机器视觉技术在我国兴起的近20年时间里，国内的机器视觉软件无论是用于工业还是教学科研的几乎全被国外机器视觉软件占据，工业领域长期受制于国外软件企业，成本居高不下，机器视觉集成设备在国内推广速度缓慢，近几年来，国内如维视图像等企业研发实力在十几年的技术积累下突飞猛进，国产化硬件如工业相机、工业镜头、双远心镜头已可与国外产品可分庭抗礼，不差上下，机器视觉技术发展也得到有力推进，但是一直以来，机器视觉软件问题始终困扰着广大从业者，高校科研工作者更是局限于国外软件的成本和技术限制之中。

　　从2003年初开始，维视图像首先致力于先为我国高教领域开发一款集机器视觉创新实验、教学、科研、工程应用于一身的智能视觉软件，2008年维视图像正式在我国首家推出机器视觉智能软件XAVIS1.0版本，同时联合西安交通大学韩九强教授出版配套教材《机器视觉技术及应用》专门用于高校机器视觉教学科研，从此我国才真正意义上拥有了自主知识产权的机器视觉智能软件，甚至到目前为止也是唯一款应用于高校教育教学的成熟软件，同时维视图像高歌猛进、一鼓作气研发出了用于工业领域的机器视觉智能软件及工业智能相机，突破国产软件零的记录，彻底的开启了我国该领域的新篇章。

与教材和XAVIS软件配套的教学科研平台本体

　　本文介绍了机器视觉行业中的“目标识别分类”案例。目标识别分类是工业检测中非常常见的应用需求，其目的就是把几类不同外形的产品区分出来，依据其外形轮廓分别找到各种轮廓的位置。比如：刹车片在线分检、轴承在线分检、机器人自动上料等。这类需求的核心难题在于如何在一帧图像中找到所有类似的目标对象，还需要根据遮挡情况，准确匹配到模板图像。本次采用了基于XAVIS平台开发的目标识别项目案例进行说明。

　　上述项目案例涉及到XAVIS源码及中间变量分析如下：

　　本案例中的核心算子为“目标区域搜索”——搜索图像中的联通区域、“形状模型搜索”——搜索和待跟踪区域目标类似的对象及“图像精配”——按某个合适的阈值精准匹配跟踪对象。下面分别给出本案例中的三个算子的调用参数和算子说明。

　　目标区域搜索：

　　图像精配
　　上述案例展示的是在同一视场中跟踪相同目标的算法及实现，但是在有些场合还需要对形状相同，但是大小不同的目标进行跟踪，这种要求的实现难度会更大。下面同样也用一个案例进行展示。实现方式：读取图像、手动选取跟踪模板、再对获取到的图像进行阈值分割、二值滤波、目标识别、图像标示。下面展示XAVIS代码及中间变量。

　　程序运行的图像中间效果及结果：