【HALCON图像质量检测完整教程】：入门到精通，提升印刷品检测效率

 # 摘要 HALCON作为一款强大的机器视觉软件，提供了丰富的图像处理工具和机器视觉算法库，广泛应用于图像质量检测领域。本文首先介绍了HALCON的基础知识及其在图像处理中的应用概览，然后深入探讨了图像质量检测的理论基础和核心算法。在实践操作方面，本文详细阐述了如何在HALCON环境中搭建开发环境、进行图像预处理和增强，以及缺陷检测与分类技术。进一步地，文章探讨了HALCON在图像质量检测的高级应用，包括多维度评估系统的开发和与机器学习的结合应用。最后，提出了提升印刷品检测效率的策略，并对未来图像质量检测技术的发展趋势进行了展望。本文旨在为从事机器视觉和图像处理的工程师提供全面的理论和实践指导。 # 关键字 HALCON；图像质量检测；图像处理；机器学习；算法优化；自动化检测 参考资源链接：[雷达回波信号建模与仿真：从目标回波到相干杂波](https://wenku.csdn.net/doc/4v94nizj6y?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. HALCON基础与图像处理概述 ## 1.1 HALCON软件简介 HALCON是由德国MVTec公司开发的一款强大的机器视觉软件，它集成了先进的图像处理、分析和机器视觉算法。HALCON不仅提供了丰富的视觉工具，还支持多种工业相机和操作系统，具有极高的灵活性和扩展性。对于IT及机器视觉领域的专家来说，HALCON是进行图像处理和质量检测不可或缺的工具之一。 ## 1.2 图像处理在工业中的作用 图像处理技术广泛应用于工业自动化，特别是在质量控制方面，它可以通过分析图像数据帮助快速识别产品缺陷，提升生产效率。HALCON作为这一领域的佼佼者，为工业生产中的印刷品检测、零件尺寸测量、表面检测等提供了可靠的解决方案。 ## 1.3 HALCON与现代视觉技术的融合 HALCON不断融合最新的人工智能和深度学习技术，支持从简单的图像预处理到复杂的图像理解任务。这些功能的加入极大地提高了HALCON软件的应用范围和检测精度，使其成为引领行业趋势的重要力量。随着机器学习和深度学习技术的不断进步，HALCON也不断创新，以满足未来工业自动化对图像处理的更高要求。 # 2. HALCON图像质量检测的理论基础 ### 2.1 图像质量检测的重要性与应用场景 图像质量检测是机器视觉领域的一个重要分支，它确保了图像处理的可靠性，为后续的图像分析和理解提供了基础。在许多行业，如印刷品质量检测、医学影像分析、视频监控、卫星遥感等，图像质量的高低直接关系到最终决策的准确性和可行性。高质量的图像数据可以大大降低误判率，提高自动化程度和工作效率。 #### 2.1.1 印刷品质量检测的行业需求 印刷业是一个对图像质量要求极高的行业。任何印刷品，无论是报纸、杂志、包装材料还是宣传册，都必须确保图像质量能够满足客户的审美和实用要求。图像质量的下降，可能意味着文字不清晰、颜色失真、图像模糊等，这将直接影响到产品的市场竞争力。因此，印刷品的质量检测是保证产品质量的关键环节。 #### 2.1.2 图像质量检测的关键指标 图像质量检测的关键指标通常包括清晰度、对比度、亮度、色彩准确度等。清晰度反映了图像的细节程度；对比度决定了图像中明暗区域的区分度；亮度则直接影响了图像的明亮程度；色彩准确度确保了图像中色彩的真实性。通过量化这些指标，可以对图像质量进行客观评价。 ### 2.2 HALCON软件的核心功能介绍 HALCON是一种集成了图像获取、处理、分析和机器视觉功能的软件工具。它由德国MVTec Software GmbH公司开发，广泛应用于工业自动化领域。 #### 2.2.1 HALCON的图像处理工具包 HALCON图像处理工具包提供了丰富的图像处理操作，包括但不限于滤波、形态学操作、几何变换和图像分割等。这些工具使得用户可以轻松实现图像预处理、特征提取和分析等操作。对于图像质量检测来说，能够处理包括噪声消除、对比度增强等在内的多种问题。 #### 2.2.2 HALCON的机器视觉算法库 HALCON的机器视觉算法库包含了多种先进的算法，用于模式识别、光学字符识别(OCR)、3D视觉和表面检测等。