从机器人的发展浅析视觉技术对未来科技的重要性(一) 2008年12月，日本安川电机公司研制的型号为SDA10的“摩托曼（Motoman）”煎饼机器人，在大阪的下一代机器人盛会上表演了在扁平烤盘里熟练地翻转和烹饪一种日本式煎饼的拿手好戏，吸引了众多参会者的注意。
Motoman煎饼机器人
而近日在荷兰召开的“高技术系统2015年事务与大会”上，欧洲一项历时4年的研究计划“RoboHow”项目也展示了他们的最新研究成果——一个叫做PR2的“煎饼机器人”，他能够接受命令设法做出煎饼和比萨。
PR2煎饼机器人
怎么回事，难道机器人技术在这七年的时间里没有任何的进步？为什么最前沿的产品仍然停留在制作煎饼这样低级的任务上呢？
那么跟随维视图像，我们来对比一下这两款机器人的功能和特点吧。
首先看摩托曼（Motoman），它有着如人类一般的灵活性，胳膊可以一起或单独活动，可以准确的使用勺子铲子以及烧烤工具来制作菜肴，食物做熟之后可以放到盘子里。而且，它还能正确的使用调味品，甚至能组装精准度要求相当高的相机！同时，他也能做其它更为传统的工作，比如组装和包装重达20公斤的复杂东西。我们可以通过采用更高载重、更多关节、更快运行速度的硬件设备，来实现足够的操作范围和执行速度，让其实现更繁重、更复杂的工作。但本质上来说，这样的一款机器人是完全按照预先设定的指令来执行动作的，它只能按照给定的路径和坐标依次实现分解后的阶段性目标，从而逐步完成一整个大型的动作。也就是说，它不具备自主计算和处理数据的能力，只是一个力气大、灵活又听话的大块头机器而已。
而PR2呢，他更像是一个机器人技术研发平台，除了能自动执行复杂和指定的操作，我们还可以训练它理解语言和更多指令，可以扩展到让机器人能利用网络信息、经验学习，甚至观看人类行为就能学会新技能。一旦机器人掌握了与任务相关的一套特殊指令，它的知识就被加入到一个叫做“开放易用”（Open Ease）的在线数据库中，让其他机器人也能访问并理解。
现在就很清楚了，PR2比起摩托曼，简直如同拥有超级处理器大脑（同时兼具云共享数据库）的人类比起单细胞浮游生物一样，智能化程度有了巨大的提升。所以科学家们并没有偷懒，这七年的时间，他们为人类进步所做出的努力，是非常值得我们骄傲的，让我们对参加该项目的来自欧洲至少9所大学的研究人员致敬。
那么问题来了，是什么关键技术实现了这两者之间的突破呢？
未完待续，请看下一章：从机器人的发展浅析视觉技术对未来科技的重要性(二)。
关于未来机器人的畅想与思考 随着科技的发展，未来机器人的发展一定会有一个巨大的飞跃。随着研究的深入，不论是仿生运动方面还是人工智能方面，都会发展到一个新的高度。我们的生活一定会因新型的机器人而有所改变。那个时候，科幻电影将不再科幻，很多我们难以想象的场景将会发生，我们世界的法则也许也会发生新的变化，不知道这样的结果是福是祸。 随着新技术不断被提出以及现有技术的高度发展，机器人在运动方面的难题将会得到妥善的解决。那个时候的机器人将能够很好的行走和跳跃，很好的模拟生物的运动，从而大大解决因机器人运动不便所带来的种种问题。同时经过不懈的探索，人类必将在新材料的领域取得巨大突破，因此，未来的机器人会拥有和人一样的身材及重量，在最大程度上模仿人的外形及运动。这种机器人更加接近电影中的机器人，这个时候的机器人可以说已经发展到一个很成熟的地步，机器人可以在更大的程度上代替人的工作，这时候，人类社会可以很好的从机器人身上得到想要的回报，会缓解很多社会问题。机器人可以走进家庭，走进工厂，走进医院。而由于运动学，仿生学和新材料的发展，我们将研制出更加完美的身体器官替代品。因此未来人的生命质量将大大提高，现在很多无法解决的医学问题也会得到很好的解决，这对于人类社会来讲无疑是很有意义的一件事。 机器人发展的另一个重要方面——传感器也将得到极大的飞跃式发展。因此未来机器人是可以模仿人类的感觉的。这一点对于医学方面极为重要。首先，通过机器人来模仿人在生病时的感觉变化以及在手术等医疗过程中的感觉变化对于我们以后更好的的改进医疗手段具有十分重要的意义。同时，在身体器官的替代品中装入合适的传感器可以帮助患者更好的适应与使用，使得残疾人在身体感官上恢复到和正常人差不多的水平，将会大大方便患者的生活。第三，一些手术通过机器人来辅助或替代人的工作，会大大提高手术的准确性和成功率。同时，由于机器人的自身的材料优势，他们可以抵挡严寒酷暑，不用呼吸，不怕辐射，因此在人类的空间探索方面将会给人类带来极大的帮助。因此，好好利用这些机器人对人类来讲是一比巨大的财富。 机器人领域更加成熟的发展，这时候的人工智能也已经发展到一个新的高度。人类可以很好的模拟自身大脑的特点，将机器人的高运算能力与人的思考决策能力完美的结合到一起，机器人将具有“智慧”。由于计算机业的巨大发展，电脑的智商将会大大超过人类。当然，人类也可以通过植入辅助芯片等方式对自身大脑进行深入开发，使我们的智力水平始终处于机器人之上。但是这是一个如何把握的问题，如果把握不好，将会给人类带来灭顶之灾。于是，这个时候的社会已经不只有人类一种智慧“生命”。面对这样的一种情况，机器人是否甘愿作为人类的“奴仆”将会成为我们最担心的问题。当然，我们的科学家已经提出了一种规则。但是这种规则在未来能否得到广泛的应用，还有就是这种规则是否适应未来的发展，对于“智慧”机器人是否矛盾等等，这一系列的问题将会困扰人类。而这种“智慧”机器人的技术一旦被不怀好意的人所利用的话，那么对于人类社会将是毁灭性的打击。就如好多电影中所描绘的，一旦机器人与人类开战，不论谁胜谁败，对于人类生命以及社会发展都是一场浩劫。我们人类“柔弱”的身躯无法与机器人的钢铁之躯相抗衡，而智力水平又不相上下，因此在这场能够战争中，人类注定会处于下风。于是在思考中，人类开始改造自己的身体，使用材料性能等于或优于机器人的材料来替代身体上的器官。而现代科学已经研究证明，人类的意识是可以复制的，只要人类意识不灭，人的“生命”就可以延续。因此，生活在水深火热生活中的人类，开始将自己的意识存储到容量极大的芯片上，然后植入一具机器人的身体中，这样，相当于复制了一个“自己”。随着人类改造自身技术的日趋完善，人类的“寿命”将大大提高。起初，人类只是在一部分战士身上进行改造，同时还有那些由于肉身老化或者因为疾病肉身已经无法继续使用的人身上。但是随着时间的推移，由于地球环境恶化以及资源紧缺，人类开始放弃自己的肉身，那个时候，我们将不再是传统意义上的“人”，而
