机器学习算法系列(8)：XgBoost

在数据建模中，经常采?用Boosting ?方法通过将成百上千个分类准确率较低的树模型组合起来，成为?一个准确率很?高的预测模型。这个模型会不不断地迭代，每次迭代就?生成?一颗新的树。但在数据集较复杂的时候，可能需要?几千次迭代运算，这将造成巨?大的计算瓶颈。

针对这个问题。华盛顿?大学的陈天奇博?士开发的XGBoost （eXtreme Gradient Boosting ）基于C++通过多线程实现了了回归树的并?行行构建，并在原有Gradient Boosting 算法基础上加以改进，从?而极?大地提升了了模型训练速度和预测精度。

在Kaggle 的希格斯?子信号识别竞赛，XGBoost 因为出众的效率与较?高的预测准确度在?比赛论坛中引起了了参赛选?手的?广泛关注，在1700多?支队伍的激烈烈竞争中占有?一席之地。随着它在Kaggle 社区知名度的提?高，最近也有队伍借助XGBoost 在?比赛中夺得第?一。其次，因为它的效果好，计算复杂度不不?高，也在?工业界中有?大量量的应?用。

因为Boosting Tree 本身是?一种有监督学习算法，要讲Boosting Tree ，先从监督学习讲起。在监督学习中有?几个逻辑上的重要组成部件，粗略略地可以分为：模型、参数、?目标函数和优化算法。

模型指的是给定输?入x i 如何去预测输出y i 。我们?比较常?见的模型如线性模型（包括线性回归和Logistic Regression ）采?用线性加和的?方式进?行行预测

?y i =∑j

w j x ij 这?里里的预测值y 可以由不不同的解释，?比如我们可以把它作为回归?目标的输出，或者进?行行sigmoid 变换得到概率（即?用1

1+e ??y i 来预测正例例的概率），或者作为排序的指标等。?而?一个线性模型根据y 的

解释不不通（以及设计对应的?目标函数）?用到回归、分类或者排序等场景。

参数就是我们根据模型要从数据?里里头学习的东?西，?比如线性模型中的线性系数：

机器?学习算法系列列（8）：XgBoost ?一、XGBoost 简介

?二、监督学习的三要素

2.1 模型

2.2 参数

?一步去优化基尼系数，然后剪枝，但是没有考虑到后?面的?目标是什什么。?而这些启发式优化?方法背后往往隐含了了?一个?目标函数，理理解了了?目标函数本身也有利利于我们设计相应的学习算法。三、回归树与树集成

3.1 回归树

在介绍XGBoost之前，?首先得了了解?一下回归树和树集成的概念，其实在AdaBoost算法中已经详细讲述过这?一部分了了。Boosting Tree最基本的组成部分叫做回归树（regression tree），下?面就是?一个回归树的例例?子。它把输?入根据输?入的属性分配到各个叶?子节点，?而每个叶?子节点上?面都会有?一个实数分数。具体地，下图给出了了?一个判断?用户是否会喜欢电脑游戏的回归树模型，每个树叶的得分对应了了该?用户有多可能喜欢电脑游戏（分值越?大可能性越?大）。

3.2 树集成

上图中的回归树只?用到了了?用户年年龄和性别两个信息，过于简单，预测的准确性?自然有限。?一个回归树往往过于简单?无法有效地预测，因此?一个更更加强有?力力的模型叫做tree ensemble。

在上图中使?用两个回归树对?用户是否喜欢电脑游戏进?行行了了预测，并将两个回归树的预测结果加和得到单个?用户的预测结果。在实际的预测模型建?立过程中，我们通过不不断地增加新的回归树，并给每个回归树赋予合适的权重，在此基础上综合不不同的回归树得分获得更更为准确的预测结果，这也就是树集成的基本思路路。在预测算法中，随机森林林和提升树都采?用了了树集成的?方法，但是在具体地模型构造和参数调整的?方法有所差别。

在这个树集成模型中，我们可以认为参数对应了了树的结构，以及每个叶?子节点上?面的预测分数。那么我们如何来学习这些参数。在这?一部分，答案可能千奇百怪，但是最标准的答案始终是?一个：定义合理理的?目标函数，然后去尝试优化这个?目标函数。决策树学习往往充满了了启发式算法，如先优化基尼系数，然后再剪枝，限制最?大深度等等。其实这些启发式算法背后往往隐含了了?一个?目标函数，?而理理解?目标函数本身也有利利于我们设计学习算法。

