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浙江大学博士学位论文 计算机泛视觉体系中的人机协同理论 及其应用基础研究 计时鸣 全文摘要 计算机视觉虽己成为工程领域重要的信息感知手段，但实际上视觉信息感知无论从理 论还是从技术发展看，与日益增长的应用需求相比仍有很大差距，针对这些差距所提出的 计算机泛视觉理论( c o m p u t e rp a n v i s i o nt h e o r y ，简称c p v 理论) ，试图通过视觉信息与非 视觉信息的综合集成、人类与机器智能的综合集成，形成整体优势，以推进视觉信息( 包 括非视觉信息) 感知技术在工程实际中的普及应用。 本文在国家教委博士点科研基金“计算机泛视觉理论及其在自动化制造过程中的应 用基础”项目的资助下，作为c p v 理论研究的重要组成部分，从方法论的角度发展了一套 计算机泛视觉体系( c o m p u t e rp a n v i s i o ns y s t e m ，简称c p v s ) 下基于信息可视化交互的人 机协同方法( v i s u a l i n f o r m a t i o n i n t e r a c t i o nb a s e dh u m a n - m a c h i n ec o o p e r a t i o n ，简 称c ) 并建立了相应的理论框架，该方法利用c p v s 的特点实现人机智能的综合集成， 的现实意 具体研究 内容、意义和取得的主要成果。 第二章研究了工程感知任务的分类问题。根据任务特征和人机智能特点，将信息感知 任务划为分纯人工、纯机器或人机协同( h u m a nm a c h i n ec o o p e r a t i o n ，简称瑚c ) 模式，提 出了实施分类的“效率一可靠性一代价”三要素准则，并就h m c 模式中的人机任务再分工给 出了一种可行的方法。 第三章从方法论的角度，结合c p v s 的特点，研究了v h m c 的相关理论框架和实现技术。 提出了描述人机协同机制的形式化工具、实现人机协同界面可视化的方法和基于v 删c 实现 不确定推理的方法。 第四章研究了c p v 感知系统设计中的感知算法选择和参数优化的人机协同方法。对可 视化标准样本数据的生成、算法选择和参数优化的评价标准等问题进行了探索，提出了基 于v 瑚c 的算法不确定问题和算法不确定参数泛定问题的人机协同求解方法，该方法解决了 将人的不精确结论与计算机的定量计算结果有机结合完成多目标综合评价的问题。 第五章探索了由算法组合形成完整的c p v 感知过程的动态规划问题。分析了c p v 感知 过程规划的特殊性，建立了规划链可控生长的新概念，进而提出了基于建模与规划同步机 制的动态规划方法( d y n a m i cp l a n n i n gi ns y n c h r o n i s mw h t hm o d e l i n g ，简称d p s m ) ，该 方法借助v h m c 控制规划链的生长、分裂和进化，从而约束搜索空间和减少计算量。讨论了 在c p v 感知系统运行过程中实现v h m c 的激活、建议、决策和执行环节的合理组合模式。 v ：，。一 ? 计时鸣：计算机泛视觉体系中的人机协同理论及其应用基础研究 第六章将c p v s 下的人机协同技术应用于若干工程实际系统，取得了理想的效果，从实 践方面验证了本文理论在实际中的现实意义。初步建立t c p v s 下用于实现人机协同的v h m c 工作平台，为研究工作的进一步深入提供了一个实验环境。 、， 第七章概述了本文研究的主要成果与结论，对本文论及问题的未来发展进行了展望夕v 关键词：计算机视觉，计算机泛视觉，人机协同，可视化，算法评价，多目标优化，动态规划 i i r e s e a r c ho n t h e o r yo fh u m a n - m a c h i n ec o o p e r a t i o n i nc o m p u t e rp a n - v i s i o ns y s t e ma n di t sa p p l i c a t i o n j is h i m i n g a b s t r a c t c o m p u t e rv i s i o nh a sb e e na ni m p o n - tt o o lo fi n f o r m a t i o na p p e r c e i v ei ne n g i n e e r i n g f i e l d s ，b u tc o m p a r ew i t hi n c r e a s i n ga p p l i c a t i o nr e q u i r e m e n t ，i t st h e o r ya n dt e c h n i q u es t i l l h a v eal o n gw a yt og o c o m p u t e rp a n - v i s i o n ( c p 功t h e o r y ，w h i c hi sp r o v i d e dt oo v e r c o m e d i f f i c u l t i e so fc o m p u t e rv i s i o ni na p p l i c a t