由于国内与国*通组成的不同，国外的研究仅对大车与小车两种作辨认，而国内则较复杂，但一般研究均简化车种为大车、小车与机车，以此三类做识别。

以检测线或样本点作为识别车种的途径时，由于所取资料量少，较不利于车种识别，故以此法进行者较少。就日间图像的车辆识别来说通常以车辆的特征如：外型、尺寸为分类准则。相关文献整理如下。

近年发展迅速、应用到许多领域的“类*网络(Neural Network)”也被应用到车种的识别上。此外，亦可藉由车辆.牌照途径，将号码图像二值化，以特征匹配的方式识别并记录该*号码，透过数据库的比对，每个号码可对应于某一车种，可用于抓拍违章车辆、车辆计数、车种识别、起迄点调查与旅行时间分析等。

工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其****本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关.

工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机（摄像机）而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高*干扰能力等，市面上工业相机大多是基于CCD（Charge Coupled Device）或CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）芯片的相机。

在机器视觉应用系统中，好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键，起着非常重要的作用，并不是简单照亮物体而已。光源与照明方案的配合应尽可 能地突出物体特征量。在物体需要检测的部分与那些不重要部分之间，应尽可能地产生明显的区别，增加对比度。同时，还应保证足够的整体亮度，物体位置的变化 不应该影响成像的质量。在机器视觉应用系统中，一般使用透射光和反射光。对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理、物体的几何 形状等要素。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等，同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。表1列出了几种主要光源的 相关特性。 在****杂物剔除系统中，对*和杂物的判别是基于特*息(如颜色、纹理、形状等)进行的。因此，要求光源的显色性好，光谱范围宽，能覆盖可见光的整个范围，且发光强度高，稳定时间长。综合考虑这些因素，选用了线状纯白的LED光源来照明物料。