机器识别系统英文解释翻译、机器识别系统的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 mechanical recongnition system

分词翻译：

机器识别的英语翻译：

【计】 machine cognition

系统的英语翻译：

system; scheme
【计】 system
【化】 system
【医】 system; systema
【经】 channel; system

专业解析

机器识别系统（Machine Recognition System）是以计算机技术为核心，通过传感器、算法模型和数据分析实现信息自动化辨识的集成体系。其核心功能在于将物理世界的图像、语音、文本等非结构化数据转换为可处理的数字信号，并基于模式识别完成分类与决策。在汉英词典中，该术语对应"machine recognition system"，包含"计算机视觉""computer vision"和"生物特征识别""biometric recognition"等关键子领域。

从技术实现角度，该系统主要依赖三大模块：

数据采集层：通过CMOS图像传感器、麦克风阵列等硬件获取原始信息（参考：IEEE标准协会《机器视觉系统设计指南》）
特征提取层：运用卷积神经网络（CNN）或支持向量机（SVM）进行特征降维处理
决策输出层：根据预设阈值输出识别结果，如人脸验证中的置信度评分（来源：中国人工智能产业发展联盟白皮书）

当前主流应用涵盖智能制造中的缺陷检测（缺陷识别准确率达99.7%）、金融领域的声纹认证（错误接受率低于0.001%）以及医疗影像分析（肺结节检出灵敏度超95%）等场景。国家标准GB/T 38659-2020《机器视觉系统通用规范》已明确其技术指标要求，包括光照适应性、抗干扰能力等12项核心参数。

网络扩展解释

“机器识别系统”通常指利用计算机技术、传感器和算法实现自动检测、识别或分类目标的系统，尤其以机器视觉识别系统为典型代表。以下是详细解释：

一、核心定义

机器识别系统是一种通过硬件（如相机、传感器）和软件（图像处理算法、人工智能）的结合，模拟人类视觉或感知能力，对目标对象进行自动检测、识别、定位或分类的技术系统。其核心目标是替代人工完成重复性、高精度或高危环境下的判断任务。

二、系统构成

典型的机器视觉识别系统包括以下组件：

硬件部分：光源（提供稳定照明）、镜头（采集图像）、工业相机（如CCD/CMOS传感器）、图像采集卡（转换信号为数字图像）。
软件部分：图像处理算法（如边缘检测、模式匹配）、人工智能模型（如深度学习网络）、控制逻辑（输出判定结果）。

三、工作原理

图像采集：通过相机和光源获取目标对象的清晰图像。
预处理：对图像进行降噪、增强等操作，优化分析条件。
特征提取：识别关键特征（如形状、颜色、纹理或字符）。
分析与决策：通过算法或模型判断目标属性（如缺陷检测、字符识别）并输出结果。

四、主要应用领域

工业检测：产品缺陷检测（如表面划痕）、尺寸测量（如零件精度）。
识别分类：字符识别（如印刷标签）、条码/二维码扫描、物体分拣（如物流分拣）。
定位引导：在自动化生产中引导机械臂抓取或装配（如汽车零部件定位）。

五、技术优势

非接触式测量：避免对被测物体造成损伤。
高精度与效率：可达到微米级检测精度，速度远超人工。
适应复杂环境：适用于高温、有毒等人类难以操作的环境。

如果需要进一步了解具体应用场景或技术细节，可参考上述来源中的机器视觉检测案例（如制造业、医疗行业等）。