计算机视觉与数字摄影测量的结合展望摘要：摄影测量在进入数字摄影测量时代就已经与计算机视觉技术紧密的联系在了一起，计算机视觉技术的快速发展给近景摄影测量带来了巨大的变革。本文分别简要介绍了摄影测量和计算机视觉技术，重点阐述了两者的异同点，最后做出总结。 关键字：计算机视觉；数字摄影测量；差异；影响匹配 1前言 摄影测量的发展经过了三个阶段，现已进入数字摄影测量阶段。数字摄影测量以数字影像为基础，通过计算机分析和量测来获取被摄物体的三维空间信息，正在成为国际公认的地球空间数据获取的重要手段[1]。数字摄影测量利用一台计算机，加上专业的摄影测量软件，就代替了过去传统的、所有的摄影测量的仪器。其中包括纠正仪、正射投影仪、立体坐标仪、转点仪、各种类型的模拟测量仪以及解析测量仪。数字摄影测量的发展，计算机不仅可以代替人工进行大量的计算，而且已经完全可能代替人眼来识别同名点，从而为摄影测量开辟了真正的自动化道路[2]。 计算机视觉是一个相对年轻而又发展迅速的领域。80年代以来，计算机视觉的研究已经历了从实验室走向实际应用的发展阶段，而计算机工业水平的飞速提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的发展，更促进了计算机视觉系统的实用化和涉足许多复杂视觉过程的研究[3]。其目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力将不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息，包括它的形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解[4]。数字摄影测量具有类似的目标，也面临着相同的基本问题。数字摄影测量学涉及多个学科，如图像处理、模式识别以及计算机图形学等。由于它与计算机视觉的联系十分紧密，有些专家将其看成是计算机视觉的分支。 2数字摄影测量与计算机视觉的差异 2.1出发点不同导致基本参数物理意义不同 计算机视觉是研究怎样用计算机模拟人的眼睛，实现机器人的视觉，它是以眼睛（摄影机）中心与光轴构成的坐标系为准，它定义的平移量是空间坐标系相对于摄影机坐标系的平移量。而摄影测量是测绘地形图的重要生产手段，它以空间（地面）统一坐标系为基准，如在一个地区进行航空摄影测量，所有摄影机的空间位置与影像的坐标都相对于该空间坐标系。因此，在摄影测量中的“外定向”是确定影像在空间相对于物体的位置与方位；而计算机视觉通常从另一个方向描述这个问题：搜索物体相对于影像的位置与方位。 2.2出发点不同导致基本公式的不同 由于物体与影像基本关系之间的差异，从而引起计算机视觉与摄影测量之间的基本公式的差异。计算机视觉与摄影测量都是研究物体与影像关系的，因此，描述三维物体与二维影像坐标之间的关系公式是它们的基本公式。计算机视觉最基本的公式用齐次坐标的投影方程表达为[5,6]：
未来机器人的现状及发展趋势探讨 随着社会的发展，科学技术的飞速提高，机器人的作用越来越重要。通过对国外、国内机器人技术的现状进行综合分析，对服务机器人、農业机器人、工业机器人、水下机器人等各种不同类型的机器人进行介绍，总结并归纳了机器人的发展过程中存在的一些问题及不足之处，然后对未来机器人的发展趋势进行了展望。 标签：机器人；现状；缺陷 doi：10.19311/https://www.doczj.com/doc/024972870.html,ki.16723198.2017.13.089 随着现在市场的竞争越来越激烈，各行各业的新兴技术的不断发展，对生产装备的技术要求也越来越高，有些技术人工已经无法达到要求。因此机器人便融入各个行业。所谓机器人，就是集电子技术，控制技术以及人工智能等多种技术于一体的只能机器。与此同时，机器人的使用量也成为一个国家在各行各业的发达的重要标志。在一些强度及比较危险的工作环境中，我们都可以利用机器人代替人们去工作，从而减小事故发生时对人们产生的危害。随着社会的科学的进步，未来机器人将在不同的领域出现并且为人类做出更大的贡献。 1国外机器人发展现状 1920年，捷克作家K.凯比克首次提出了ROBOT这个对于机器人而言的名词。在当今社会已被现在的人们作为机器人的一个专有名词。 曾预测，在2007年，全球新安装机器人的数量将大幅度增长，年平均增长估计在7%。科学技术的迅猛发展，机器人很快就出现在了人们的视野。尤其是日本美国等国家发展更为快速。下面介绍了几种国外机器人的发展现状。 众所周知，西方国家把机器人能做的一些力所能及的事情归纳为效劳机器人，下面选举一种为例简要分析国外服务机器人的一些概要。 1.1清洁机器人 我们都知道，从1980年起，具有服务性型的机器人就已经进入了现代人的视野。例如说：在欧洲以前最大的一家清洁公司，但后来却一直没有上市。这是因为清洁垃圾过程需要全自动或半自动，可机器人清洁去刚好相反，给现实带来了很多问题。但相信随着科学技术的发展，在下世纪有可能取得进步。 1.2农业机器人 现在在农业方面的作业强度大，工作量大，人工费用也相对较高，因此是农业的发展受到了一定程度上的限制。而现在农业都在朝着地能耗，搞效力的方面