在图像质量检测中，可以利用HALCON的算法库来实现缺陷检测、图像分类和质量评估等任务。例如，HALCON可以识别印刷图像中的划痕、污点、颜色偏差等问题。 ### 2.3 图像质量检测中的基本概念和算法 图像质量检测涉及一系列基本概念和算法，这些是构建有效检测系统的基础。 #### 2.3.1 灰度直方图和直方图均衡化 灰度直方图是图像质量分析中一个基本工具，它表示图像中各灰度级像素数量的统计分布。直方图均衡化是通过调整图像的对比度，使直方图分布尽可能均匀，从而改善图像的全局对比度。对于图像质量检测，直方图均衡化可以作为初步预处理步骤，提高后续处理的准确性。 #### 2.3.2 边缘检测和轮廓分析 边缘检测和轮廓分析是图像质量检测中的关键步骤。边缘检测算法旨在定位图像中物体边缘的位置，而轮廓分析则关注于提取和分析物体的边缘特征。HALCON提供了多种边缘检测算子，例如Sobel算子、Canny算子等，这些算子能够在不同噪声水平下准确提取边缘。 为了更好地理解HALCON在图像质量检测中的应用，让我们进一步通过一个实例来分析如何使用HALCON进行图像的灰度直方图分析和边缘检测。 # 3. HALCON图像质量检测实践操作 在第三章中，我们将深入了解HALCON图像质量检测的实践操作步骤。这一章节将引导读者从安装配置HALCON软件开始，逐步深入到图像预处理、缺陷检测与分类技术等关键环节。每一个环节都将配以详细的代码示例和逻辑分析，帮助读者在实际操作中更加得心应手。 ## 3.1 HALCON环境搭建与基础操作 ### 3.1.1 HALCON软件安装与配置 HALCON软件作为工业界机器视觉软件的标杆，其安装过程较为简单。用户可以在HALCON官网下载对应的安装包，并执行安装程序。安装过程中，需要确保系统满足HALCON的运行要求，包括操作系统版本、处理器架构以及必要的依赖库。对于初学者而言，HALCON提供了一套免费的评估版，方便快速体验软件功能。 安装完成后，通常需要配置环境变量，以便在任何目录下都能通过命令行调用HALCON。在Windows系统中，通常需要配置`Halcon설명서`文件夹路径到系统的Path变量中。而在Linux系统中，需要在`.bashrc`或`.bash_profile`文件中添加相应的库路径。 ```bash # Linux 示例 export HALCONROOT=/path/to/halcon export LD_LIBRARY_PATH=${HALCONROOT}/lib:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=${HALCONROOT}/bin:$PATH ``` ### 3.1.2 HALCON开发环境与脚本编写 HALCON提供了多种编程语言接口，包括C、C++、.NET、Python等。开发者可以根据个人喜好或者项目需求选择合适的编程环境。在本章节中，我们主要以Python接口为例进行介绍。Python因其简洁易懂、编写速度快的特点，非常适合进行算法原型设计和快速开发。 安装并配置好HALCON后，即可开始编写脚本。推荐使用Visual Studio Code或PyCharm等IDE，这些IDE对Python和HALCON有良好的支持，并提供代码自动补全、调试等便捷功能。 ```python # Python 示例：导入HALCON模块并显示图像 import halcon h_image = halcon.HImage('byte', [(640, 480, 8)]) h_image.DispObj() ``` 上述代码展示了如何使用HALCON的Python接口导入图像，并进行显示。这对于检查安装配置是否成功非常有用。 ## 3.2 图像预处理与增强技术 ### 3.2.1 图像去噪技术 图像在获取或传输过程中常常受到噪声干扰，影响图像质量。HALCON提供了多种图像去噪技术，包括但不限于中值滤波、高斯滤波、双边滤波等。 在实际应用中，根据噪声的特性选择合适的滤波方法至关重要。例如，中值滤波特别适用于去除椒盐噪声，而高斯滤波则适用于平滑图像、减少高斯噪声。 ```python # Python 示例：使用中值滤波去除椒盐噪声 h_image.NoiseMedian(3, h_image) ``` 在上述代码中，`NoiseMedian`函数用于执行中值滤波，参数3表示使用3x3的邻域进行滤波。 ### 3.2.2 图像对比度增强与锐化 为了提高图像的可视性和后续处理的效果，常常需要对图像进行对比度增强和锐化处理。HALCON提供了丰富的工具来调整图像的亮度、对比度，以及增强边缘细节。 对比度增强可以使用线性或非线性变换，而锐化则通常通过拉普拉斯算子或Sobel算子实现。以下是一个对比度增强的示例： ```python # Python 示例：对比度线性拉伸 h_image.AutoWindow() # 自动计算最佳显示窗口 h_image.DispObj() ``` 此代码通过`AutoWindow`方法自动调整图像的显示窗口，实现了图像对比度的线性拉伸。 ## 3.3 缺陷检测与分类技术 ### 3.3.1 缺陷检测算法实现 缺陷检测在印刷品质量检测中尤为关键，它关系到产品的合格率和质量控制。HALCON提供了多种算法实现缺陷检测，包括形态学操作、阈值分割、边缘检测等。这些操作可以单独使用，也可以组合使用，以应对各种不同的缺陷检测场景。 在实际操作中，需要根据缺陷的具体特征选择合适的检测算法。比如，对于亮度不均导致的缺陷，可以先进行平滑处理，再通过阈值分割来检测缺陷；而对于突出或凹陷的缺陷，则可以使用形态学的膨胀和腐蚀操作来突出缺陷区域。 ```python # Python 示例：使用阈值分割进行缺陷检测 threshold = 128 h_image.Threshold([threshold, 255], h_image) ``` 在此示例代码中，`Threshold`方法将图像中亮度值低于128的像素标记为缺陷区域。 ### 3.3.2 缺陷特征提取与分类方法 缺陷检测后，需要进一步提取缺陷特征，并根据特征对缺陷进行分类。HALCON内置了丰富的特征提取函数，可以提取形状、纹理、颜色等特征。然后通过分类器将这些特征用于缺陷分类。 HALCON支持多种分类器，包括支持向量机(SVM)、随机森林、神经网络等。在实际应用中，可通过机器学习算法对大量已知缺陷的样本进行训练，从而形成一个可用于后续分类的模型。 ```python # Python 示例：提取缺陷特征 h_defect_features = h_image.FeatureRegion( ['area', 'perimeter', 'rect2'], 'rect2_min', 'default', 1, 1) ``` 以上代码通过`FeatureRegion`方法计算了缺陷区域的面积、周长和最小外接矩形等特征。 通过上述介绍，我们已经完成了对HALCON图像质量检测实践操作的基本介绍。在本章节中，读者能够获得从安装HALCON软件到进行图像预处理、缺陷检测及分类的全面知识。下一章节我们将深入探讨HALCON图像质量检测的高级应用，包括多维度评估系统开发和印刷品缺陷案例分析等。 # 4. HALCON图像质量检测高级应用 ## 4.1 多维度图像质量评估系统开发 ### 4.1.1 自动化评估流程的设计 在实际生产环境中，图像质量的自动评估流程是提高效率和准确度的关键。通过使用HALCON的高级图像处理和分析功能，可以设计出一套完全自动化的评估系统，该系统不仅能够处理单一维度的图像问题，而且能够综合考虑多维度因素，例如对印刷品的色彩饱和度、对比度、缺陷大小、形状、位置等多个参数进行同步评估。 在设计自动化评估流程时，首先需要定义一系列图像质量标准，这些标准将成为算法评估的基础。接着，通过HALCON的脚本语言HDevelop进行脚本编写，将这些标准编译成可执行的检测程序。此外，系统还可以集成机器学习算法，以提高评估的智能化水平。例如，可以使用HALCON的MLX模块来训练分类器，用于检测印刷品中的特定缺陷。 ### 4.1.2 评估结果的统计与分析 自动化评估流程产生的结果需要通过统计分析来衡量其有效性和稳定性。统计分析不仅包括对图像质量的定性描述，还包括定量的数据分析，比如缺陷发生的频率、类型、位置分布等。HALCON提供了强大的统计分析工具，可以轻松实现这些分析功能。 例如，可以使用HALCON中的`region_features`函数来提取特定区域的特征，然后通过编写统计函数计算这些特征的平均值、标准差、分布图等。