本文从生物视觉采样模型、神经形态视觉传感器的采样模型及类型、视觉信号处理与特征表达、视觉任务应用等视角进行了系统性的回顾与综述,展望了该领域未来研究的技术挑战与可能发展方向,同时探讨了其对未来机器视觉和人工智能领域的潜在影响

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一、从传统仪器到智能仪器 仪器仪表、智能仪器、重要性认识 二、智能仪器的分类、基本结构与特点 4个层次、2种结构、3个特点 三、推动智能仪器发展的主要技术 传感器,AD,单片机和PC,DSP, FPGA/CPLD,软件,网络与通信 四、《智能仪器设计基础》课程框架

初识羽毛球机器人 羽毛球机器人结构 羽毛球机器人嵌入式系统设计 羽毛球机器人运动控制系统设计 羽毛球机器人传感器系统设计 羽毛球机器人视觉系统软件 机器人操作系统 机器人导航与路径规划 羽毛球机器人定位与视觉系统设计

原理：从小脑活动只获取启发 （1）小脑从各种传感器获得信号、反馈和命令，构成地址，地址的内容形成各种所需的动作。 （2）输出的动作只限制在最活跃神经中的一个小子集，绝大多数神经元都受到抑制

在单片机的实时控制和智能仪表等应用系统 中，控制或测量对象的有关变量，往往是连续变 化的模拟量，如温度、压力、流量、速度等物理 量。这些模拟量必须转换成数字量后才能输入到 单片机中进行处理。单片机处理的结果，也常常 需要转换为模拟信号。若输入的是非电信号，还 需经过传感器转换成模拟电信号。实现模拟量转 换成数字量的器件称为模数转换(ADC)，数字量 转换成模拟量的器件称为数模转换器（DAC）

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（1）小脑从各种传感器获得信号、反馈和命令，构成地址，地址的内容形成各种所需的动作。 （2）输出的动作只限制在最活跃神经中的一个小子集，绝大多数神经元都受到抑制