i o no fe n g i n e e r i n g ，t r i e st op r o m o t ef a r - r a n g i n g a p p l i c a t i o no fv i s i o n i n f o r m a t i o na n dn o n - v i s i o na p p e r c e i v et e c h n i q u e si n e n g i n e e r i n g f i e l d sb ym c a u so fs y n t h e s i z i n gv i s i o na n dn o n - v i s i o ni n f o r m a t i o na n ds y n t h e s i z i n gh u m a n i n t e l l i g e n c ea n dm a c h i n ei n t e l l i g e n c e t of o r mt h e i rc o o p e r a t i o n s u p e r i o r i t y i nt h i s d i s s e r t a t i o n s u p p o r t e db yt h e i t e m ”r e s e a r c ho nc p yt h e o r ya n di t s a p p l i c a t i o nb a s ei na u t o m a t i cm a n n f a c t o r vp r o c e s s e s ”o fs c i e n t i f i cr e s e a r c hf u n df o rp h d o fn a t i o n a le d u c a t i o n a la d m i n i s t r a t i o n ，t h et h e o r e t i c a i f r a m ea n dm e t h o d so fv i s u a l - i n f o r m a t i o n - i n t e r a c t i o n b a s e dh u m a n - m u c h m ec o o p e r a t i o n ( v i t m c ) i n c o m p u t e rp a n v i s i o ns y s t e m ( c p v s ) a r e d e v e l o p e do nm e t h o d o l o g y ，a si m p o r t a n tp o r t i o no fc p vt h e o r y t h i sr e s e a r c hp r o v i d e sa ni n n o v a t i v et h i n ka n daf e a s i b l et a c t i cb ym e a n so f s y n t h e s i z i n g h u m a n i n t e l l i g e n c ea n dm a c h i n ei n t e l l i g e n c ei nc p v sf o rc o m p l e xi n f o r m a t i o na p p e r e e i v e a n d d e s i g no f i n f o r m a t i o na p p e r e e i v es y s t e mi ne n g i n e e r i n ge n v i r o n m e n t i nc h a p t e r1 ，t h ee n g i n e e r i n gb a c k g r o u n da n de x i s t e n tp r o b l e m so f c o m p u t e rv i s i o n r e s e a r c ha r ea n a l y z e d ，t h er e a l i s t i c s i g n i f i c a n c eo fc p vt h e o r yr e s e a r c h ，a n di t sb a s i c c o n t e n ta n d d e v e l o p m e n t a r es u m m a r i z e d t h er e s e a r c hg o a lo f t h ed i s s e r t a t i o ni s p r o p o s e d a n dt h e c o n t e n t ，s i g n i f i c a n c ea n do b t a i n e dm a i nc o n c l u s i o n s i nt h ed i s s e r t a t i o na r e i n t r o d u c e d c h a p t e r2p r o p o s e dac l a s s i f y i n gm e t h o do fm o d eo fi n f o r m a t i o na p p e r c e i v et a s k si n e n g i n e e r i n g ，w h i c hc l a s s e st