143、不属于机器视觉应用分类的是()?

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。