With the rapid development of sensor networks, machine vision faces the problem of storing and computing massive data. The human visual system has a very efficient information sense and computation ability, which has enlightening significance for solving the above problems in machine vision. This review aims to comprehensively summarize the latest advances in bio-inspired image sensors that can be used to improve machine-vision processing efficiency. After briefly introducing the research background, the relevant mechanisms of visual information processing in human visual systems are briefly discussed, including layer-by-layer processing, sparse coding, and neural adaptation. Subsequently, the cases and performance of image sensors corresponding to various bio-inspired mechanisms are introduced. Finally, the challenges and perspectives of implementing bio-inspired image sensors for efficient machine vision are discussed.

在计算机视觉领域中，基于孪生网络的跟踪算法相比于传统算法提高了精度和速度，但是仍会受到目标遮挡、变形、环境变化等影响，导致孪生网络的跟踪算法的性能降低。为了深入了解基于孪生网络的单目标跟踪算法，本文对现有基于孪生网络目标跟踪算法进行了总结和分析，主要包括在孪生网络中引入注意力机制方法、超参数推理方法和模板更新方法，对这3种方法的目标跟踪算法进行了综述，详细介绍了国内外近几年基于孪生网络的算法研究和发展现状。对3个方面的代表算法采用VOT2016、VOT2017、VOT2018和OTB-2015数据集进行实验对比，获得了多种基于孪生网络的目标跟踪算法的性能。最后对基于孪生网络的目标跟踪算法进行了总结，并对未来的发展方向进行了展望。

现有的层级式文本生成图像的方法在初始图像生成阶段仅使用上采样进行特征提取，上采样过程本质是卷积运算，卷积运算的局限性会造成全局信息被忽略并且远程语义无法交互。虽然已经有方法在模型中加入自注意力机制，但依然存在图像细节缺失、图像结构性错误等问题。针对上述存在的问题，提出一种基于自监督注意和图像特征融合的生成对抗网络模型SAF-GAN。将基于ContNet的自监督模块加入到初始特征生成阶段，利用注意机制进行图像特征之间的自主映射学习，通过特征的上下文关系引导动态注意矩阵，实现上下文挖掘和自注意学习的高度结合，提高低分辨率图像特征的生成效果，后续通过不同阶段网络的交替训练实现高分辨率图像的细化生成。同时加入了特征融合增强模块，通过将模型上一阶段的低分辨率特征与当前阶段的特征进行融合，生成网络可以充分利用低层特征的高语义信息和高层特征的高分辨率信息，更加保证了不同分辨率特征图的语义一致性，从而实现高分辨率的逼真的图像生成。实验结果表明，相较于基准模型（AttnGAN），SAF-GAN模型在IS和FID指标上均有改善，在CUB数据集上的IS分数提升了0.31，FID指标降低了3.45；在COCO数据集上的IS分数提升了2.68，FID指标降低了5.18。SAF-GAN模型能够有效生成更加真实的图像，证明了该方法的有效性。

太阳能电池片（Photovoltaic， PV）表面缺陷检测是光伏组件生产中不可或缺的流程。基于机器视觉的自动缺陷检测方法因其高精度、实时性、低成本等优点得到了广泛应用。本文综述了基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法的研究进展。首先，阐述了太阳能电池片表面成像方式，列举了典型缺陷类型。然后重点分析了基于传统机器视觉算法及基于深度学习算法进行太阳能电池片表面缺陷检测的原理。将传统机器视觉算法分为图像域分析法、变换域分析法进行综述；从无监督学习、有监督学习和弱监督及半监督学习三个方面分别概述了近几年来基于深度学习的太阳能电池片表面缺陷检测的研究现状。对太阳能电池片表面缺陷检测各种典型方法进一步细分归类和对比分析，总结了每种方法的优缺点。随后，介绍了9种太阳能电池片表面缺陷图像数据集及缺陷检测性能评价指标。最后，系统总结了太阳能电池片缺陷检测常见的关键问题及其解决方法，对太阳能电池片表面缺陷检测的未来发展趋势进行了展望。

小模数齿轮在实际制造中，单条产线多台设备通常同时生产多种不同参数的齿轮，迄今无法用单台齿轮测量仪器在生产线上同时实时全检这些不同参数的齿轮。开发了基于Facet的齿轮亚像素边缘定位算法、基于迭代重加权最小二乘的齿轮中心定位法、圆与齿廓交点快速定位法、正弦函数拟合齿数法和齿廓近似测压力角法等；若结合适当的送料与定位机构，本文方法能够在未知参数时，实现多种不同型号齿轮的混合测量，无需装夹，测量效率高。可以实现齿数、模数、压力角、齿顶圆直径、齿根圆直径、全齿高、齿宽、公法线变动量、变位系数、齿廓偏差和形位误差的测量。实验结果表明：该方法测量0.5~1.0 mm模数的直齿轮的重复性精度为4 μm。该方法在小模数齿轮柔性化生产线具有重要应用前景。

视差不连续区域和重复纹理区域的误匹配率高一直是影响双目立体匹配测量精度的主要问题，为此，本文提出一种基于多特征融合的立体匹配算法。首先，在代价计算阶段，通过高斯加权法赋予邻域像素点的权值，从而优化绝对差之和（Sum of Absolute Differences，SAD）算法的计算精度。接着，基于Census变换改进二进制链码方式，将邻域内像素的平均灰度值与梯度图像的灰度均值相融合，进而建立左右图像对应点的判断依据并优化其编码长度。然后，构建基于十字交叉法与改进的引导滤波器相融合的聚合方法，从而实现视差值再分配，以降低误匹配率。最后，通过赢家通吃（Winner Take All，WTA）算法获取初始视差，并采用左右一致性检测方法及亚像素法提高匹配精度，从而获取最终的视差结果。实验结果表明，在Middlebury数据集的测试中，所提SAD-Census算法的平均非遮挡区域和全部区域的误匹配率为分别为2.67%和5.69%，测量200~900 mm距离的平均误差小于2%；而实际三维测量的最大误差为1.5%。实验结果检验了所提算法的有效性和可靠性。