h et a s k so fi n f o r m a t i o na p p e r c e i v ei n t ot h r e em o d e s ：曰i m a n o n l y ( h o ) ，m a c h i n eo n l yt m o ) a n dh u m a n - m a c h i n ec o o p e r a t i o n ( h m c ) e f f i c i e n c y - r e l i a b i l i t y o c a s t 伍盈0t h r e e - f a c t o rr u l ei sp r e s e n t e df o rt h ec i a s s i f y i n g am e t h o dt h a ti s c a l l e dm r u l e ，i sg i v e nf o rd i v i d i n gt h ew o r k so f h u m a n a n dm a c h i n ei nm o d eh m c i n c h a p t e r3 ，t h e t h e o r e t i c a lf r a m ea n d t e c h n i q u e o fv h m ci sr e s e a r c h e do n m e t h o d o l o g ya n db a s e do nt h ec h a r a c t e r i s t i co fc p m 殳at 0 0 1 c a l l e dg r a p h s f o r a c t i v i t i e so f h u m a na n d m a c h i n e ( g a h m ) ，i sc r e a t e df o ri l l u s t r a t i o n a ld e s c r i b i n gt h ed e t a i l so fa c t i o n s ， c o n j a c t i o n s ，s e q u e n c e ，i n f o r m a t i o nt r a n s l a t i o ni nt h ep r o c e s s e so f h m c t h e t e c h n i q u et o b u i l d i n gv i s u a li n t e r f a c eo fh m c a n dn o n - c e r t a i nr e a s o n i n gm e t h o db a s e do i l v i t m ca r e p r o p o s e d i i n c h a p t e r4 t h eh m c m e t h o d so fa p p e r c e i v ea l g o r i t h m i e c t i n ga n dp a r a m e t e r s o p t i m i z i n g f o r d e s i g n o f ( p 矿i n f o r m a t i o n a p p e r e e i v es y s t e m s a r er e s e a r c h e d t h e p r o b l e m s o n b u i l d i n g v i s u a ls t a n d a r d s t y l e b o o k , s e l e c t i n ga p p e r c e i v ea l g o r i t h m a n d e v a l u a t i o ns y s t e mt oq u a l i t i e so fa p p e r e e i v e a l g o r i t h ma n dp a r a m e t e r so p t i m i z i n ga r e d i s c u s s e d y h m cb a s e dm e t h o d so fs o l v i n gu i f c e r t a i n a 1 2 0 r i t h m u n c e r t a i ns o l u t i o n p r o b l e i n ( u a u s p ) a n du i w e r t a i na 1 2 0 r r h ma n du n c e r t a i np a r a m e t e r - u n e e r t a i hs o l u t i o n p r o b l e m ( u a u p - u s p ) a r ep r o p o s e d t h e s em e t h o d ss o l v et h ep r o b l e m so fc o m b i n i n g h u m a n s n o n - p r e c i s i o nq u a l i t a t i v er e a s o n i n g w i t h p r e c i s i o nq u a n t i t a t i v e r e s u l t so f c o m p u t e r f o rm u l t i - o b j e c t i v eo p