对于tree ensemble ，我们可以把某?一个迭代后集成的模型写成为：

?y

i =K

∑k =1f k x i , f k ∈F 其中每个f 是?一个在函数空间(F )?里里?面的函数，?而F 对应了了所有regression tree 的集合。

我们设计的?目标函数也需要遵循前?面的主要原则，包含两部分

四、XGBoost 的推导过程

4.1 XGBoost 的?目标函数与泰勒勒展开

()

Obj(Θ)=

n

∑

i=1

l y i,?y i+

K

∑

k=1

Ωf k

其中第?一部分是训练损失，如上?面所述的平?方损失或者Logistic Loss等，第?二部分是每棵树的复杂度的和。因为现在我们的参数可以认为是在?一个函数空间?里里?面，我们不不能采?用传统的如SGD之类的算法来学习我们的模型，因此我们会采?用?一种叫做additive training的?方式。即每次迭代?生成?一棵新的回归树，从?而使预测值不不断逼近真实值（即进?一步最?小化?目标函数）。每?一次保留留原来的模型不不变，加?入?一个新的函数f

到模型?里里?面：

其中?y i(t?1)就是前t?1轮的模型预测，f t(x i)为新t轮加?入的预测函数。

这?里里?自然就涉及?一个问题：如何选择在每?一轮中加?入的f(x i)呢？答案很直接，选取的f(x i)必须使得我们的?目标函数尽量量最?大地降低（这?里里应?用到了了Boosting的基本思想，即当前的基学习器?重点关注以前所有学习器?犯错误的那些数据样本，以此来达到提升的效果）。先对?目标函数进?行行改

写，表示如下：

如果我们考虑平?方误差作为损失函数，公式可改写为：

更更加?一般的，对于不不是平?方误差的情况，我们可以采?用如下的泰勒勒展开近似来定义?一个近似的?目标函数，?方便便我们进?行行下?一步的计算。

()()

泰勒勒展开?一般表达式为：

?用泰勒勒展开来近似我们原来的?目标：?首先定义

得到

如果移除掉常数项，我们会发现这个?目标函数有?一个?非常明显的特点，它只依赖于每个数据点的在误差函数上的?一阶导数和?二阶导数。可能有?人会问，这个?方式似乎?比我们之前学过的决策树学习难懂。为什什么要花这么多?力力?气来做推导呢？

这是因为，这样做?首先有理理论上的好处，它会使我们可以很清楚地理理解整个?目标是什什么，并且?一步?一步推导出如何进?行行树的学习。然后这?一个抽象的形式对于?工程商实现机器?学习?工具也是?非常有帮助的。因为它包含所有可以求到的?目标函数，也就是说有了了这个形式，我们写出来的代码可以?用来求解包括回归、分类和排序的各种问题，正式的推导可以使得机器?学习的?工具更更加?一般化。

4.2 决策树的复杂度

到?目前为?止我们讨论了了?目标函数中训练误差的部分。接下来我们讨论如何定义树的复杂度。

我们先对于f的定义做?一下细化，把树拆分成结构部分q和叶?子权重部分w。其中结构部分q把输?入映射到叶?子的索引号上?面去，?而w给定了了每个索引号对应的叶?子分数是什什么。

当我们给定了了如上定义之后，我们可以定义?一棵树的复杂度如下。这个复杂度包含了了?一棵树?里里?面节点的个数，以及每个树叶?子节点上?面输出分数的L2范数平?方。当然这不不是唯?一的?一种定义?方式，不不过这?一定义?方式学习出的树效果?一般都?比较不不错。下图给出了了复杂度计算的?一个例例?子。

4.3 ?目标函数的最?小化

接下来是最关键的?一步，在这种新的顶?一下，我们可以把?目标函数进?行行如下改写，其中I被定义为每个叶?子上?面样本集合I j={i|q(x i)=j}

这?一?目标包含了了T个互相独?立的单变量量?二次函数

我们可以定义

那么这个?目标函数可以进?一步改写成如下的形式，假设我们已经知道树的结构q，我们可以通过这个?目标函数来求解出最好的w，以及最好的w对应的?目标函数最?大的增益

可以观察到上式是由T个相互独?立的单变量量?二次函数再加上L1范数构成。这样的特性意味着单个树叶的权重计算与其他树叶的权重?无关，所以我们可以?非常?方便便计算第j个树叶的权重，以及?目标函数。由此，我们将?目标函数转换为?一个?一元?二次?方程求最?小值的问题（在此式中，变量量为w j，函数本质上是关于w j的?二次函数），略略去求解步骤，最终结果如下所示：