机器人视觉系统有哪些关键的技术 机器人视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。人类接收的信息70%以上来自视觉，人类视觉为人类提供了关于周围环境最详细可靠的信息。 人类视觉所具有的强大功能和完美的信息处理方式引起了智能研究者的极大兴趣，人们希望以生物视觉为蓝本研究一个人工视觉系统用于机器人中，期望机器人拥有类似人类感受环境的能力。机器人要对外部世界的信息进行感知，就要依靠各种传感器。就像人类一样，在机器人的众多感知传感器中，视觉系统提供了大部分机器人所需的外部相界信息。因此视觉系统在机器人技术中具有重要的作用。 依据视觉传感器的数量和特性，目前主流的移动机器人视觉系统有单目视觉、双目立体视觉、多目视觉和全景视觉等。 单目视觉，单目视觉系统只使用一个视觉传感器。单目视觉系统在成像过程中由于从三维客观世界投影到N维图像上，从而损失了深度信息，这是此类视觉系统的主要缺点( 尽管如此，单目视觉系统由于结构简单、算法成熟且计算量较小，在自主移动机器人中已得到广泛应用，如用于目标跟踪、基于单目特征的室内定位导航等。同时，单目视觉是其他类型视觉系统的基础，如双目立体视觉、多目视觉等都是在单目视觉系统的基础上，通过附加其他手段和措施而实现的。 双目立体视觉。双目视觉系统由两个摄像机组成，利用三角测量原理获得场景的深度信息，并且可以重建周围景物的三维形状和位置，类似人眼的体视功能，原理简单。双目视觉系统需要精确地知道两个摄像机之间的空间位置关系，而且场景环境的3D信息需要两个摄像机从不同角度，同时拍摄同一场景的两幅图像，并进行复杂的匹配，才能准确得到立体视觉系统能够比较准确地恢复视觉场景的三维信息，在移动机器人定位导航、避障和地图构建等方面得到了广泛的应用用。然而，立体视觉系统的难点是对应点匹配的问题，该问题在很大程度上制约着立体视觉在机器人领域的应用前景。
机器视觉的发展史 机器视觉技术是计算机学科的一个重要分支，自起步发展至今，机器视觉已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。 20世纪50年代开始研究二维图像的统计模式识别。 60年代Roberts开始进行三维机器视觉的研究。 70年代中，MIT人工智能实验室正式开设“机器视觉”的课程。 80年代开始，开始了全球性的研究热潮，机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新理论不断涌现。 初级阶段为1990～1998年，期间真正的机器视觉系统市场销售额微乎其微。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。1990年以前，仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和模式识别的实验室。在20世纪90年代初，一些来自这些研究机构的工程师成立了他们自己的视觉公司，开发了第一代图像处理产品，人们能够做一些基本的图像处理和分析工作。尽管这些公司用视觉技术成功地解决了一些实际问题，例如多媒体处理，印刷品表面检测，车牌识别等，但由于产品本身软硬件方面的功能和可靠性还不够好，限制了他们在工业应用中的发展潜力。另外，一个重要的因素是市场需求不大，工业界的很多工程师对机器视觉没有概念，另外很多企业也没有认识到质量控制的重要性。 第二阶段1998～2002年定义为机器视觉概念引入期。自从1998年，越来越多的电子和半导体工厂，包括香港和台湾投资的工厂，落户广东和上海。带有机器视觉的整套的生产线和高级设备被引入中国。随着这股潮流，一些厂商和制造商开始希望发展自己的视觉检测设备，这是真正的机器视觉市场需求的开始。设备制造商或OEM厂商需要更多来自外部的技术开发支持和产品选型指导，一些自动化公司抓住了这个机遇，走了不同于上面提到的图像公司的发展道路——做国际机器视觉供应商的代理商和系统集成商。他们从美国和日本引入最先进的成熟产品，给终端用户提供专业培训咨询服务，有时也和他们的商业伙伴一起开发整套的视觉检测设备。经过长期市场开拓和培育，不仅仅是半导体和电子行业，而且在汽车、食品、饮料、包装等行业中，一些顶级厂商开始认识到机器视觉对提升产品品质的重要作用。在此阶段，许多著名视觉设备供应商，如：Cognex, Basler , Data Translation, TEO,SONY开始接触中国市场寻求本地合作伙伴，但符合要求的本地合作伙伴寥若晨星。 第三阶段从2002年至今，我们称之为机器视觉发展期，从下面几点我们可以看到中国机器视觉的快速增长趋势： 1.在各个行业，越来越多的客户开始寻求视觉检测方案，机器视觉可以解决精确的测量问题和更好地提高他们的产品质量，一些客户甚至建立了自己的视觉部门。 2.越来越多的本地公司开始在他们的业务中引入机器视觉，一些是普通工控产品代理商，一些是自动化系统集成商，一些是新的视觉公司。虽然他们绝大多数尚没有充分的回报，但都一致认为机器视觉市场潜力很大。资深视觉工程师和实际项目经验的缺乏是他们面临的最主要的问题。 3.一些有几年实际经验的公司逐渐给自己定位，以便更好的发展机器视觉业务。他们或者继续提高采集卡、图像软件开发能力，或者试图成为提供工业现场方案或视觉检查设备的领袖厂商。单纯的代理仍然是他们业务的一部分，但他们已经