t i m i z a t i o np r o b l e m s c h a p t e r5e x p l o r e dt h ed y n a m i cp l a n n i n gm e t h o df o rc o m p o s i n gar e a s o n a b l ec p v a p p e r e e i v ep r o c e s sw i t hs o m ea l g o r i t h m sb a s e do nt h em e t h o d so b t a i n e di nc h a p t e r4 f i r s t ， e s p e c i a ld i f f i c u l t i e si nt h ed y n a m i cp l a n n i n go fc p ya p p e r e e i v ep r o c e s sa r ea r i a l y z e d a n d t h e nan e wc o n c e p t , c o n t r o l l a b l ep l a n n i n gc h a i ng r o w t h i sb u i l ta n dd y n a m i c p l a n n i n g i ns y n c b r o n i s mw i t h k l o d e l i n g ( d p s a i ) i sp r o p o s e df o ro v e r c o m i n g t h e s ed i f f i c u r i e s d p s m i m p l e m e n t sa n e v a l u a t i o nt ot h es y n t h e t i c a ls t a t u so fp l a n i n gc h a i n g r o w t ha n dl o c a l a l g o r i t h mo p t i m i z i n gb ym e a n so fv h m c d p s i 4c o n t r o i sp l a n i n gc h a i n st og r o w ，d i v i d e a n de v o l v ef o rr e s t r i c t i n gs e a r c hs p a c ea n d r e d u c i n gc a l c u l a t i o n d p s m e a nb eu s e df o rt h e p l a n n i n gp r o b l e m st h a th a v ea na f l e r e f f e c tm o d e f i n a l l y ，r e a s o n a b l ec o m b i n a t i o nm o d e l s o ff o u rl i n k s t h ea c t i v a t i o n ，t h e s u g g e s t i o n ，t h ed e c i s i o n - m a k i n ga n dt h ep e r f o r m f o r i m p l e m e n t i n gv h m c i n ac p v a p p e r c e i v e p r o c e s s a r ed i s c u s s e d i nc h a p t e r 6 ，e n g i n e e r i n ga p p l i c a t i o nm e t h o d s o f t h et h e o r i e sa n d t e c h n i q n e sp r o p o s e di nt h i s d i s s e r t a t i o na r ei n t r o d u c e db ym e a n so fs o m ee n g i n e e r i n gi t e m s , t h e i r p r a c t i c a le f f e c t sa r e i l l u s t r a t e d ，t h e s ei t e m sp r o v et h er e a l i s m s i g n i f i c a n c e a n d f e a s i b i l i t yo f t h e o r i e sa n dt e c h n i q u e s r e s e a r c h e d i n t h i s d i s s e r t a t i o n a v h m c w o r k i n t e r f a c e i s b u i l t f o r 删c m c p - 嚣, w h i c h p r o v i d e d a e x p e r i m e n t e m 血 o n m e n t f o r f a r t h e rr e s e a r c h e s i nc h a p t e r 7 ，t h ei m p o r t a n tc o n c l u s i o n so f t h i sd i s s e r t a t i o na r cs u n n n a r