乍?一看?目标函数的计算与回归树的结构q函数没有什什么关系，但是如果我们仔细回看?目标函数的构成，就会发现其中G j和H j的取值是由第j个树叶上数据样本所决定的。?而第j个树上所具有的数据样本则是由树结构q函数决定的。也就是说，?一旦回归树的结构q确定，那么相应的?目标函数就能够根据上式计算出来。那么回归树的?生成问题也就转换为找到?一个最优的树结构q，使得它具有最?小的?目标函数。

计算求得的Obj代表了了当指定?一个树的结构的时候，?目标函数上?面最多减少多少。我们可以把它叫做结构分数（structure score）。可以把它认为是类似于基尼系数?一样更更加?一般的对于树结构

进?行行打分的函数。下?面是?一个具体的打分函数计算的例例?子，它根据决策树的预测结果得到各样本的梯度数据，然后计算出实际的结构分数。这个分数越?小，代表这个树的结构越好：

4.4 枚举树的结果——贪?心法

在前?面分析的基础上，当寻找到最优的树结构时，我们可以不不断地枚举不不同树的结构，利利?用这个打分函数来寻找?一个最优结构的树，加?入到我们的模型中，然后再重复这样的操作。不不过枚举所有树结构这个操作不不太可?行行，在这?里里XGBoost采?用了了常?用的贪?心法，即每?一次尝试区队已有的叶?子加?入?一个分割。对于?一个剧透的分割?方案，我们可以获得的增益可以由如下公式计算得到：

这个公式形式上跟ID3算法（采?用信息熵计算增益）或者CART算法（采?用基尼指数计算增益）是?一致的，都是?用分裂后的某种值减去分裂前的某种值，从?而得到增益。为了了限制树的?生?长，我们可以加?入阈值，当增益?大于阈值时才让节点分裂，上式中的γ即阈值，它是正则项?里里叶?子节点数T的系数，所以xgboost在优化?目标函数的同时相当于做了了预剪枝。另外，上式中还有?一个系数λ，是正则项?里里leaf score的L2模平?方的系数，对leaf score做了了平滑，也起到了了防?止过拟合的作?用，这个是传统GBDT?里里不不具备的特性。

对于每次扩展，我们还是要枚举所有可能的分割?方案，那么如何?高效地枚举所有的分割呢？假设

到?目前为?止，xgboost 是我发现的唯?一?一个能够很好的满?足上述所有要求的 machine learning package. 在此感谢?青年年才俊陈天奇。

在效率?方?面，xgboost ?高效的 c++ 实现能够通常能够?比其它机器?学习库更更快的完成训练任务。在灵活性?方?面，xgboost 可以深度定制每?一个?子分类器?，并且可以灵活的选择 loss

function（logistic，linear，softmax 等等）。除此之外，xgboost还提供了了?一系列列在机器?学习?比赛中?十分有?用的功能，例例如 early-stop， cv 等等

在易易?用性?方?面，xgboost 提供了了各种语?言的封装，使得不不同语?言的?用户都可以使?用这个优秀的系统。

最后，在可扩展性?方?面，xgboost 提供了了分布式训练（底层采?用 rabit 接?口），并且其分布式版本可以跑在各种平台之上，例例如 mpi, yarn, spark 等等。

有了了这么多优秀的特性，?自然这个系统会吸引更更多的?人去使?用它来参加 kaggle ?比赛。

综上所述，理理论模型，实际的数据，良好的系统实现，都是使得 tree-ensemble 在实际的 kaggle ?比赛中“屡战屡胜”的原因

数学建模笔记

数学模型按照不同的分类标准有许多种类: 1。按照模型的数学方法分，有几何模型，图论模型，微分方程模型.概率模型，最优控制模型,规划论模型,马氏链模型. ２。按模型的特征分,有静态模型和动态模型,确定性模型和随机模型，离散模型和连续性模型，线性模型和非线性模型. 3.按模型的应用领域分,有人口模型,交通模型,经济模型，生态模型，资源模型。环境模型。 4.按建模的目的分,有预测模型，优化模型,决策模型，控制模型等。 ５.按对模型结构的了解程度分，有白箱模型,灰箱模型,黑箱模型。 数学建模的十大算法： 1.蒙特卡洛算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,比较好用的算法。) 2.数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用matlａb作为工具。) 3.线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用lingｏ、linｇdo软件实现) 4.图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。) 5.动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中） 6.最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题时用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难，需谨慎使用） 7.网格算法和穷举法(当重点讨论模型本身而情史算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具） 8.一些连续离散化方法（很多问题都是从实际来的，数据可以是连续的,而计算机只认得是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。

