A、 同测性
B、 竞争性
C、 互补性
D、 整合性
答案：C
A、 同测性
B、 竞争性
C、 互补性
D、 整合性
答案：C
A. QRCode是矩阵式二维码。
B. 条形码、二维码和RFID都可以用于标识物品。
C. RFID读写器和标签都需要配备电源才能工作。
D. RFID是一种非接触式自动识别技术。
A. 经济
B. 性能
C. 动力
D. 环保
A. 发动机
B. 传动系统
C. 制动器
D. 转向
A. 接近觉传感器
B. 接触觉传感器
C. 压觉传感器
D. 热敏电阻
A. 声学模型
B. 降噪器
C. 端点检测器
D. 语言模型
A. 测量
B. 检测
C. 定位
D. 监控
解析：好的，让我们来深入分析这道题目，帮助你理解机器视觉的应用分类。
### 题目解析
题目问的是“不属于机器视觉应用分类的是()”。我们先来看看选项中的每一个：
- **A: 测量**
机器视觉可以用来进行精确的测量，比如测量物体的尺寸、角度等。这在工业生产中非常重要，比如在制造业中，确保零件的尺寸符合标准。
- **B: 检测**
检测是机器视觉的一个重要应用，通常用于识别缺陷或判断产品是否合格。例如，在食品加工中，机器视觉可以用来检测包装是否完整，或者产品是否有瑕疵。
- **C: 定位**
定位是指通过视觉系统确定物体的位置。这在自动化生产线中非常常见，比如机器人需要通过视觉系统来找到放置在传送带上的物体，以便进行抓取或搬运。
- **D: 监控**
监控虽然可以使用视觉技术，但它通常不被归类为机器视觉的应用。监控更侧重于安全和监视，而不是对物体进行分析或处理。
### 正确答案
根据以上分析，**D: 监控** 是不属于机器视觉应用分类的选项。因此，正确答案是 D。
### 深入理解
为了更好地理解机器视觉的应用，我们可以用一个生动的例子来帮助记忆。
想象一下，一个工厂的生产线上有一台机器，它的任务是检查每一个生产出来的产品。这个机器就像一个“眼睛”，它可以通过摄像头观察产品，并通过计算机进行分析。
1. **测量**：假设这个机器需要确保每个产品的长度是10厘米。它会用机器视觉技术来测量每个产品的长度，确保它们都符合标准。
2. **检测**：如果某个产品的表面有划痕，机器视觉系统会通过图像处理技术来识别这个缺陷，并将其标记为不合格。
3. **定位**：在生产线上，产品可能会随机放置。机器视觉系统会通过图像识别技术来确定每个产品的位置，以便机器人能够准确地抓取它们。
4. **监控**：虽然监控也可以使用视觉技术，比如监控摄像头来观察工厂的安全情况，但这并不是机器视觉的核心应用。监控更关注的是安全和实时监视，而不是对产品进行分析。
### 总结
通过这个例子，我们可以看到机器视觉在工业中的重要性和多样性。它不仅可以帮助我们进行测量、检测和定位，还能提高生产效率和产品质量。而监控虽然也涉及视觉技术，但它的目的和应用场景与机器视觉有所不同。
A. 在launch中添加param
B. 通过ROS的API来添加param
C. 通过rosparam命令添加param
D. 通过rosnode命令添加param
A. 气压锁止
B. 液压锁止
C. 电子锁止
D. 机械锁止
A. 熔宽
B. 熔深
C. 余高
D. 防止产生偏析
A. 容量相同;能量相同
B. 容量不同;能量不同
C. 容量相同;能量不同
D. 容量不同;能量相同