i z e da n dt h ef u r t h e r w o r k sa r ea l s og i - e n k e y w o r d s ： c o m p u t e r v i s i o n ，c o m p u t e rp a n - v i s i o n ，h u m a n m a c h i n ec o o p e m r i o n v i s u a l i z a t i o n ，a l g o r i t h me v a l u a t i o n ，m u l 啦o b j e c t i v eo p t i m i z a t i o n ， d y n a m i cp l a n n i n g 浙江大学博士学位论文 致谢 本论文是在程耀东、周晓军、王烈鑫三位教授的悉心指导下完成的。 值此论文定稿之际，首先衷心感谢导师程耀东先生。在攻读博士学位期间， 先生始终给予学生以关怀、教诲与帮助，论文的选题、研究直至定稿过程无不 倾注了先生大量的心血，先生渊博的知识、严谨的治学态度、高尚的思想情操 与为人师表的风范使我受益终身，与先生结下的师生之情永难忘怀。 深深感谢导师周晓军教授，本学位论文得到周教授诸多学术思想的启发和 自始至终的指导和帮助，周教授的意见与建议给研究工作以直接的支持和推 动，孜孜教诲和精心指导使论文顺利完成。 由衷感谢导师王烈鑫教授，正是在王教授的鼓励下，学生踏上了攻博之路， 值此学成之际，对导师多年在学业、论文和研究工作各方面给予学生的指教、 引导和关心谨致以崇高的敬意。 感谢陈子辰教授、孙月明教授、柯映林教授、唐任仲教授、潘晓弘副教授在 四年学习期间的支持与帮助，感谢莫锦秋博士后、车录峰博士、汪亚明博士等 同学对研究工作的合作、交流和支持。感谢陈胜勇、俞文杰、张菊梅、李晗等 硕士生给予的协助。感谢浙江大学生产工程研究所及所有在本人攻读博士期间 结识的老师同学们，本人将永远铭记他们的友谊。 感谢国家教委博士点专项科研基金项目“计算机泛视觉及其在自动化制造 过程中的应用基础”，国家自然科学基金项目“高分子构件表面应力场检测及 其可视化研究”对本文研究的支持与资助。 感谢本人工作单位浙江工业大学为本人攻读博士学位所提供的便利与支 持。感谢浙江工业大学机电工程学院、浙江工业大学机电一体化工程研究所的 同事们给予的关心与帮助。 最后，衷心感谢妻子姜肖梅女士对我始终如的理解和支持，使我得以顺 利完或学业。感谢岳父母多年的帮助，同时，向儿子表示深深的歉意，由于我 忙于学业，未能给予他更多的关怀和照顾。谨献本文表示我对己故父母和所有 亲人的谢意和深深的爱。 计时鸣 一九九九年秋于求是园 v 计时鸣：计算机泛视觉体系中的人机协同理论及其应用基础研究 c p v c p v a p c p v a p p c p v i c p v s c s p d p g d p s m d s e r c f i b g a h m h m c h m i m h o m m i r m o p g s i b u a u s p u a u p u s p u p u s p v h m c x 缩写词索引 c o m p u t e rp a o v i s i o n c p v a p p e r c e i v ep r o c e s s c p v a p p l a n n i n g c o m p u t e r p a n v i s i o ni n f o r m a t i o n c o m p u t e rp a n v i s i o ns y s t e m c e r t a i ns o l u t i o np r o b l e m d i f i e r e n e eo fp o s i t i o n g r a y d y n a m i cp l a n n i n g i ns y n c h r o n i s m w h t hm o d e l i n g d e m p s t e r s h a f e r e f f i c i e n c y r e l i a b i l i t y - c o s t f i r s ti n t e l l i g e n tb o d y g r a p h sf o ra c t i 、r i t i e so f h u m a na n dm a c h i n e h u m a nm a e h i n ec o o p e r a t i o n m e t a s y n t h e s i so fh u m a n m a c h i n e i n t e l l i 窑e n e e h u m a n o n l y m e t a s y n t h e s i s o fm u l t i i n f o r m a t i o n r e s o u r c e s m a c h i n e0 n l y p o s i t i o n g r a y s e c o n d i n t e l l i g e n tb o d y u n c e r t a i n a l g o r i t h m u n c e r t a i n s o l u t i o np r o b l e m u n c e r t a i n a l g o r