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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1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。
由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
机器人视觉技术与应用近年来，随着机器人相关技术的不断成熟，机器人在人类生活中扮演的角色越来越重要。
机器人视觉技术，作为机器人人工智能的重要组成部分，大大提升了机器人在实际应用中的能力和精度。
在本文中，我们将探讨机器人视觉技术在各个领域中的应用。
一、机器人视觉技术的基本原理机器人视觉技术的基本原理即是模拟人眼识别物体的过程。
首先，机器人会通过摄像头捕捉到各种物体的图像信息。
然后，经过图像传输和图像处理处理之后，机器人便能够判别物体的类别，位置和大小等信息，并做出相应的反应。
机器人视觉技术由摄像头、图像传输系统以及图像处理算法等构成，其中图像处理算法是目前机器人视觉技术最核心的部分之一。
图像处理算法可以将图像中的各种信息提取出来，在此基础上进行分析，识别，判断和定位等操作。
二、机器人视觉技术在工业生产中的应用机器人视觉技术在工业生产中的应用非常广泛，主要用于各种生产线上的自动化控制。
例如：检测机械制件的质量是否合格，定位零件位置，进行组装等等。
以汽车工业为例，机器人视觉技术被广泛应用于汽车生产线上的自动化生产中。
机器人通过视觉技术可以检测汽车零件的尺寸，颜色等信息，并且能够在组装过程中自动辨别零件，实现自动化组装。
这大大提高了生产效率，缩短了生产周期和降低了劳动强度。
另外，在电子制造业中，机器人视觉技术也扮演了重要的角色。
芯片生产线上的贴片机器人依靠视觉技术准确地将各种电子元件粘贴到PCB板上。
三、机器人视觉技术在医疗领域中的应用机器人视觉技术在医疗领域中的应用日益广泛，如机器人手术，智能轮椅，智能病床等。
其中，机器人手术是应用最为广泛的领域之一。
在传统的手术中，外科医生需要通过人眼来观察手术部位，这不但需要医生具备高超的手术技能和意识，还对操作环境和规范的要求非常高。
而机器人手术通过引入机器人视觉技术，使外科医生可以通过周围视觉信息感知操作区域，完成更加精细、精确的手术。
因为机器人有更加灵敏的手部操作空间和放大功能，能够更好地控制手术过程中的刀具。
机器视觉与机器人视觉的比较机器视觉和机器人视觉都是现代人工智能领域中热门的研究方向，虽然两者有所重合，但本质上是不同的概念。
机器视觉是计算机视觉领域中重要的一个分支，着重于模仿人类视觉进行图像和视频的处理。
机器人视觉则侧重于策略性的实时感知，它与机器人本身联动，通过视频和传感器来感知周围环境。
本文将就这两种领域进行区分和比较。
1.理论知识点在机器视觉的算法中，最常见的是形态学算法，这是一种对图像形状和结构进行分析的算法。
在机器人视觉中，运用的理论知识点有两个：计算机视觉以及机器人学。
机器人学理论涉及机器人的构造和运动学，能够为机器人运动学和控制提供基础，以及空间推算的原理。
同时，机器学习技术也是两者都需要用到的技术，例如神经网络、支持向量机、决策树等。
2.应用领域相对于机器人视觉而言，机器视觉的应用场景更为广泛，如图像识别、车牌识别、人脸识别、虚拟现实和游戏等领域。
而机器人视觉则更多地应用于采集数据，检测和定位物体或者场景，以及在机器人导航、拾取和定位等任务中起到了重要的作用。
3.系统结构机器视觉和机器人视觉的系统结构也是不一样的，机器视觉更注重于计算机和传感器之间的数据交互，而机器人视觉更重视机器人和周边环境的交互。
