ccd图像传感器论文

图像识别是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，可应用于导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域1.遥感图像识别2.通讯领域的应用3.指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。4.生物医学图像识别 例如CT(Computed Tomography)技术等。图像的识别江苏视图科技，专业图像识别，主要应用方向是手机拍照购物，互动营销，美术馆和博物馆的手机导览增值服务，目录销售，网站商品相似搜索等等。

一、CCD图像传感器CCD（ChargedCoupledDevice）于1969年在贝尔试验室研制成功，之后由日本开始批量生产，经过30多年的发展历程，从初期的10多万像素已经发展至今天主流应用的500万像素。CCD类型又可分为线阵（Linear）与面阵（Area）两种，其中线阵应用于影像扫描器及传真机上，面阵型多应用于数码相机、摄录影机、监视摄影机等多项影像输入产品上。目前CCD像元数已从100万像元提高到2000万像元以上，大面阵、小像元（感光小单元简称）的CCD摄像机层出不穷。随着超大规模微加工技术的发展，CCD传感器的分辨率将越来越高。CCD是固态图像传感器的一类，即电荷耦合式图像传感器，固态图像传感器是指将布设在半导体衬底上许多能实现光-电信号转换的小单元，用所控制的时钟脉冲实现读取的一类功能器件。图像传感器作为一种基础器件，因能实现信息的获取、转换和视觉功能的扩展，并能给出直观、真实、层次多、内容丰富的可视图像信息在现代社会中得到了越来越广泛地应用。二、图像识别系统定位的工作原理在现实生活中，人们可以很容易的“看到”一幅画面，但这一个十分“简单”过程并非如此简单。深入研究大致分为：成像在视网膜上；其次是大脑对图像进行认识、理解和分析；最后根据上述一系列处理的结果做出反应。由于图像识别系统基本上是摸仿了人对事物的认识过程，图像识别系统定位是采用了CCD摄像机（如同人的眼睛）通过透镜收集并聚焦来自目标的反射光线，借助必要的光学系统将此光投射于CCD光敏面上的光的空间分布信息转换为按时序输出的电信号—视频图像信号，可以在监视器上重现图像。

CCD图像传感器的原理是利用了QCD的光电转换和电荷转移的双重功能制成，用一排像素扫描过图片，做三次曝光一一分别对应于红、绿、蓝三色滤镜，线性传感器是捕捉一维图像。

CCD图像传感器的应用：

1）Medical医用显微内窥镜。利用超小型的CCD摄视觉贴片机像机或光纤图像传输内窥镜系统，可以实现人体显微手术，减小手术刀口的尺寸，减小伤口感染的可能性，减轻病人的痛苦。同时还可入行实时遥程会诊和现场教学。

2）VehicleCamera。在各种车辆中加装QCD摄像机可以使驾驶人员借助车内CCD摄像机、车上的后视镜系统和驾驶员前面的显示器。不仅可随时看到车内的情况，而且可在倒车时观察后面的道路情况，在向前行入过程中也能随时观到后方车辆所保持的距离，提高了行车安全。

3）Closed Circuit Television（CCTV）。CCTV是近几年被大家广泛注重小型贴片机的电视监控系统，目前已发展成为一种新的产业。

4）Broadcast。正是由于研制出了新的高质量、高分辨率的CCD摄像机器件，所以才有可能制造出适合广播电视用的CCD摄像机目前已发展成数字电视系统。

扩展资料

由CCD图像传感器的结构和工作原理决定了这类器件有以下优点：

1、CCD是一种固体化器件，体积小、重量轻、可靠性高、寿命长：

2、图像畸变小、尺寸重现性好；

3、具有较高的空间分辨率；

4、光敏元间距的几何尺寸精度高，可获得较高的定位精度和测量精度；

5、具有较高的光电灵敏度和较大的动态范围。

参考资料来源：百度百科-CCD感光元件

图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活中使用最广泛的人工智能技术之一。近年来，随着深度学习技术的发展，图像识别准确率显著提高。本论文研究了图像识别的传统技术和深度学习技术，分析了深度学习技术的几点不足，并给出未来可行的解决方案。【关键词】人工智能 图像识别 深度学习1 概述图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，其是以图像为基础，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的对象的技术。目前图像识别技术的应用十分广泛，在安全领域，有人脸识别，指纹识别等；在军事领域，有地形勘察，飞行物识别等；在交通领域，有交通标志识别、车牌号识别等。图像识别技术的研究是更高级的图像理解、机器人、无人驾驶等技术的重要基础。传统图像识别技术主要由图像处理、特征提取、分类器设计等步骤构成。通过专家设计、提取出图像特征，对图像进行识别、分类。近年来深度学习的发展，大大提高了图像识别的准确率。深度学习从大量数据中学习知识（特征），自动完成特征提取与分类任务。但是目前的深度学习技术过于依赖大数据，只有在拥有大量标记训练样本的情况下才能够取得较好的识别效果。