机器视觉人工智能开题报告

问：电子信息工程毕业论文

1. 答：电子信息工程大学毕业论文 （张清卓)
   从21世纪开始，无线传感器网络就开始引起了学术界，军事界和工业界的极大关注。美国和欧洲相继启动了许多关于无线传感器网络的研究计划。随着科学技术的迅猛发展，人类目前已经置身于信息时代，信息的获取是实现信息化的前提，
   获取物理家门口满怀欣喜的一种重要工具就是传感器。无线传感器网络是当前国际咐卜姿上备受关注的，由多学高弊搭度交叉的新兴研究热点领域⑴它综合了传感器技术，嵌入式计算技术及无线通信技术等三大技术，能够通过嵌入式系统对信息进行处理，并通过随机自组织无线通信网络以多跳中继方式所感知信息传送到用户终端。
   无线传感器网络可以用于监控温度，湿度，压力，土壤构成，噪声，机械应力等多种环境条件，使用户可以深入的了解和把我周围的世界。无线传感器网络的随机布设，自组织，环境适应衡绝等特点使其在军事国防，环境监测，生物医疗，抢先去救灾以及商业应用等领域具有广阔的应用前景，和很高的应用价值⑵。当然，在空进搜索和灾难拯救等特殊领域，无线传感器网络也有其得天独厚的技术优势。
2. 答：原创论文，包通过，包修改。
3. 答：正好我刚做好了，过唯宽两天也要交了铅山裤，论文，仿槐简真，还有PPt，不是一个学校的话可以发给你QQ1255324803
4. 答：有必要上这儿来吗，去图书馆的数据库，这样类型的文章多得不得了啊

问：求大专机电专业毕业论文的题目，谢谢

1. 答：写过好多次了。需要的话Q我
2. 答：我销则觉得最好的办法就是去找本（唤斗困电气工程）这样的期刊~看下里面别人的论文题目都是什么~然后根和念据他们的论题找下灵感~肯定是可以的~加油

问：机器视觉中有哪些主要的问题和发展瓶颈存在？

1. 答：1、问题可以归结为三个方面：计算能茄绝扮力不足、认知理论未明以及精确识别与模糊特征之间的自相矛盾。
   2.人才的稀缺
   目前真正意义上的从业人员缺少科班出身，缺少对图像处理的底层理论认知和理解。机器视觉中图像处理是极为重要的一环，而目前大多数从业人员是本科或者大专毕业，或者是电气工程师新入行，基本都比较缺乏图像处理的基本理论，很多理论还停留在对“视觉嘛，就是、对比视觉，二值化”等认知上。
   待遇。虽然相对于普通的自动化从业者而言，机器视觉工程师待遇还是不错的，但是却难以吸引到硕士或者博士进行过专门图像处理学术训练的人加入，因为随便加入那个互联网大公司做图像相关工作，待遇都能把自动化从业的工程师甩出几条大街。
   另外，机器视觉更多的应用是属宏信于自动化设备这一块。而自动化属于比较交叉的学科，涉及到机器视觉，需要了解的东西包括、电气、运动控制、机械、光学、软件编程等。这些学科了解一些基本的东西不难，但是研究的比较透彻并能高效率的综合运用就比较难了。
   3.图像处理的不确定性
   在我的理解机器视觉仅仅算是计算机视觉的一个微小分支，所以机器视觉主要还是指工业方面的应用。目前的工业应用主要需求有：测量、外观检测、条码、字符识别、定位。而这几颤灶个方面机器视觉还没有一个能真正意义上实现批量化检测的同时保证极高的准确率，极小的误检率和杜绝漏检。这个目标不能实现，降低了机器视觉的应用预期。因为机器视觉设备不能完全解决，还是需要人复查，除非客户的标准没有那么高。
2. 答：计算机视觉领域的突出特点是其多样性与不完善性。这一领域的先驱可追溯到更早的时候，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。然而这些发展往往起源于其他不同领域的需要，因而何谓“计算机视觉问题”始终没有得到正式定缓橘义，很自然地，“计算机视觉问题”应当被如何解决也没有成型的公式。
   尽管如此，人们已开始掌握部分解决具体计算机视觉任务的方法，可惜这些方法通常都仅适用于一群狭隘的目标（如：脸孔、指纹、文字等），因而无法被广泛地应用于不同场合。
   对这些方法的应用通常作为某些解决复杂问题的大规模系统的一个组成部分（例如医学图像的处理，工业制造中的质量控制与测量）。在计算机视觉的大多数实际应用前稿当中，计算机被预设为解决特定的任务，然而基于机慧哪孝器学习的方法正日渐普及，一旦机器学习的研究进一步发展，未来“泛用型”的电脑视觉应用或许可以成真。
   人工智能所研究的一个主要问题是：如何让系统具备“计划”和“决策能力”？从而使之完成特定的技术动作（例如：移动一个机器人通过某种特定环境）。这一问题便与计算机视觉问题息息相关。在这里，计算机视觉系统作为一个感知器，为决策提供信息。另外一些研究方向包括模式识别和机器学习（这也隶属于人工智能领域，但与计算机视觉有着重要联系），也由此，计算机视觉时常被看作人工智能与计算机科学的一个分支。