二维机器视觉运动研究现状论文

国内外二维动画发展现状及特点在三维动画盛行的时代，国产三维动画发展不尽如人意，反观二维动画却在慢慢进步。国产动画出现今天这种状况的原因主要是我国三维技术比较落后，国产动画产业体制不健全;而二维动画作为一种独特的艺术形式，它的灵动与美是不可取代的。面对新时代人们新的审美要求，国产动画不必拘泥于二维还是三维哪一种形式，配合合理的产业体制才能在世界动画舞台上展现自己的实力

二维动画的现状与发展从1906年布莱克顿的《滑稽脸上的幽默相》第一部动画片诞生至今，动画这门视觉艺术已经走过了她将近100年的历史。随着科学技术的迅猛发展，动画的表现手法也越来越丰富。因此，从不同技术手段上将其分为两种类型，即二维动画和三维动画。二维动画一般指传统的手绘动画，是通过动画师来绘制每一祯画面，最终用摄影机或扫描仪合成传递在屏幕上。而三维动画是制作人员通过计算机所安装的软件界面来操作所要制作的动画造型、背景、灯光等元素。因此，是由于制作手段上的不同将其分为两类。二维动画在动画发展史上占据着相当大的空间，直到90年代三维动画的崛起，传统的二维动画面临着新的困境。从迪士尼《米老鼠》的辉煌时代到宫崎峻的黄金王朝，二维动画从来不缺少她的忠诚拥护者。然而，越来越多的三维优秀动画片涌入了影院，逼真的人物，刺激的画面，绚丽的场景征服了所有的观众。在90年代的动画影片中我们可以发现二维动画的背景开始使用三维技术制作。这种尝试为动画片本身带来了更加神奇的效果，导演更喜欢拥有丰富，色彩绚丽的三维背景。电影《人猿泰山》中的丛林背景就是选用的三维效果，这样的影片还有很多，如《埃及王子》、《蒸汽男孩》等等。这种结合的方式是动画制作史上的一大创新，因此也被很好的继承下来。但是，《玩具总动员》的出现创造了三维动画的最高票房，接下来是《恐龙》、《怪物史莱克》、《怪物公司》等等数部三维动画巨片。这种高技术精度的动画影片一时间开始领跑世界的动画产业--数码时代宣布来临。值得我们思考的是任何艺术形式的动画都应该顺应历史潮流而发展，传统手绘动画也不例外。然而，在影视传媒充斥的当今世界，本身就蕴涵着丰富的艺术元素，二维动画影片是否能够在视觉上有更加震撼的创新是决定其现状的基本因素。就目前的二维动画影片的发展趋势来看，仍然没有里程碑式的突破。迪士尼的衰败就是最好的例子。在电影产业化高度发达的好莱坞，程式化的剧情，标准化的人物，模式化的电影音乐不得不使观众厌倦。然而在二战后突然崛起的日本动画逐渐占领了鳌头。奇幻的故事，精良的制作，风格化极强的人物造型，厚重幽雅的音乐被大部分人们所接受。由于，日本的动画也已经发展为产业化大规模生产的模式，因此也有重倒迪士尼旧辙的可能性，所以必须在风格与故事上不断的创新，在视觉冲击上的不断开辟新的技术领域，才可以走的更远。中国的二维动画就不容乐观了，与先进的动画产业国家相比较还有很大的差距。但是中国的传统动画也曾在20世纪50-60年代一度兴盛，有《大闹天宫》、《哪吒闹海》等优秀动画影片，还有中国所特有的一系列水墨动画短片，如《牧笛》、《小蝌蚪找妈妈》等。代表了中国二维动画迄今为止的最高水平，以至于现在仍无法达到和超越。由于在中国的动画市场基本还没有被开发，中国动画产业还没有形成规模，等待中国动画人需要努力的路途仍旧很遥远，因此在国际动画大环境日趋竞争激烈的形式下，全球经济一体化的趋势下，中国的动画应当加紧脚步，争取在短时间内制作出优秀的动画影片。二维动画的发展前景仍然一片生机，只要努力寻求新的结合点，与三维技术更好的结合，就一定能够在今后的动画史上大放异彩

机器视觉可以用在工业上，如自动化生产线，还可以用在医疗上+智能生活等等

视觉龙VD200配合EPSON机械手玩具定位应用     现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。视觉龙的VD200视觉定位系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。

视觉龙VD200配合HBR机器人视觉引导对位应用

本项目为视觉龙的VD200视觉定位系统配合HBR机械手，识别刀片正反取放定位。

深度学习是人工智能的热点发展方向之一，将推动我们步入控制设计和工业物联网的新台阶。机器视觉在工业控制领域极其重要，借助这些技术，使用数据驱动部署复杂的机器和设备。为了比竞争对手更好地服务其目标客户，当今的嵌入式设计团队正在寻求机器学习（ML）和深度学习（DL）等新技术，以便在有限的资源下按时向市场开发和部署复杂的机器和设备。借助这些技术，团队可以使用数据驱动的方法构建复杂的单系统或多系统模型。 ML和DL算法不是使用基于物理学的模型来描述系统的行为，而是透过数据推断出系统的模型。 传统ML算法适用于处理数据量相对较小且问题的复杂度较低的情况。 但如果是像自动驾驶汽车这样的大数据问题呢？ 解决这个挑战需要采用DL技术。 本文介绍了这种新兴技术将如何推动我们进入控制设计和工业物联网（IIoT）应用的下一个时代。