从机器人的发展浅析视觉技术对未来科技的重要性(一) 2008年12月，日本安川电机公司研制的型号为SDA10的“摩托曼（Motoman）”煎饼机器人，在大阪的下一代机器人盛会上表演了在扁平烤盘里熟练地翻转和烹饪一种日本式煎饼的拿手好戏，吸引了众多参会者的注意。 Motoman煎饼机器人 而近日在荷兰召开的“高技术系统2015年事务与大会”上，欧洲一项历时4年的研究计划“RoboHow”项目也展示了他们的最新研究成果——一个叫做PR2的“煎饼机器人”，他能够接受命令设法做出煎饼和比萨。 PR2煎饼机器人 怎么回事，难道机器人技术在这七年的时间里没有任何的进步？为什么最前沿的产品仍然停留在制作煎饼这样低级的任务上呢？ 那么跟随维视图像，我们来对比一下这两款机器人的功能和特点吧。
首先看摩托曼（Motoman），它有着如人类一般的灵活性，胳膊可以一起或单独活动，可以准确的使用勺子铲子以及烧烤工具来制作菜肴，食物做熟之后可以放到盘子里。而且，它还能正确的使用调味品，甚至能组装精准度要求相当高的相机！同时，他也能做其它更为传统的工作，比如组装和包装重达20公斤的复杂东西。我们可以通过采用更高载重、更多关节、更快运行速度的硬件设备，来实现足够的操作范围和执行速度，让其实现更繁重、更复杂的工作。但本质上来说，这样的一款机器人是完全按照预先设定的指令来执行动作的，它只能按照给定的路径和坐标依次实现分解后的阶段性目标，从而逐步完成一整个大型的动作。也就是说，它不具备自主计算和处理数据的能力，只是一个力气大、灵活又听话的大块头机器而已。 而PR2呢，他更像是一个机器人技术研发平台，除了能自动执行复杂和指定的操作，我们还可以训练它理解语言和更多指令，可以扩展到让机器人能利用网络信息、经验学习，甚至观看人类行为就能学会新技能。一旦机器人掌握了与任务相关的一套特殊指令，它的知识就被加入到一个叫做“开放易用”（Open Ease）的在线数据库中，让其他机器人也能访问并理解。 现在就很清楚了，PR2比起摩托曼，简直如同拥有超级处理器大脑（同时兼具云共享数据库）的人类比起单细胞浮游生物一样，智能化程度有了巨大的提升。所以科学家们并没有偷懒，这七年的时间，他们为人类进步所做出的努力，是非常值得我们骄傲的，让我们对参加该项目的来自欧洲至少9所大学的研究人员致敬。 那么问题来了，是什么关键技术实现了这两者之间的突破呢？ 未完待续，请看下一章：从机器人的发展浅析视觉技术对未来科技的重要性(二)。
智能移动机器人的现状和发展 姓名 学号 班级：
智能移动机器人的现状及其发展 摘要：本文扼要地介绍了智能移动机器人技术的发展现状，以及世界各国智能移动机器人的发展水平，然后介绍了智能移动机器人的分类，从几个典型的方面介绍了智能移动机器人在各行各业的广泛应用，讨论了智能移动机器人的发展趋势以及对未来技术的展望，最后提出了自己的建议和设想，分析我国在智能移动机器人方面发展并提出期望。 关键词：智能移动机器人；发展现状；应用；趋势 1引言 机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能移动机器人则是一个在感知 - 思维 - 效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。一部智能移动机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能 力。智能移动机器人与工业机器人的根本区别在于，智能移动机器人具有感知功 能与识别、判断及规划功能[1] 。 随着智能移动机器人的应用领域的扩大，人们期望智能移动机器人在更多领 域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而,智能移动机器人所处的环境 往往是未知的、很难预测。智能移动机器人所要完成的工作任务也越来越复杂; 对智能移动机器人行为进行人工分析、设计也变得越来越困难。目前，国内外对 智能移动机器人的研究不断深入。 本文对智能移动机器人的现状和发展趋势进行了综述，分析了国内外的智能 移动机器人的发展，讨论了智能移动机器人在发展中存在的问题，最后提出了对 智能移动机器人发展的一些设想。 1
机器人发展史 学院: 专业： 学号： 姓名： 【摘要】随着世界科技经济水平的不断发展，机器人一方面在高精尖技术领域发挥着越来越重要的作用，一方面也越来越为人们所熟知，普遍的走进了人们的日常生活。机器人对人类的意义越来越重大。 本文将具体介绍机器人的发展历史，同时也会立足于社会科技现状分析机器人未来的发展趋势。 【关键词】机器人发展历史发展趋势 一、机器人的起源 机器人一词，其实最早出现在文学作品中。1920年，一名捷克作家发表了一部名为《罗萨姆的万能机器人》的剧本，剧中叙述了一个叫罗萨姆的公司把机器人作为人类生产的工业品推向市场，让它充当劳动力代替人类劳动的故事。作者根据小说中Robota（捷克文，原意为“劳役、苦工”）和Robotnik(波兰文，原意为“工人”），创造出“机器人”这个词。 机器人的定义到底是什么呢？ 在科技界，科学家会给每一个科技术语一个明确的定义，机器人问世已有几十年，但对机器人的定义仍然仁者见仁，智者见智，没有一个统一的意见。原因之一是机器人还在发展，新的机型，新的功能不断涌现。而根本原因是机器人涉及到了
