機器視覺領(lǐng)域的發(fā)展迅速，涵蓋了從基礎(chǔ)理論到實際應(yīng)用的各個方面。以下是幾篇重要的綜述文章，可以幫助你全面了解機器視覺領(lǐng)域的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢：

Dhillon et al., 2020

標題: Convolutional neural network: a review of models, methodologies and applications to object detection

機構(gòu): National Institute of Technology Kurukshetra

摘要: 本文綜述了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在目標檢測中的應(yīng)用，涵蓋了模型、方法和技術(shù)的最新進展。

Sultana et al., 2020

標題: A Review of Object Detection Models based on Convolutional Neural Network

機構(gòu): University of Gour Banga

摘要: 本文詳細介紹了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標檢測模型，討論了各種模型的優(yōu)缺點和應(yīng)用場景。

Wu et al., 2020

標題: Recent Advances in Deep Learning for Object Detection

機構(gòu): Singapore Management University

摘要: 本文總結(jié)了深度學(xué)習(xí)在目標檢測領(lǐng)域的最新進展，包括兩階段和單階段檢測器的最新研究成果。

視覺檢測文獻

視覺檢測領(lǐng)域的文獻數(shù)量龐大，涉及多個領(lǐng)域和技術(shù)。以下是一些關(guān)鍵的文獻和統(tǒng)計數(shù)據(jù)：

文獻數(shù)量和分布

時間范圍: 1981年至2023年

總文獻數(shù)量: 8053篇

主要領(lǐng)域: 自動化技術(shù)、計算機技術(shù)、金屬學(xué)與金屬工藝、機械、儀表工業(yè)

文獻類型: 期刊論文841篇、會議論文83篇、專利文獻1145381篇

重要期刊和會議

期刊: 組合機床與自動化加工技術(shù)、光學(xué)精密工程、機電工程技術(shù)

會議: 2017年全國工業(yè)控制計算機年會、2016年全國工業(yè)控制計算機技術(shù)年會、2015中國高端SMT學(xué)術(shù)會議

關(guān)鍵作者

主要貢獻者: 陳熔、劉玉梅、張立斌等

具體研究案例

基于嵌入式的單目視覺工業(yè)機器人定位系統(tǒng)設(shè)計

作者: 王少鋒、夏廣遠、吉春生、王海嶺

摘要: 本文提出了一種基于KUKA機械臂和嵌入式ZYNQ開發(fā)板的低成本系統(tǒng)方案，通過機器視覺實現(xiàn)工業(yè)機器人的精準定位。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)對目標工件能夠?qū)崿F(xiàn)有效、精準的定位。

基于輕量級網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)擴增的作物與雜草識別

作者: 高嘉南、侯凌燕、楊大利、梁旭、佟強

摘要: 本文基于YOLOv4算法設(shè)計了一種改進檢測模型，通過數(shù)據(jù)擴增方法提高模型識別準確率。實驗結(jié)果表明，改進模型檢測速度約為54幀/s，是原YOLOv4模型的330%，訓(xùn)練時間為原來的21.8%。

基于機器視覺的鋼包號識別方法

作者: 孫凱明、劉彤軍、郝明、王剛

摘要: 本文采用機器視覺方法實現(xiàn)鋼包號自動識別，通過模板匹配技術(shù)和數(shù)據(jù)增廣方法提高Tesseract OCR的識別率。實驗結(jié)果表明，號碼識別率達98.30%。

機器視覺和視覺檢測領(lǐng)域的文獻豐富多樣，涵蓋了從基礎(chǔ)理論到實際應(yīng)用的各個方面。通過閱讀上述綜述文章和具體研究案例，可以全面了解該領(lǐng)域的最新進展和未來發(fā)展方向。希望這些資源對你有所幫助。