在机器视觉的应用场景中，一般使用计算机（CPU）和图形处理器（GPU）的结合，搭建出的图像处理系统，再通过摄像头传感器采集图像数据进行处理和分析。
在机器人视觉的应用场景中，机器人自带检测和测距的传感器进行实时反馈，与机器人的关节控制结合就能实现机器人相关动作。
4.算法技术机器视觉的算法技术包括但不限于：边缘检测、滤波、二值化、形态学和特征提取等等，同时，还有神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度学习等算法技术。
机器人视觉的算法技术涉及的方面更多，包括运动策略、物体识别以及模式识别等多个方面。
5.应用效果在应用效果上，机器人视觉的效果因受到许多因素的影响可能会更为复杂和多样化，但是基本上是算法技术的体现。
机器视觉有哪些应用机器视觉是机器学习的一个分支，是一种能够让计算机技术"看"世界，并理解其内容的能力。
机器视觉的应用可以分为3-5项，可涵盖电脑视觉、机器人学以及机器视觉系统应用等方面：1. 电脑视觉电脑视觉，也称计算机视觉，是智能机器的一种能力，可以将复杂的图像数据进行分类处理，让计算机有能力分析图片内容，从而可以实现电脑自动识别物体、技术检测缺陷等功能。
电脑视觉除了可以实现图像识别外，也可以捕捉动态画面，将其转化为计算机可操作的数据，以此来实现自动检测动漫内容及跟踪等应用。
2.机器人学机器人学是机器视觉的核心工具之一，它是一门研究设计产生的机器与环境之间的联系的学科。
通过机器人学，一个机器可以去探索环境，学习环境信息，通过机器视觉来获取环境信息，实现机器人自动导航等功能。
3.机器视觉系统应用基于机器视觉的系统使用和分析图像来获取额外的信息，且可以在现实生活中起到重要的作用，为工程师们更好的研究和设计提供数据支持。
比如机器视觉系统可以用来解决质量检测问题，比如你可以给它一串研发的产品，让它自动去检查产品的品质，从而提高质量控制的效率。
机器视觉也可以用于机器人及移动机器人，可以用来实现可视化定位、手势识别等功能。
4.语音识别与文字识别基于机器视觉的语言识别系统就像机器的耳朵，它可以有针对性的去辨识声音环境中的特殊声音，而机器视觉技术也可以被用来实现三大语言识别技术：语音识别、文字识别和文本理解。
语音识别可以识别说话人的声音，把声音转化成文字识别，可以识别和辨别出一堆乱文字中正确的字母和汉字；最后，文本理解则是最贴近人眼的文字识别，将文字内容以结构化的文本形式输出出来，以此来实现文本的内容把握。
通过对机器视觉的应用进行介绍，不难发现，机器视觉技术正在广泛应用于日益多元的领域。
在国家政策的支持下，机器视觉行业极大的发展潜力将会被释放。
这种新技术也将会在未来科技发展新时代，产生更多想象空间。
机器人视觉与计算机视觉：有什么不同?
By Alex
机器人视觉、计算机视觉、图像处理、机器视觉和图形识别，这几者之间到底有神马区别呢？
要弄清楚他们哪一个是哪一个，有时候也真的是容易混淆的。
接下来看看这些术语的具体含义是什么，以及他们与机器人技术有什么关联。
读了这篇文章后，你就再也不会被这些概念弄糊涂了！
当人们有时候谈论机器人视觉的时候，他们搞混淆了。
当他们说，他们正在使用“计算机视觉”或“图像处理”的时候，实际上，他们的意思是正在使用‘机器视觉’，这是一个完全可以理解的错误。
因为，所有不同术语之间的界限有时候也是有些模糊的。
在这篇文章当中，我们分解了机器人视觉的“族谱”，以显示在更广泛的信号处理领域所在的位置。
什么是机器人视觉(Robot Vision)？
在基本术语中，机器人视觉涉及使用相机硬件和计算机算法的结合，让机器人处理来自现实世界的视觉数据。
例如，您的系统可以使一个二维摄像头，检测到机器将拿起来的一个对象物。
更复杂的例子可能是使用一个3D立体相机来引导机器人将车轮安装到一个以移动中的车辆上。
如果没有机器视觉，你的机器人基本上是个瞎子。
对一些机器人任务来说，这也许不是一个问题。