人的概念，成为一个难以回答的哲学问题。就像机器人一词最早诞生于科幻小说之中一样，人们对机器人充满了幻想。也许正是由于机器人定义的模糊，才给了人们充分的想像和创造的空间。 在1967年日本召开的第一届机器人学术会议上，人们提出了两个有代表性的定义。一是森政弘与合田周平提出的：“机器人是一种具有移动性、个体性、智能性、通用性、半机械半人性、自动性、奴隶性等7个特征的柔性机器”。从这一定义出发，森政弘又提出了用自动性、智能性、个体性、半机械半人性、作业性、通用性、信息性、柔性、有限性、移动性等10个特性来表示机器人的形象；另一个是加藤一郎提出的具有如下3个条件的机器称为机器人： 1．具有脑、手、脚等三要素的个体； 2．具有非接触传感器（用眼、耳接受远方信息）和接触传感器； 3．具有平衡觉和固有觉的传感器。该定义强调了机器人应当仿人的含义，即它靠手进行作业，靠脚实现移动，由脑来完成统一指挥的作用。非接触传感器和接触传感器相当于人的五官，使机器人能够识别外界环境，而平衡觉和固有觉则是机器人感知本身状态所不可缺少的传感器。这里描述的不是工业机器人而是自主机器人。 1988年法国的埃斯皮奥将机器人定义为：“机器人学是指设计能根据传感器信息实现预先规划好的作业系统，并以此系统的使用方法作为研究对象”。 1987年国际标准化组织对工业机器人进行了定义：“工业机器人是一种具有自动控制的操作和移动功能，能完成各种作业的可编程操作机。” 目前关于对机器人行为的描述中，以科幻小说家以撒·艾西莫夫在小说《我，机器人》中所订立的“机器人三定律”最为着名。艾西莫夫为机器人提出的三条“定律”（law），程序上规定所有机器人必须遵守：
浅谈计算机视觉 当看到幻灯片上播放的两张看上去相同的图片，一张毫无秘密，一张却隐藏着机密的时候，我觉得很是神奇，原来还会有这种加密方式。不同于摩斯密码，我觉得这种加密方式正是计算机时代的一个代表。 机器视觉，计算机视觉，图像处理，图像分析，这些名词好像都出现在了 老师的课堂上，通过查阅资料得知，这些名词在技术和应用领域上他们都有着相当大部分的重叠，这些学科的基础理论大致是相同的，甚至让人怀疑他们是同一学科被冠以不同的名称。 但是，又好像存在着一些细小的不同。例如，机器视觉主要是指工业领域 的视觉研究，例如自主机器人的视觉，用于检测和测量的视觉。这表明在这一领域通过软件硬件，图像感知与控制理论往往与图像处理得到紧密结合来实现高效的机器人控制或各种实时操作。计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维场景，例如三维场景的重建。计算机视觉的研究很大程度上针对图像的内容。图像处理与图像分析的研究对象主要是二维图像，实现图像的转化，尤其针对像素级的操作，例如提高图像对比度，边缘提取，去噪声和几何变换如图像旋转。这一特征表明无论是图像处理还是图像分析其研究内容都和图像的具体内容无关。这里，我就计算机视觉进行初步的了解与分析。 计算机视觉，顾名思义，即为利用计算机对图像进行处理的过程。不管进 行何种场景的应用，都必须进行识别，运动，场景重现，图像恢复等基本问题的算法处理。其系统主要包括：图像获取，预处理，特征提取，检测分割，高级处理等基本组成。
下面就图像加密过程进行初步分析：首先，进行图像的获取，拿到一张图片利用一个或多个图像感知器提取数字图像，根据感知器的类型会得到不同类型的数字图像；接着，进行预处理，在对图像实施具体的计算机视觉方法来提取某种特定的信息前，一种或一些预处理往往被采用来使图像满足后继方法的要求。例如：二次取样保证图像坐标的正确；平滑去噪滤除感知器引入的设备噪声等；然后，进行特征提取，提取出这幅图像的特征要素；进行检测分割，分割出所要进行隐藏图像的部分，以便于进行后续操作；再进行高级处理，及隐藏信息。 通过查阅资料得知，其中一种隐藏信息的方式为将数字图像转化为二值图像，即只有黑和白的像素，不存在灰色过度的图像，进行处理。利用二值图像的算法主要有图像分块嵌入法，流程修改嵌入法，基于图像特征嵌入法等。但是，利用二值图像嵌入信息，也有不足：在黑白图像中，若把一片全是“0”像素中间突然嵌入一个“1”像素，相当于在一片黑图片当中突然点了一个白点，这会很容易引起人眼的察觉，故而不是很好的信息嵌入策略。 通过了解，我发现有关这一方面的研究还有更深的发展空间，而且在信息化的今天，利用计算机视觉进行图像的处理以及信息的嵌入可以更好的为我们的工作生活提供便利。 且计算机视觉是一个交叉学科，需要多种学科的共同发展，符合当今时代特征。所以，在我看来，计算机视觉是一个未来前景广阔，信息集成度高，市场认可度高的研究方向。
机器人发展历史、现状、应用、及发展 趋势 院系：信息工程学院 专业：电子信息工程 姓名：王炳乾
机器人发展历史、现状、应用、及发展趋势 摘要：随着计算机技术不断向智能化方向发展,机器人应用领域的不断扩展和深化,机器人已成为一种高新技术产业,为工业自动化发挥了巨大作用,将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。文章介绍了机器人的国内国外的发展历史、状况、应用、并对机器人的发展趋势作了预测。 关键词：机器人;发展；现状；应用；发展趋势。 1．机器人的发展史 1662年，日本的竹田近江利用钟表技术发明了自动机器玩偶并公开表演。 1738年，法国技师杰克·戴·瓦克逊发明了机器鸭，它会嘎嘎叫、进食和游泳。 1773年，瑞士钟表匠杰克·道罗斯发明了能书写、演奏的玩偶，其体内全是齿轮和发条。它们手执画笔、颜料、墨水瓶，在欧洲很受青睐。 保存至今的、最早的机器人是瑞士的努萨蒂尔历史博物馆里少女形象的玩偶，有200年历史。她可以用风琴演奏。 1893年，在机械实物制造方面，发明家摩尔制造了“蒸汽人”，它靠蒸汽驱动行走。 20世纪以后，机器人的研究与开发情况更好，实用机器人问世。 1927年，美国西屋公司工程师温兹利制造了第一个机器人“电报箱”。它是电动机器人，装有无线电发报机。 1959年第一台可以编程、画坐标的工业机器人在美国诞生。 现代机器人 有关现代机器人的研究始于20世纪中期，计算机以及自动化技术的发展、原子能的开发利用是前提条件。1946年，第一台数字电子计算机问世。随后，计算机大批量生产的需要推动了自动化技术的发展。1952年，数控机床诞生，随后相关研究不断深入；同时，各国原子能实验室需要代替人类处理放射性物质的机械。