i t h ma n du n c e r t a i n p a r a m e t e r - u n c e r t a i ns o l u t i o n p r o b l e m u n c e r t a i np a r a m e t e r - u n c e r t a i n s o l u t i o np r o b l e m v i s u a l i n f o r m a t i o n i n t e r a c t i o n b a s e dh m c 计算机泛视觉 c p v 感知过程 c p v 感知过程规划 计算机泛视觉信息 计算机泛视觉体系 确定解问题 灰级的差分 建模规划同步的动态规划方法 ( 姓名) 效率可靠性一代价 第一智能主体 人机活动图示工具 人机协同模式 人机智能综合集成 纯人工模式 多类信息资源综台集成 纯机器模式 位置灰级 第二智能主体 算法不确定问题 算法不确定参数泛定问题 参数泛定问题 基于可视化信息交互的人机协同方 法 塑堕堕! 盐簦竖燮箜薹主塑叁垫塑塑里堡丝基望星墨型里塑 缩写词索引 c p v c p v a p c p v a p p c p v i c p v s c s p d p g d p s m d s e r c f i b g a h m h m c h m i m h o m m i r m o p g s i b u a u s p u a u p u s p u p - u s p x c o m p u t e rp a n v i s i o n c p va p p e r e e i v ep r o c e s s c p v a pp l a n n i n g c o m p u t e rp a n v i s i o ni n f o r m a t i o n c o m p u t e rp a n v i s i o ns 、s t e m c e r t a i ns o l u t i o np r o b l e m d i f f e r e n c eo f p o s i t i o n - g r a ) d y n a m i cp l a n n i n gi ns y n c h r o n i s m w h t hm o d e l i n g d e m p s t e r s h a f e r e f f i c i e n c y r e l i a b i u t y c o s t f i r s ti n t e l l i g e n tb o d y g r a p h sf o ra c t i s i t i c so f h n m a na n dm a c h i n e h n m a nm a c h i n ec o o p e r a t i o n m e t a s v n t h e s i so fh u m a n - m a c h i n e i n t e l l i g e n c e h u m a n0 n l y m e t a s y n t h e s i so fm u l t i i n f o r m a t i o n r e s o u r c e s m a c h i n eo n l 3 7 p o s i t i o n - g r a y s e c o n di n t e l l i g e n tb o d ) u n c e r t a i na l g o r i t h m - u n c e r t a i n s o l u t i o np r o b l e m u n c e r t a i na i g o r i t h ma n du n c e r t a i n p a r a m e t e r u n c e r t a i ns o l u t i o n p r o b l e m u n c e r t a i np a r a m e t e r u n c e r t a i n s o l u t i o np r o b l e m v i s u a l - i n f o r m a t i o n i n t e r a c t i o n b a s e dh m c 计算机泛视觉 c p v 感知过程 c p v ! 麴过程瓶芷c 计算机泛视觉信息 计算机泛视觉体系 确定解问题 灰级的差分 建模规划同步的动态规戈l 方法 ( 姓名、 效率可靠| 生代价 第一智能主体 人机活动图示工具 人机协同梗式 人机智能综合集成 纯人工模式 多类信息资源综合集成 纯机器模式 位置灰级 第= 智能主体 算法不确定问题 算法不确定参鼗j 乏定问题 参数泛定问题 基于可视化信息、交互的人机协同方 法 浙江大学博士学位论文 第一章绪论 【内窖提要】本章分析了计算机视觉研究的工程背景和存在的问题，在此基础上阐述了 计算机泛视觉理论的基本内容和研究进展，简述了本文研究的意义、内容、创新点和做出 的主要贡献 1 1 计算机视觉研究的意义与存在的问题 1 1 1 计算机视觉研究的工程背景 视觉是人类感知世界的最重要手段，人获取的信息7 5 以上来自于视觉。故而视觉信 息对基于信息驱动的自动化系统而言，同样具有重要意义。它独特的空间结构，使之蕴涵 有比其它信号更多的信息量，可被利用来感知环境、工作对象和系统自身的工况。