机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容 一、回答下列问题： 1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方 块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？ 机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。 原始数据特征向量类别标识 特征度量模式分类器 机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技 术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？ 能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？ 答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。 一维视觉：普通的CCD。 两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。 三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。 彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照 射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如，一 个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光 反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体， 在红色的光源照射下，则呈现红紫色， 非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照 方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？ 机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。几种光源的特点如下： 成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名 称 荧光灯低差差一般低一般 卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种： 背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。 前景光法（正面照射）是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息，照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去；暗场照射是为了获取物体表面的凹凸，照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。 同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中，光学系统的作用是什么？光学器件有哪几种，它们 各自的作用是什么？光学镜头有几种类型，它们各自有何用途？光学镜头有哪些技术参数，各自对测量有什么影响？ 答：机器视觉检测系统中，光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。 光学器件主要有：镜头、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快门等。 镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理，使成像更清晰；成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号；光圈的作用如同人得瞳孔， 控制入射光的入射量，实现曝光平衡；快门的作用是将想要获取的光学

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数学建模常用的十种解题方法 摘要 当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子，也就是数学模型，然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题，并接受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。数学建模的十种常用方法有蒙特卡罗算法；数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法；解决线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题的数学规划算法；图论算法；动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法；最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法；网格算法和穷举法；一些连续离散化方法；数值分析算法；图象处理算法。 关键词：数学建模；蒙特卡罗算法；数据处理算法；数学规划算法；图论算法 一、蒙特卡罗算法 蒙特卡罗算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法。在工程、通讯、金融等技术问题中, 实验数据很难获取, 或实验数据的获取需耗费很多的人力、物力, 对此, 用计算机随机模拟就是最简单、经济、实用的方法; 此外, 对一些复杂的计算问题, 如非线性议程组求解、最优化、积分微分方程及一些偏微分方程的解⑿, 蒙特卡罗方法也是非常有效的。 一般情况下, 蒙特卜罗算法在二重积分中用均匀随机数计算积分比较简单, 但精度不太理想。通过方差分析, 论证了利用有利随机数, 可以使积分计算的精度达到最优。本文给出算例, 并用MA TA LA B 实现。 1蒙特卡罗计算重积分的最简算法-------均匀随机数法 二重积分的蒙特卡罗方法(均匀随机数) 实际计算中常常要遇到如()dxdy y x f D ??,的二重积分, 也常常发现许多时候被积函数的原函数很难求出, 或者原函数根本就不是初等函数, 对于这样的重积分, 可以设计一种蒙特卡罗的方法计算。 定理 1 )1( 设式()y x f ,区域 D 上的有界函数, 用均匀随机数计算()??D dxdy y x f ,的方法: (l) 取一个包含D 的矩形区域Ω,a ≦x ≦b, c ≦y ≦d , 其面积A =(b 一a) (d 一c) ; ()j i y x ,,i=1,…,n 在Ω上的均匀分布随机数列,不妨设()j i y x ,, j=1，…k 为落在D 中的k 个随机数, 则n 充分大时, 有

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C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV 机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面