机器人视觉（Robot Vision）简介 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号
未来机器人的展望 展望未来，对机器人的需求是多面的。在制造工业由于多数工业产品的商品寿命逐渐缩短，品种需求加多，这就促使产品的生产就要从传统的单一品种成批大量生产逐步向多品种小批量柔性生产过渡。有各种加工装备、机器人、物料传送装置和自动化仓库组成的柔性制造系统，以及由计算机统一调度的更大规模的集成制造系统将逐步成为制造工业的主要生产手段之一。 现在工业上运行的90%以上的机器人，都不具有智能。随着工业机器人数量的快速增长和工业生产的发展，对机器人的工作能力也提出了更高的要求，特别是需要各种具有不同程度智能的机器人和特种机器人。这些智能机器人，有的能够模拟人类用两条腿走路，可在凹凸不平的地面上行走移动；有的具有视觉和触觉功能，能够进行独立操作、自动装配和产品检验；有的具有自主控制和决策能力。这些智能机器人，不仅应用各种反馈传感器，而且还运用人工智能中各种学习、推理和决策技术。智能机器人还应用许多最新的智能技术，如临场感技术、虚拟现实技术、多真体技术、人工神经网络技术、遗传算法和遗传编程、放声技术、多传感器集成和融合技术以及纳米技术等。可以说，智能机器人将是未来机器人技术发展的方向。 在智能新时代的到来下，南方ＩＴ学院应运而生，承载着时代的使命，在政府大力支持下，南方学院率先开设机器人专业，以机电工程为基
础，运用计算机控制技术实现对机器人内在的驱动控制和外在的工作应用控制。培养学生的软件开发能力、硬件研发能力和工程应用能力，从事机器人设备的设计开发、编程调试、运行维护等工作的高素质技能型人才。
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中国机器视觉行业发展现状与前景分析 机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。 机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等的提供商。行业下游应用较广，主要下游市场是半导体和电子制造行业。除此之外还有应用到汽车、印刷包装、烟草、农业、医药和交通等领域。 图表1：机器视觉行业链示意图 资料来源：前瞻产业研究院 前瞻产业研究院发布的《2014-2018年中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》数据显示，2010年是中国机器视觉市场爆发增长的一年。行业经过了4-5年的孕育和积累，经济增长回暖，行业实现48%的快速增长。2010年，机器视觉市场高速增长的主要原因在于：电子制造、市政交通、汽车、食品和包装机械等众多行业需求的大幅增长带来包括机器视觉在内的自动化产品的需求增长；政策性因素和内生式复苏带来的增长在市政交通、汽车和电子制造行业表现明显。 从行业应用来看，电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2010年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为3.7亿人民币，增长60.9%，市份额达到了43.6%。汽车和市政交通的市场规模增长更是高达66.7%和63.2%。电子制造、汽车制造和市政交通行业占据了2/3以上的机器视觉市场份额。
2011年以来，制造行业发展环境不佳，机器视觉也增速态势下滑，2012年行业市场规模约12.5亿元。 图表2：2007-2012年我国机器视觉行业市场规模及增长率（单位：亿元，%） 资料来源：前瞻产业研究院 目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。 其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用空间还比较大。当然、其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。 分别按照20%，25%以及30%的增长率，2013-2018年我国机器视觉行业市场规模增长情况如下，乐观估计可达到60.3亿元。 图表3：2013-2018年我国机器视觉行业市场规模预测（单位：亿元，%）