但对于某些应用来说，机器人视觉是有帮助的，甚至是必不可少的。
机器人视觉(Robot Vision)的“族谱”
机器人视觉与机器视觉密切相关，机器视觉我们稍后再介绍。
他们两个又都与计算机视觉密切相关。
如果他们谈论的是一个“族谱”，计算机视觉可以看作是他们的“父母”。
然而，为了详细的了解他们在整个系统中的位置，我们要更进一步介绍他们的“祖父母”-信号处理。
族谱
信号处理(Signal Processing)
信号处理包括处理电子信号，或是清理(例如：除噪)，提取信息，为输出到显示端的前置预处理，或者为他们的进一步处理做准备的预处理。
任何东西都可以是一个信号，或多或少。
有各种类型的信号可以被处理，例如：模拟信号，数字信号，频率信号等等。
图像基本上只是二维(或更多维)的信号。
对于机器人视觉，我们感兴趣的是针对图像的处理。
所以，我们在讨论图像处理，对吗？不对。
图像处理与计算机视觉(Image Processing vs Computer Vision)
计算机视觉和图像处理就像堂兄妹，但他们有着很不同的目标。
图像处理技术主要是用来提高图像的质量，将其转换成另外一种格式(如直方图)或改变它以进一步处理。
另一方面，计算机视觉更侧重于从图像中提取信息，以感知它们。
因此，您可能会使用图像处理将彩色图像转换为灰度图像，然后用计算机视觉检测图像中的对象。
如果我们再进一步往上看这个“族谱”，我们看到，这两个领域都受物理领域很大的影响特别是光学。
图形识别与机器学习(Pattern Recognition and Machine Learning)
到目前为止，情况还这么简单。
当我们将图形识别或更广泛的机器学习加入到“族谱”当中的时候，情况就开始变得有些复杂。
这个分支专注于识别数据中的图形，对于需要机器人视觉的旭东更先进的功能来说这是相当重要的。
例如，为了能够从它的图像中识别一个对象，该软件必须能够监测到它所看到的对象是不是之前看到过的对象。
因此，机器学习是计算机视觉除信号处理之外的另外一个母体。
然而，并不是所有的计算机视觉技术都需要机器学习。
你也可以使用信号，而不是图像进行机器学习，然后将其作为一个Input输入到机器学习算法。
例如。
计算机视觉检测到传送带上的零件大小和颜色，然后机器学习根据它从正常的良品看起来应该是什么样子学到的知识，来判定这些零件是不是不良品。
机器视觉(Machine Vision)
现在我们谈到机器视觉，一切都将改变。
这是因为机器视觉完全不同于之前谈到的术语。
它更侧重于特定的应用，而不仅仅是关注技术的部分。
机器视觉是指工业用途的视觉来进行自动检测、过程控制和机器人导引。
“族谱”的其余部分是科学领域，而机器视觉是一个工程领域。
某种程度上来说，你可以认为机器视觉是计算机视觉的孩子，因为它使用计算机视觉和图像处理的技术和算法。
但是，虽然它可以用来指导机器人的，他又不完全是机器人视觉。
机器人视觉(Robot Vision)
机器人视觉
最后，终于到达机器人视觉。
如果你一直跟随阅读这篇文章直到现在，你会意识到机器人视觉采用了所有以前的技术。
在许多情况下，机器人视觉和机器视觉相互交替使用。
然而，还是有些微妙的差异。
一些机器视觉应用，如零件监测，与机器人无关，工件仅仅是放置在一个用来探测不良的视觉传感器前面即可。
机器视觉而非机器人视觉
此外机器人视觉不仅是一个工程领域。
它也是一门有自己特定的研究领域的科学。
区别于春计算机视觉研究，机器人视觉必须将机器人技术纳入到其技术和算法，如运动学，参考帧校准和及爱人物理影响环境的能力。
视觉伺服就是一个智能被称为机器人视觉技术而不是计算机视觉的完美典范。
它涉及到机器人的运动控制，通过使用视觉传感器检测到机器人位置的反馈。
输入与输出
下面汇总上面介绍的每个领域术语的基本的输入和输出来结尾这篇文章。
备注：。