在HDevelop中可以利用内置的脚本命令如`tuple_gen_range`、`tuple_hist_create`等进行进一步的统计与分析。这些数据被收集后，可以输出为报告或图表形式，为生产决策提供数据支持。 ## 4.2 印刷品缺陷案例分析与处理 ### 4.2.1 常见印刷缺陷及识别技术 在印刷行业，常见的缺陷包括油墨溢出、脏点、刮痕、色彩偏差等。在使用HALCON进行图像质量检测时，每一种缺陷都需要不同的识别技术和方法。例如，色彩偏差可以通过色彩空间转换和颜色直方图来检测，而油墨溢出则可以通过轮廓分析和区域面积来识别。 HALCON提供了丰富的图像处理工具，可以高效地处理这些常见的印刷问题。以下是使用HALCON识别油墨溢出缺陷的一个基本示例代码： ```halcon * 读取图像 read_image(Image, 'printed_sheet.tiff') * 转换为灰度图像 rgb1_to_gray(Image, GrayImage) * 使用阈值分割技术进行图像预处理 threshold(GrayImage, Region, 100, 200) * 识别轮廓 connection(Region, ConnectedRegions) select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 1000, 99999) * 缺陷区域标记 dev_display(SelectedRegions) ``` 上述代码中，`threshold`函数用于分割图像中的油墨溢出区域，`select_shape`用于选取面积大小在特定范围内的缺陷区域。识别的结果`SelectedRegions`可以用作进一步处理的基础。 ### 4.2.2 复杂背景下的图像处理策略 在处理复杂背景下的图像时，HALCON的图像增强和分割技术显得尤为重要。对于背景复杂的印刷品图像，可以利用HALCON的高级滤波器和边缘检测算子来突出缺陷特征，然后通过形态学操作和区域合并等步骤分离出感兴趣的缺陷区域。 例如，可以使用`opening_circle`函数对图像进行开运算，从而去除一些小的噪声，接着利用`closing_rectangle`进行闭运算，以填补小的空洞并平滑边缘。最后，通过`reduce_domain`函数确定感兴趣的区域，该区域包含了可能的缺陷特征。这些步骤共同作用，可以显著提高缺陷检测的准确性。 ## 4.3 HALCON与机器学习的结合应用 ### 4.3.1 机器学习在图像质量检测中的作用 随着机器学习技术的发展，其在图像质量检测中的应用也愈加广泛。机器学习算法能够处理传统图像处理方法难以应对的复杂模式识别任务，如模糊识别、图像内容理解等。 HALCON软件包中的机器学习功能，特别是MLX模块，提供了多种机器学习算法，使得用户能够在同一个软件环境中完成从数据准备、模型训练到预测的整个流程。例如，利用MLX中的决策树算法可以训练模型对印刷品的缺陷类型进行分类。 ### 4.3.2 使用HALCON进行模型训练与预测 使用HALCON进行机器学习模型的训练与预测过程可以大致分为三个步骤：数据准备、模型训练、预测。在数据准备阶段，需要收集大量带标签的印刷品图像，这些图像将作为训练样本。HALCON提供了数据管理工具来方便地导入和处理这些样本。 接下来，使用`train决策树`函数来训练模型，该函数会根据输入的特征进行决策树的构建。一旦模型训练完成，可以使用`apply决策树`函数对新的图像数据进行缺陷类型的预测。 ```halcon * 数据准备 create_image_dict('image', Dictionary) * 模型训练 train决策树(Dictionary, '决策树', TrainingResults) * 预测 apply决策树(TrainingResults, Image, Prediction) ``` 上述示例中，`train决策树`函数用于训练决策树模型，而`apply决策树`用于根据训练好的模型进行预测。通过这种方式，HALCON将机器学习算法与图像处理技术相结合，提供了一套强大的图像质量检测解决方案。 # 5. 提升印刷品检测效率的策略 随着技术的不断进步，自动化和智能化在印刷品检测领域中的重要性日益凸显。提升检测效率，不仅关乎生产线的吞吐量，更关乎产品质量的可靠性和企业的经济效益。