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第一章绪论 第一章绪论 １．１移动机器人的发展史 社会的主体是人类，历史的推动者是人类，伟大的人类运用自己的智慧不断创造伟大的发明，不断推动社会的发展。邓小平同志说过：“科技是第一生产力。”生产力是社会发展的动力，所以人类推动社会发展就是要致力于发展生产力，致力于发展科技。人类不断发展生产力来提高自身认识自然、改造自然、得到自己所需物质的能力，这种能力的进化由最初的运用双手、简单工具、发展到运用畜力、发展到运用简单机器、发展到运用自动化设备、还会发展到我们无法想象的未来。 机器人就是生产力发展的产物。机器人的概念最早是在１９２０年的科幻小说中提出的，而早期的机器人如１９３９年美国纽约世界博览会上展出的西屋电气公司制造的家用机器人Ｅｌｅｋｔｒｏ和１９５６年美国人乔治?德沃尔制造出的世界上第一台可编程的机器人都是一些实用价值不高的机器人，它们是现代机器人的雏形。上世纪６０年代，由于传感器和计算机技术的发展及应用，兴起了全世界第二代机器人的研究热潮，并向人工智能进发。１９６８年，美国斯坦福研究所公布了他们研发成功的机器人Ｓｈａｋｅｙ。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木。Ｓｈａｋｅｙ可以算是世界第一台智能机器人，它拉开了第三代机器人研发的序幕。到了上世纪８０年代，发达国家都组建各种机器人研究机构，尤其是以美国为代表的国家将机器人的研究列入了军事发展计划，带动各国把机器人的研究推上了高潮，日本和欧洲各国都成立了各自的机器人研究中心和规划了自己的研究计划。进入９０年代后，机器人的应用领域除了工业和军事外，还涉及到了服务和娱乐领域，以日本本田公司的ＡＳＩＭＯ人型机器人和索尼公司的ＡＩＢＯ娱乐机器人为代表的机器人展示了机器人领域各方面的先进研究成果。在欧洲，２００２年丹麦ｉＲｏｂｏｔ公司推出了吸尘器机器人Ｒｏｏｍｂａ，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。Ｒｏｏｍｂａ是目前世界上销量最大、最商业化的家用机器人。２００６年６月，微软公司推出ＭｉｃｒｏｓｏＲＲｏｂｏｔｉｃｓＳｔｕｄｉｏ，机器人模块化、平台统一化的趋势越来截明显，比尔?盖茨预言：“家用机器人很快将席卷伞球。” 图１．１丹麦ｉＲｏｂｏｔ公司推出的吸尘机器人Ｒｏｏｍｂａ［

数学建模中常见的十大模型

数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。 8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用MA TLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真，随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题，每个零件都有自己的标定值，也都有自己的容差等级，而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最优的方案呢？随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法，在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案，然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案，从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问，要求设计一种更好的方案，首先方案的优劣取决于很多复杂的因素，同样不可能刻画出一个模型进行求解，只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用，与图形处理有关的问题很多与拟合有关系，一个例子就是98 年美国赛A 题，生物组织切片的三维插值处理，94 年A 题逢山开路，山体海拔高度的插值计算，还有吵的沸沸扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法，观察数据的

机器学习常见算法分类汇总

机器学习常见算法分类汇总 ?作者：王萌 ?星期三, 六月25, 2014 ?Big Data, 大数据, 应用, 热点, 计算 ?10条评论 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习：

在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network） 非监督式学习： 在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习：

数据挖掘十大待解决问题

数据挖掘领域10大挑战性问题与十大经典算法 2010-04-21 20:05:51| 分类：技术编程| 标签：|字号大中小订阅 作为一个数据挖掘工作者，点可以唔知呢。 数据挖掘领域10大挑战性问题： 1.Developing a Unifying Theory of Data Mining 2.Scaling Up for High Dimensional Data/High Speed Streams 3.Mining Sequence Data and Time Series Data 4.Mining Complex Knowledge from Complex Data 5.Data Mining in a Network Setting 6.Distributed Data Mining and Mining Multi-agent Data 7.Data Mining for Biological and Environmental Problems 8.Data-Mining-Process Related Problems 9.Security, Privacy and Data Integrity 10.Dealing with Non-static, Unbalanced and Cost-sensitive Data 数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm

