随着工业发展，对生产精度的要求不断提升，与之相配套的图像处理技术同样得到飞速发展。特别是在人工智能技术出现之后，图像识别技术得到快速发展成为人工智能领域中的重要一环。在指纹识别、面容识别、医疗诊断、智能安防领域发挥不可忽视的作用。

图像识别技术是什么？

图像识别是人工智能领域中一个重要组成部分，指的是通过采用计算机对获取到的图像进行识别、处理、分析和理解，再通过预先设定好的模式根据图像处理结果进行操作的技术。在工业自动化行业中，用工业相机拍摄图片，用视觉识别软件对图片进行识别、处理。

图像识别技术原理是什么？

图像识别技术的原理和人类对图像识别的原理类似。人脑在处理图片的过程中会对看到的图片根据不同特征进行分类，再根据不同的图像特征进行精准识别，计算机对图像的识别原理类似，对采集到的图片根据重要特征进行分类，排除无用特征，实现快速识别，并且在这个过程中不会因为主观情感和其他因素影响识别结果，

图像识别处理过程

图像识别技术基于人工智能领域发展的，计算机图像识别处理过程和人脑类似，大致可以分为四个阶段：

1、获取信息

通过各种组件获取声音和光学信息，通过传感器将待检物体的基本信息转换为计算机可以识别的信息内容。

2、信息初步处理

对采集到的信息进行去噪、变换等初步处理，将图像的主要特征凸显出来，方便后续软件处理。

3、筛选关键特征

在对图像完成预处理之后，接下来就是对图像中关键信息的抽取和识别，然后抽取出的关键信息进行分类和识别处理。

4、进行分析和处理

在完成图片特征分类之后，根据已经设定好的模式进行处理，对图片特征进行分类总结，不断提升图像识别辨识率和处理准确率。

图像识别基础常见形式

在图像识别技术的发展过程中，从1950年到现在总共经历了三个阶段，

第一阶段：文字识别

这一阶段是从1950年开始，通常是对字母、数字和符号进行识别，从印刷体文字到手写体文字都可以进行识别，应用非常广泛。

第二阶段：数字图像识别

这一阶段从1965年开始。采集到的数字图像更易存储，传输方便且不易失真，为后续图像处理技术发展打下坚实基础。

第三阶段：物体识别

在这一阶段，图像识别技术已经和人工智能相结合，被广泛的应用于各类工业生产和探测机器人上。

随着计算机和信息技术的飞速发展，图像识别技术在面部识别、卫星云图、临床诊断、智能安防等越来越多领域得到了广泛应用。并且随着技术发展，在未来将在更多领域中得到应用。

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