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未來機器視覺技術(shù)的發(fā)展趨勢
來源: | 作者:oukaisheng | 發(fā)布時間: 2018-11-21 | 2447 次瀏覽 | ?? 點擊朗讀正文 ?? ? | 分享到:
機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置,分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統(tǒng),得到被攝目標的形態(tài)信息,根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息,轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設備動作。

人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。

機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支,簡單說來,機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品
(即圖像攝取裝置,分CMOSCCD兩種)將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統(tǒng),得到被攝目標的形態(tài)信息,根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息,轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設備動作。

 

機器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合,常用機器視覺來替代人工視覺。

 

機器視覺技術(shù)目前已經(jīng)廣泛應用在機器人自主導航、機器人手眼一體伺服控制等領域中。但是在公安排爆機器人領域,機器視覺技術(shù)應用較少。多數(shù)排爆任務需要公安干警近距離進行勘察,而人的主觀判斷往往受制于經(jīng)驗和生活中積累常識的影響,會出現(xiàn)不客觀的錯誤判斷。利用機器視覺系統(tǒng)采集的信息,能自主的分辨不同顏色、形狀、深度的排爆目標,同時將采集的圖像與常用爆炸物專家?guī)熘械男畔⑦M行比對,客觀地反應目標是否為爆炸物并給出判斷結(jié)果。

 

機器人視覺技術(shù)的研究,最初源于1967年初美國斯坦福大學W.Wichman等人在一個機器人人工智能項目中,提出機器人以獲得的視覺光流作為視覺反饋控制的輸入信息,進行機器人的閉環(huán)位置控制。

 

他的思想被認為是機器人視覺技術(shù)的最初雛形,然而該研究項目在當時并未得到足夠的重視,主要原因是在當時視覺采集和圖像處理系統(tǒng)設備相當昂貴且并未成熟。直至1973年,當時為日本大阪大學教授的Y.Shirai在美國麻省理工學院人工智能實驗室作訪問學者期間,與實驗室其他學者共同建立了機器人視覺控制方法的實驗研究模型,并首次較成熟地提出了視覺控制方法的研究模型。但還是由于計算機圖像采集設備和圖像處理技術(shù)的限制,并未帶動機器人研究學者對視覺控制方法研究的熱潮。

 

進入90年代以后,特別是隨著計算機圖像采集設備、圖像處理技術(shù)和機器人控制技術(shù)的革新和發(fā)展,機器人視覺控制算法獲得了更深入的關注和研究。以B.Espiau等人于1992年提出的機器人視覺控制算法為起點,機器人視覺控制算法的研究又一次受到了極大的關注。

 

到目前為止,在工業(yè)機器人領域,機器人視覺技術(shù)已有了許多成功的應用例子,如裝配、焊接、搬運、郵件分檢,軌線跟蹤等。

隨著科技的進步,人工智能發(fā)展,相信機器視覺還將進入更多的領域,將會掀起一陣工業(yè)狂潮。

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