本章将探讨印刷品检测流程中的效率提升策略，包括自动化流程的集成、高效算法的优化应用以及系统维护和升级计划。 ## 5.1 流水线集成与HALCON的自动化应用 在现代化的生产线上，流水线与自动化技术的结合是提高生产效率的关键。HALCON软件在自动化检测领域中扮演着重要角色，它可以与现有的生产流水线集成，通过自动化的图像采集和分析系统，实现快速且准确的印刷品质量检测。 ### 5.1.1 自动化检测流程的优化 自动化检测流程通常包括图像的自动采集、处理、分析和最终的决策输出。HALCON提供了一系列的函数和接口，可以集成到生产系统中，实现高度自动化的检测流程。要实现自动化检测流程的优化，首先要确保： - 图像采集的稳定性和准确性 - 图像处理算法的快速响应 - 分析结果的准确性和重复性 - 集成到生产线的无缝操作 HALCON可以编程实现这些功能，例如，通过`read_image`函数读取生产线上连续传输的印刷品图像，然后通过预设的图像处理流程（如灰度转换、滤波去噪等）对图像进行处理。处理后，可以应用HALCON提供的质量检测算法，如`edges_sub_pix`进行边缘检测，最后通过`connect_region`函数对缺陷区域进行连接和分类。 ### 5.1.2 整合机器视觉到生产流水线 机器视觉系统的整合需要考虑生产线的特性和印刷品的多样性。HALCON提供灵活的编程接口，可以定制开发特定的检测流程。整合机器视觉到生产流水线的关键在于： - 设定合理的触发机制，以确保图像采集的时机准确无误 - 实现与生产流水线的同步运行，保证检测过程不中断生产 - 利用HALCON强大的图像处理和分析能力，对采集到的图像进行实时分析 整合的关键技术之一是利用`threshold`函数进行二值化处理，以及`connection`和`select_shape`函数对特定形状的缺陷进行识别和分类。整合后，系统将能够实时监控生产流程，一旦检测到不合格品，即可通过信号输出停止生产，并通过视觉系统提示操作人员进行检查或调整。 ## 5.2 高效算法优化与计算资源管理 效率的提升不仅依赖于算法的准确性，还依赖于算法的执行速度。在实际应用中，需要对算法进行优化以适应复杂的生产环境，并合理配置计算资源以保证系统性能。 ### 5.2.1 算法加速与实时检测的实现 在印刷品检测中，实时性是非常关键的。使用HALCON进行图像处理时，通常需要对关键算法进行优化，以达到实时检测的效果。这通常包括： - 选择最合适的图像预处理算法以减少数据量，例如使用`reduce_domain`进行图像区域的裁剪。 - 对于关键步骤，如边缘检测和特征提取，采用最高效的函数，例如`canny`进行边缘检测，`fast_line_xld`用于快速线检测。 - 优化算法参数，以减少计算量和提高响应速度。 代码示例： ```halcon * Image acquisition read_image(Image, '印刷品图像路径') * Pre-processing and enhancing threshold(Image, Regions, 180, 255) * 二值化处理 connection(Regions, ConnectedRegions) * 连接区域 * Advanced detection and feature extraction canny(ConnectedRegions, Edges, 0.7, 1.0) *...其他检测算法和特征提取步骤... ``` 在上述代码中，`threshold`和`canny`都是HALCON中用于图像处理的经典函数，它们能够快速地对图像进行处理和边缘检测。参数的选择对于检测速度和准确率有直接影响。 ### 5.2.2 计算资源的优化配置与管理 为了保证高效的检测，计算资源的优化配置至关重要。在HALCON中，可以利用多线程处理功能进行算法加速。HALCON的多线程处理功能可以自动利用CPU的多核优势，通过并行计算提升图像处理速度。 操作步骤如下： - 在编写HALCON脚本时，注意使用并行化函数，如`threshold`和`canny`都可以在多线程模式下运行。 - 利用HALCON的环境设置界面，手动开启多线程加速。 - 优化算法处理顺序和步骤，减少不必要的计算。 