目录 CONTENTS 第一篇：智能制造顶层设计正在制定工业机器人产业获利------------------------------------------ 1第二篇：中国工业机器人的销售量以40%左右的速度增长 ----------------------------------------- 3第三篇：“机器换人”政策逐步落地工业机器人市场爆发------------------------------------------ 4第四篇：2014年我国工业机器人销量猛增54%-------------------------------------------------------- 5第五篇：机器换人时代来袭工业机器人现状与前景分析--------------------------------------------- 6第六篇：机器人再获政策红利工业机器人产业前景可期--------------------------------------------- 8第七篇：机器人产业十三五规划将出服务/工业机器人同迎利好----------------------------------- 9第八篇：中国制造2025再获力挺工业机器人发展分析 -------------------------------------------- 10第九篇：工业机器人行业现状分析引领智能制造时代 ---------------------------------------------- 12第十篇：2015-2020年中国工业机器人行业年销售量预测数据 ----------------------------------- 13第十一篇：机器人将成富士康支柱业务工业机器人发展态势趋好 ------------------------------ 14第十二篇：大族激光募重金发力机器人工业机器人产业前景窥探 ------------------------------ 15第十三篇：“智”造中国工业机器人三大黄金市场分析------------------------------------------- 17第十四篇：昆山富士康两年裁员5万人工业机器人产业兴起在即 ------------------------------ 18第十五篇：东莞无人工厂探秘：工业机器人前景分析 ---------------------------------------------- 19第十六篇：工业机器人市场空间大传感器发展现状分析------------------------------------------- 20第十七篇：2015年我国工业机器人产业将破万亿 --------------------------------------------------- 21第十八篇：工业4.0概念凶猛引中兴入局工业机器人发展分析 ---------------------------------- 22 本文所有数据出自于《2015-2020年中国工业机器人行业产销需求预测与转型升级分析报 告》 第一篇：智能制造顶层设计正在制定工业机器人产业获利 近日，工信部部长苗圩对媒体透露，工信部正在加强智能制造顶层设计，研究制定智能制造发展战略，编制智能制造专项规划;推动传统装备智能化改造和升级，分行业制定传统装备智能化改造路线图，组织开展重点行业智能车间、智能工厂试点，培育一批样板企业并组织推广行业应用示范。 早前，国务院印发了《中国制造2025》通过“三步走”实现我国我国制造强国的战略目标，智能制造成为工业制造转型的重中之重。如今，智能制造战略再获工信部关注，在智能化的大势下，智能装备下游应用领域加快拓展，工业机器人发展可期。
过去几年，全球的互联网公司包括谷歌、微软、Facebook以及中国的百度、阿里巴巴都在加强人工智能领域的投资，设立自己的人工智能研究院。vivo是第一家设立专攻人工智能方向研究院的中国手机公司。此举是vivo内部已经确立的一份3-5年的中长期发展的战略规划，未来对人工智能的发展研究是必然趋势，vivo公司创始人兼CEO沈炜曾表示“人工智能和5G的结合将会是5G时代手机发展的趋势”。 今年我们看到vivo在产品上不少创新，比如AI拍照、商用屏下指纹技术等等，这些都是基于生物特征(biometrics)的鉴别技术，除此之外还有对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上的识别，这些大多涉及到视觉信息，正是体现了计算机视觉的应用性，那什么是计算机视觉呢? 计算机视觉技术的概念 正像其它学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知(visual perception),视觉认知(visual cognition),图像和视频理解( image and video understanding)。这些概念有一些共性之处，也有本质不同。 从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力。一则生物自然视觉无法严格定义，在加上这种广义视觉定义又“包罗万象”，同时也不太符合40多年来计算机视觉的研究状况，所以这种“广义计算机视觉定义”，虽无可挑剔，但也缺乏实质性内容，不过是一种“循环式游戏定义”而已。 实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题。视觉感知，根据维科百基(Wikipedia)的定义, 是指对“环境表达和理解中，对视觉信息的组织、识别和解释的过程”。根据这种定
浅谈机器人视觉技术 摘要 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。本文介绍了机器人的发展以及视觉计算理论和视觉的关键技术。 关键词：机器人、视觉、计算、关键技术 一、机器人发展概述 科学技术的发展,诞生了机器人。社会的进步也提出要求,希望创造出一种能够代替人进行各种工作的机器,甚至从事人类不能及的事情。自从1959年诞生第一台机器人以来,机器人技术取得了很大的进步和发展,至今已成为一门集机械、电子、计算机、控制、传感器、信号处理等多学科门类为一体的综合性尖端科学。当今机器人技术的发展趋势主要有两个突出的特点:一个是在横向上,机器人的应用领域在不断扩大,机器人的种类日趋增多;另一个是在纵向上,机器人的性能不 断提高,并逐步向智能化方向发展。前者是指应用领域的横向拓宽,后者是在性能及水平上的纵向提高。机器人应用领域的拓宽和性能水平的提高,二者相辅相成、相互促进。 智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器,是机构学、自动控制、计算机、人工智能、微电子学、光学、通讯技术、传感技术、仿生学等多种学科和技术的综合成果阎。智能机器人可获取、处理和识别多种信息,自主地完成较为复杂的操作任务,比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用领域。要使机器人拥有智能,对环境变化做出反应,首先,必须使机器人具有感知
