等；应用层则是人工智能技术的具体落地，可以是具体的产品、装备（如智能检测装备），也可以是一类解决方案（如人脸识别）。从机器视觉的架构来看，从底层的传感、到算法集成应用，隶属于人工智能在工业领域的应用
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我国包装机械行业的应用起步较晚，20世纪70年代，我国制造出了包装机，并应用于工业生产中，经过多年的发展，包装机械工业已经成为我国工业快速发展的支撑力量。包装机械在啤酒和饮料灌装设备中应用普遍，并逐步和自动化技术相结合，实现了产品的高速化、成套化发展，其生产稳定性和可靠性较强。当前自动化包装机械以单机控制为主，应用PLC和工控机等设备，食品包装机械传统上采用机械传动，系统无法实现比较好化设计，这也是自动化技术需要重点提升的技术点。
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