通过这些策略，可以实现算法的加速和计算资源的高效利用。 ## 5.3 维护与升级策略 为了保持检测系统的长期稳定运行，建立一套有效的维护和升级计划至关重要。这包括日常维护和定期的技术升级，以适应不断变化的生产需求和行业标准。 ### 5.3.1 检测系统的日常维护 日常维护是确保检测系统稳定运行的基础，需要关注以下几个方面： - 定期检查硬件设备，如摄像头、光源等，确保其运行良好且性能稳定。 - 监控系统运行日志，及时发现并处理可能的软件故障或性能瓶颈。 - 定期备份检测系统的重要配置和数据，以防数据丢失或系统故障。 ### 5.3.2 技术升级与系统更新计划 技术的快速发展意味着检测系统也需要定期进行升级和更新。系统升级应考虑以下几个方面： - 关注HALCON和相关机器视觉技术的最新动态，及时引入新的算法和技术。 - 评估升级方案，确定升级可能带来的风险和收益。 - 制定详细的升级计划和时间表，以最小化对生产的影响。 升级过程通常包括： - 下载并安装HALCON软件的最新版本。 - 测试新版本中的新功能是否符合当前的生产需求。 - 配置升级后的系统，保证算法的稳定性和效率。 通过持续的维护和及时的升级，印刷品检测系统将能够长期保持高效和准确。 以上各节共同构成了提升印刷品检测效率的策略，从流水线集成到算法优化再到系统升级的全面规划。随着技术的进步和自动化程度的提高，印刷品检测将更加高效和智能。 # 6. 案例研究与未来展望 ## 6.1 典型行业应用案例分析 ### 6.1.1 印刷品质量检测案例研究 在印刷行业，质量检测是确保产品符合标准的关键步骤。HALCON作为一款强大的机器视觉软件，能够通过高效的图像处理和分析功能提高印刷品质量检测的准确性和速度。以某印刷厂为例，我们分析了该厂如何应用HALCON进行自动化质量检测。 首先，印刷品的图像被摄取到HALCON系统中。通过使用HALCON的边缘检测算法，系统能够识别图像中的文字和图案边缘，以确定边缘是否清晰。在此基础上，利用图像处理工具包中的对比度增强功能，提高了图像的可视性，使得微小的缺陷更加明显。 随后，使用HALCON的缺陷检测功能，如模板匹配和形状匹配工具，对印刷品的图案、颜色和文字进行细致检查，自动识别出不符合质量要求的部分。这些部分的图像随后被记录，并生成质量报告供后续分析和改进。 ### 6.1.2 HALCON在不同行业的应用对比 HALCON软件不仅限于印刷行业，其在多个领域都拥有广泛应用。例如，在半导体制造业，HALCON被用来检测晶圆上的微小缺陷。在食品包装行业，HALCON可用于识别包装上的日期和批次信息，确保产品追溯性。 不同行业对HALCON的应用有所差异，但它们通常共享一个共同点：对图像质量检测的精确性和速度要求非常高。不同行业的特定需求促使HALCON的算法和工具包不断发展，以适应新挑战。比如在医疗设备领域，HALCON的算法被用于分析医学图像，如X光和MRI扫描，提供给医生更准确的诊断信息。 ## 6.2 前瞻技术与未来趋势 ### 6.2.1 新兴技术在图像质量检测中的应用 随着人工智能和深度学习技术的快速发展，图像质量检测领域也迎来了新变革。HALCON在未来的更新中，有望集成更多先进的AI算法，如卷积神经网络（CNN）来提升缺陷检测的准确度。 例如，HALCON可以利用深度学习算法自动生成更复杂的缺陷检测模型，这样的模型能够通过学习大量的高质量与有缺陷的图像样本，自动识别出新的缺陷模式。这将大大减少人工介入的需求，提高检测效率。 ### 6.2.2 长远发展预测与行业影响评估 预计在不久的将来，HALCON与物联网（IoT）技术的结合将更加紧密，使得图像质量检测更加智能化和自动化。网络摄像头与HALCON的无缝连接能够实现实时监控，并通过云平台进行数据分析，为制造企业带来即时的质量反馈。 长远来看，这种技术的集成可以为工业4.0的概念提供重要支持，使得生产流程更加透明和可追溯。对于机器视觉行业来说，HALCON的持续发展预示着更加智能化的视觉系统将不断涌现，为检测效率和质量控制开辟新的可能性。 HALCON作为一个不断发展的平台，其未来的发展不仅仅在于技术的革新，更在于其对行业标准的塑造和推动作用。随着更多的行业趋向于采用高度自动化的解决方案，HALCON有潜力成为图像处理和机器视觉领域的重要力量。