一种移动机器人的路径规划算法

一种移动机器人的路径规划算法 作者：霍迎辉，张连明 (广东工业大学自动化研究所广州510090 文章来源：自动化技术与应用点击数：1419 更新时间：2005-1-24 摘要：本文提出一种移动机器人路径规划最短切线路径算法。依据此算法，机器人能顺利地避开障碍物到达目标位置，其原理简单，计算快捷，容易实现。仿真结果验证了它的有效性和实用性。 关键词：移动机器人；路径规划；机器人避障 1引言 移动机器人路径规划问题是指在有障碍物的工作环境中寻找一条恰当的从给定起点到终点的运动路径，使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有的障碍物［1］。 障碍环境中机器人的无碰撞路径规划［2］是智能机器人研究的重要课题之一，由于在障碍空间中机器人运动规划的高度复杂性使得这一问题至今未能很好地解决。路径规划问题根据机器人的工作环境模型可以分为两种，一种是基于模型的路径规划，作业环境的全部信息都是预知的；另一种是基于传感器的路径规划，作业环境的信息是全部未知或部分未知的。 对机器人路径规划的研究，世界各国的专家学者们提出了许多不同的路径规划方法，主要可分为全局路径和局部路径规划方法。全局路径规划方法有位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法；局部路径规划方法主要有人工势场法。这些方法都各有优缺点［3］，也没有一种方法能够适用于任何场合。 本文提出一种最短切线路径的规划方法，其涉及的理论并不高深，计算简单，容易实现，可供侧重于应用的读者参考。下面将详细介绍该算法的基本原理，最后给出仿真实现的结果。 2最短切线路径算法 2.1算法基本原理 (1)首先判断机器人和给定的目标位置之间是否存在障碍物。如图1所示，以B代表目标位置，其坐标 为(x Ｂ，y Ｂ ），以R、A分别代表机器人及障碍物，坐标为(x Ｒ ，y Ｒ )、(x Ａ ，y Ａ )。Ｒr和Ra表示机器人和障 碍物的碰撞半径，也就是说在其半径以外无碰撞的危险。这里对碰撞半径的选择作出一点说明，碰撞半径越小，发生碰撞的危险度越大，但切线路径越短；碰撞半径越大，发生碰撞的危险度越小，但同时切线路径越长。要根据实际情况和控制要求来确定碰撞半径。若机器人与目标位置之间不存在障碍物，机器人可走直线直接到达目标位置，此时的直线方程可由两点式确定：

机器人视觉算法 参考答案

1.什么是机器视觉 【概述】 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 系统可再分为： 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器影像摄影机 CCTV镜头显微镜头照明设备： Halogen光源 LED光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 2.镜头FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点 / 节点⑦畸变 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集

十 大 经 典 排 序 算 法 总 结 超 详 细

数据挖掘十大经典算法，你都知道哪些？ 当前时代大数据炙手可热，数据挖掘也是人人有所耳闻，但是关于数据挖掘更具体的算法，外行人了解的就少之甚少了。 数据挖掘主要分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类，这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。而今天，小编就给大家介绍下数据挖掘中最经典的十大算法，希望它对你有所帮助。 一、分类决策树算法C4.5 C4.5，是机器学习算法中的一种分类决策树算法，它是决策树(决策树，就是做决策的节点间的组织方式像一棵倒栽树)核心算法ID3的改进算法，C4.5相比于ID3改进的地方有： 1、用信息增益率选择属性 ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（shang），一种不纯度度量准则，也就是熵的变化值，而 C4.5用的是信息增益率。区别就在于一个是信息增益，一个是信息增益率。 2、在树构造过程中进行剪枝，在构造决策树的时候，那些挂着几个元素的节点，不考虑最好，不然容易导致过拟。 3、能对非离散数据和不完整数据进行处理。 该算法适用于临床决策、生产制造、文档分析、生物信息学、空间数据建模等领域。 二、K平均算法

K平均算法（k-means algorithm）是一个聚类算法，把n个分类对象根据它们的属性分为k类（kn）。它与处理混合正态分布的最大期望算法相似，因为他们都试图找到数据中的自然聚类中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 从算法的表现上来说，它并不保证一定得到全局最优解，最终解的质量很大程度上取决于初始化的分组。由于该算法的速度很快，因此常用的一种方法是多次运行k平均算法，选择最优解。 k-Means 算法常用于图片分割、归类商品和分析客户。 三、支持向量机算法 支持向量机(Support Vector Machine)算法，简记为SVM，是一种监督式学习的方法，广泛用于统计分类以及回归分析中。 SVM的主要思想可以概括为两点： (1)它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分； (2)它基于结构风险最小化理论之上，在特征空间中建构最优分割超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。 四、The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，其核心是基于两阶段“频繁项集”思想的递推算法。其涉及到的关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支