机器视觉这个行业的发展前景怎么样机器视觉已经出现在了很多领域，那么这个行业的前景怎么样呢?下文是一篇关于机器视觉行业的相关分析，小编个人觉得写得不错，故在此想跟大家分享一下。 基于计算机视觉与深度学习的人脸检测、人脸识别正在从安防、商业、金融、家居等各个领域不断迅速地、广泛而深入地介入到人们的生活中，但是对于传统人脸识别解决方案仍存在准确率不高、漏抓误报较多、人脸抓拍不清晰、图像质量不理想等问题，还是无法满足一些商业需求。 机器视觉产业链 机器视觉在生活中的的应用及其广泛，在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域，都发挥着重要的作用。而宏观上看，发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业，在金融、安防以及交通领域较为集中。
这些细分领域的投资者，大多都具有自身技术优势，并将为各类场景提供应用解决方案来盈利。 机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗，从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位，都是机器视觉技术可以发挥的舞台。而为了因应层出不穷的新应用需求，工业相机的设计也出现新的发展方向。 国内机器视觉发展历史 我国机器视觉行业的起步比较晚，集中度也不是很高，最开始主要是代理国外品牌。近几年，很多的经销商开始自主开发产品，但在行业分布、渠道分销以及成熟的自动化产品等方面还是和国外有一定差距。国内机器视觉的相对成熟的自动化产品质量以及技术含量偏低，市场也远远没有饱和。 机器视觉企业大体可以分为层开发厂商、二次开发厂商和产品代理商。国内机器视觉企业主要为国外机器视觉产品代理商和系统二次开发厂商。目前进入我国机器视觉市场的国外品牌有100多家，我国本土的企业负责销售代理的企业有200多家，专业的系统集成商超过50家。我国真正的专业机器视觉底层厂商凤毛麟角，本土机器视觉系统厂商和机器视觉系统元器件生产商不多。 许多跨国公司开始在中国建立自己的分支机构。一般他们会在北京、上海、广州、深圳等建立自己在中国的分支机构，来管理关键的客户以及向合作伙伴提供技术和商务支持。 视觉行业企业数量
机器人发展现状及未来趋势
一、机器人现状及国内外发展趋势 国外机器人领域发展近几年有如下几个趋势： 1．工业机器人性能不断提高（高速度、高精度、高可靠性、便 于操作和维修），而单机价格不断下降，平均单机价格从91年 的10．3万美元降至97年的6．5万美元。 2．机械结构向模块化、可重构化发展。例如关节模块中的伺服 电机、减速机、检测系统三位一体化；由关节模块、连杆模块 用重组方式构造机器人整机；国外已有模块化装配机器人产品 问市。 3．工业机器人控制系统向基于PC机的开放型控制器方向发展，便于标准化、网络化；器件集成度提高，控制柜日见小巧，且 采用模块化结构；大大提高了系统的可靠性、易操作性和可维 修性。 4．机器人中的传感器作用日益重要，除采用传统的位置、速度、加速度等传感器外，装配、焊接机器人还应用了视觉、力觉等 传感器，而遥控机器人则采用视觉、声觉、力觉、触觉等多传 感器的融合技术来进行环境建模及决策控制；多传感器融合配 置技术在产品化系统中已有成熟应用。 5．虚拟现实技术在机器人中的作用已从仿真、预演发展到用于 过程控制，如使遥控机器人操作者产生置身于远端作业环境中 的感觉来操纵机器人。
6．当代遥控机器人系统的发展特点不是追求全自治系统，而是致力于操作者与机器人的人机交互控制，即遥控加局部自主系统构成完整的监控遥控操作系统，使智能机器人走出实验室进入实用化阶段。美国发射到火星上的“索杰纳”机器人就是这种系统成功应用的最著名实例。 7．机器人化机械开始兴起。从94年美国开发出“虚拟轴机床”以来，这种新型装置已成为国际研究的热点之一探索开拓其实际应用的领域。我国的工业机器人从80年代“七五”科技攻关开始起步，在国家的支持下，通过“七五”、“八五”科技攻关，目前已基本掌握了机器人操作机的设计制造技术、控制系统硬件和软件设计技术、运动学和轨迹规划技术，生产了部分机器人关键元器件，开发出喷漆、弧焊、点焊、装配、搬运等机器人；其中有130多台套喷漆机器人在二十余家企业的近30条自动喷漆生产线（站）上获得规模应用，弧焊机器人已应用在汽车制造厂的焊装线上。但总的来看，我国的工业机器人技术及其工程应用的水平和国外比还有一定的距离，如：可靠性低于国外产品；机器人应用工程起步较晚，应用领域窄，生产线系统技术与国外比有差距；在应用规模上，我国已安装的国产工业机器人约200台，约占全球已安装台数的万分之四。以上原因主要是没有形成机器人产业，当前我国的机器人生产都是应用户的要求，“一客户，一次重新设计”，品种规格多、批量小、零部件通用化程度低、供货周期长、成本也不低，而且质量、可