Makine görüntü işleme, görüntülerin bir makine tarafından analizidir. Bazı endüstrilerde uzmanlığa sahip olanlar, belirli amaçlarla resimlerden veri çıkarmayı ifade etmek için bu belirli terimi kullanır. Profesyoneller makine vizyonu görüntü işleme ile ilgili olduklarında, genellikle endüstriyel faaliyetlerin veya işlemlerin kontrol edilmesi için görüntü analizinin kullanılması ile ilgilidir. Makine vizyonunun birçok başka uygulaması olsa da, seri üretim işletmelerin bu tür yeni teknolojileri nasıl kullandıklarının en iyi örneklerinden biridir.
Her ne kadar bazıları makine görüntü işlemesini robotik ile ilişkilendirse de, diğer teknolojilerde de sıklıkla kullanılmaktadır. Bu tekniğin ortak görevlerinden bazıları, kalite güvencesinin yanı sıra her türlü proses geliştirme için verileri sıralama veya işleme içerir. Genel olarak, bu teknoloji işletmelerin otomatik analiz yoluyla otomatik işlemlerini geliştirmelerine yardımcı olur. Örneğin, dokunsal yöntemler robotik sistemler için çeşitli şekil ve ebatlardaki parçaları sıralamak için yeterli olmadığında, özel makine görüntü işleme yöntemleri, renklerin veya gri tonlama değerlerinin parametrelerini alan çok özel algoritmalar yoluyla parçaları daha verimli şekilde sıralayabilir Bir nesnenin konturlarını veya boyutlarını doğru şekilde tanımlamak için görüntüde.
Endüstriyel uygulamalarının yanı sıra, görüntüleri anlamak için teknolojiyi kullanmak, farklı türden teknoloji projeleri için çok değerlidir. Makine görme görüntüsü işleme, bazen bilgisayar görme görüntüsü işleme olarak bilinen daha geniş bir alanda bulunur. Kullanımı askeri uygulamalar, tüketici ürünleri ortamı veya tıp veya nakliyeden varlık bakımına, mekanik üretime ve çok daha fazlasına kadar belirli alanlarda olabilir.
Makine görseli görüntü işlemede yer alan temel görevlerden bazıları, siyah beyaz veya gri tonlamalı resimler arasında yapı veya dönüşüm içerir. Mühendisler aynı zamanda örüntü tanıma ve görüntüleri elde etme veya görüntüleri birbirleriyle eşleştirme konusunda da çalışmaktadır. Ayrıca, barkodlama veya biyometri gibi diğer belirli tür projeler için de yararlıdır.
Bu alanda olanlarla ilgilenenler, önde gelen endüstri dergilerinden ve tekniğin daha geniş yapay zeka alanında nasıl çalıştığını bildiren diğer mekanlardan daha güncel bilgiler alabilirler. Diğer teknoloji alanları gibi, görüntülerin makine vizyonu için işlenmesi, 3-boyutlu lazerler gibi donanım ve özel, ölçeklenebilir makine vizyon uygulamaları oluşturmak için kullanılan yazılım ürünleri ile tedarik zincirine dayanır. Bu alanın ayrıntılı analizi, BT uzmanlarına, öncülerin bu tür görüntü analizi ve yapay veri işleme yoluyla makine vizyonundaki ilerlemeyi nasıl desteklediğini gösterebilir.