遗传算法与机器人路径规划

遗传算法与机器人路径规划 摘要：机器人的路径规划是机器人学的一个重要研究领域，是人工智能和机器人学的一个结合点。对于移动机器人而言，在其工作时要求按一定的规则，例如时间最优，在工作空间中寻找到一条最优的路径运动。机器人路径规划可以建模成在一定的约束条件下，机器人在工作过程中能够避开障碍物从初始位置行走到目标位置的路径优化过程。遗传算法是一种应用较多的路径规划方法，利用地图中的信息进行路径规划，实际应用中效率比较高。 关键词：路径规划；移动机器人；避障；遗传算法 Genetic Algorithm and Robot Path Planning Abstract: Robot path planning research is a very important area of robotics, it is also a combine point of artificial intelligence and robotics. For the mobile robot, it need to be worked by certain rulers（e.g time optimal），and find a best movement path in work space. Robot path planning can be modeled that in the course of robots able to avoid the obstacles from the initial position to the target location,and it ruquire to work under ertain constraints. Genetic algorithm used in path planning is very common, when planning the path ,it use the information of map ,and have high eficient in actual. Key words: Path planning,mobile robot, avoid the obstacles, genetic algorithm 1路径规划 1.1机器人路径规划分类 （1）根据机器人对环境信息掌握的程度和障碍物的不同，移动机器人的路径规划基本上可分为以下几类： 1，已知环境下的对静态障碍物的路径规划； 2，未知环境下的对静态障碍物的路径规划； 3，已知环境下对动态障碍物的路径规划； 4，未知环境下的对动态障碍物的路径规划。 （2）也可根据对环境信息掌握的程度不同将移动机器人路径规划分为两种类型： 1，基于环境先验完全信息的全局路径规划； 2，基于传感器信息的局部路径规划。 （第二种中的环境是未知或部分未知的，即障碍物的尺寸、形状和位置等信息必须通过传感器获取。） 1.2路径规划步骤 无论机器人路径规划属于哪种类别，采用何种规划算法，基本上都要遵循以下步骤： 1, 建立环境模型，即将现实世界的问题进行抽象后建立相关的模型； 2, 路径搜索方法，即寻找合乎条件的路径的算法。 1.3路径规划方法

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案南昌大学研究生2015,2016年第2学期期末考试试卷 试卷编号: (开)卷课程名称: 数字图像处理与机器视觉适用班级: 2015级硕士研究生姓名: 学号: 专业: 学院: 机电工程学院考试日期: 题号一二三四五六七八九十总分累分人 签名题分 10 15 15 10 20 30 100 得分 考生注意事项:1、本试卷共4页，请查看试卷中是否有缺页或破损。如有请报告以便更换。 2、使用A4答题纸，注意装订线。 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其 代号填在题前的括号内。每小题1分，共10分) ( b )1.图像与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )2. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.Hough变换法 b.状态法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( c )3.下列算法中属于图象锐化处理的是: a.局部平均法 b.最均匀平滑法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( d )4. 下列图象边缘增强算子中对噪声最敏感的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( b )5. 下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )6.下列算子中利用边缘灰度变化的二阶导数特性检测边缘的是:

a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c )7.将灰度图像转换成二值图像的命令为: a.ind2gray b.ind2rgb c.im2bw d.ind2bw ( d )8.数字图像处理的研究内容不包括: a.图像数字化 b.图像增强 c.图像分割 d.数字图像存储 ( d )9.对一幅100?100像元的图象，若每像元用,bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后图象的压缩比为2:1，则压缩图象的数据量为: a.2500bit b.20000bit c.5000bit d.40000bit ( b )10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性: a.平均灰度 b.图像对比度 c.图像整体亮度 d.图像细节 第 1 页 二、填空题(每空1分，共15分) l. 图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域和 8-邻域。 2.图象平滑既可在空间域中进行，也可在频率域中进行。 3.常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 4. 低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。 5.Prewitt边缘检测算子对应的模板是和。 -1 -1 -1 -1 0 1 0 0 0 -1 0 1 1 1 1 -1 0 1 (不分先后) 6.图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。 7.灰度直方图的纵坐标是该灰度出现的频率。 8.依据图象的保真度，图象编码可分为无失真(无损)编码和有失真(有损)编码两 种。

数学建模十种常用算法

数学建模有下面十种常用算法, 可供参考： 1.蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问 题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法） 2.数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数 据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具） 3.线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多 数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现） 4.图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算 法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备） 5.动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算 法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中） 6.最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些 问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用） 7.网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很 多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具） 8.一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计 算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的） 9.数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分 析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用） 10.图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中 也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab 进行处理）

机器视觉基本介绍

机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。 机器视觉系统的特点：是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务 视觉检测：指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 镜头 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比） 镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变