通过它 可在非接触条件下实现机器与被检对象、机器与部件、人与机器间的信息交互，这点对 各行业都具有十分强烈的吸引力。计算机技术的迅猛发展，使之成为研究视觉机理和实现 机器视觉的最佳辅助 具，依靠计算机可以使人类理解自身视觉的机理和实现具有与人类 视觉相类似或更强大能力的机器视觉系统成为可能。 计算机视觉理论的研究始t - 5 9 年代，于6 0 年代开始崛起。开始的研究集中于由圈像特 征进行模式识别，特征提取与模式匹配主要在二维图像基础上完成，随后研究重点逐步向 利用二维图像参数对景物进行三维立体重构和景物理解方面转移。在此过程中，d m a r t ( 美 国) 创立了视觉计算理论”，确立了视觉计算的形式化体系和计算机解决视觉问题的基本 策略提出了许多从图像推导形状的基本算法1 1 4 1 2 4 。 在理论研究的支持f ，机器视觉于7 0 年代开始在心鼙领域得到应用，在晶体管引焊 2 5 1 1 2 6 1 集成芯片定位1 2 ”、p c b 板自动钻孔【2 9 j 、电路导通模式测试 3 0 d t 】【” 1 3 3 1 1 3 4 i 、集成 电路掩模检验 2 5 1 , 灯丝自动安放【3 6 j 【3 7 l 、螺纹和弹簧检验 3 8 j 等场合，均有使用机器视觉的 报道c 机器视觉改善了复杂检测环节的工作效率，例如防水导线连接器的视觉检验系统每 小时可完成4 0 0 0 个工件的检验p 。 8 0 年代中期，美国工业机器人协会与密执安大学联合成立的d e l p h i 预；l | ； 调查组对机器 视觉的应i j 进行了广泛调研，结果表明，在汽车、电子、食品、医药等众多生产企业机 器视觉被大量而成功地应用，包括利用视觉技术实现对产品的鉴定、计数、识别、分类、 计量、探伤、跟踪等。 现代高科技的发展促使机器视觉向更复杂的感知世界进军卜f 5 q 【9 9 1 【1 “。机器人的应用 推动三维机器视觉的发展，而机器视觉与伺服控制技术在机器人上得以有机结合，诞生了 视觉反馈伺服定位技术h 1 】 4 2 1 | 4 3 】。f m s 的迅速发展，为机器视觉提供了发挥威力的空间， 机器视觉在刚s 中替代人执行许多感知任务卜h 5 】_ i 4 s 4 7 m “，包括工件的识别、工件的分选、 i 一件的定位、i 件的统计和刀具的管理及分送等川。例如日本的c p tv i s i o n v s 一6 5 0 2 a 计时鸣：计算机泛视觉体系中的人机协同理论及其应用基础薪究 系统 s o l 具有位置识别、形：状判定和形状检查的功能，而用于智能加f 中心的视觉系统p “， 可摄取f 台上j 件毛坯的蹦缘，并根据零件没计信息，判别l ：件毛坯安装状态和 件坐 际在机床坐标系中的位置，将视觉信息用于指导加工过程。 在我国，发动机连轩尺寸在线检测i s 4 1 冷轧带钢表面边缘缺陷检测口p “，工件尺寸 检测与安装泣姿监测i ”1i 5 ”，集成电路硅片表面缺陷检测i ”、水泥生抖球径检测i 嘲、异 犁钢材横簸面检测、轿车车身视觉检测f “1 等场合，也有机器视觉成功应用的报道 1 5 卜 u - l 阱【6 1 。 综上，计算机视觉的工程应用背景十分广阔，仅在制造业就可在判别制造对象的加工 质量、识别自动传送的工件、判别机器人( 机械手) 自身的姿态与方位、判别设备工况和 刀具的完好程度等方面发挥作用，从而保证生产过程中的产品质量、生产效率和设备安 全，改善制造系统柔性，降低处理新产品时重组工位的消费，使自动化系统在适应环境的 不确定陛方面显示出明显优势”6 i 1 7 s o 1 1 2 计算机视觉研究存在的问题 随着现代科学技术的发展，越来越多的领域要求计算机视觉发挥作用，同时要求完成 的感知任务也越来越复杂，与日益增长的应用需求相比计算机视觉理论和技术发展仍有 很丈差距。 从机理探索方面而言，对视觉的认知远未达到可揭示本质的程度，同时，视觉感知问 题的研究很大程度上受制于人工智能研究水平的限制。h l d r e y f u s 于1 9 7 9 年提出了人工 智能极限的，他将智能活动分为刺激一反应类、形式化的数学思维类、需要启发式程序 的复杂形式化类和有规律但无规则的非形式化类。现阶段，采用计算机求解后两类智能问 题是十分困难的，这直接限制了计算机视觉的发展，从而导致机器视觉面对许多复杂感知 问题力不从心。 抛开具体实现技术不谈，仅从理论角度来看计算机视觉的发展局限，可以说问题的焦 点集中于对视觉不适定问题求解方面所遇到的困难。所谓不适定性，引自于h a d a m a r d 在偏 微分方程领域所使用的概念，在计算机视觉问题求解时称一个问题是适定的，如果它的解 存在、唯一、且连续地依赖于初始数据，否则为不适定的1 2 2 1 。三维世界投影为二维图像将 导致信息损失，而肖获取的数据中蕴涵的信息不足以难一重建数据缺乏区域的结构时，必 然会出现不适定问题。不适定问题是计算机视觉理论研究和【程应用均不可回避的问题。 一种迫不得已但在部分场合是有效的方法是采用一些先验性的假设为信息不足的区 域提供主观上的约束，例如b a r r o w 将人的先验知识转化为景物、照明和传感模型，引入 问题求解高层对低层的指导机制，解决了丢失深度信息而导致的不适定问题【6 9 | ：b a l l a r d 和 b r o w n 研究了促使图像信息与先验知识相互作用的方法【7 “。m c c a f f e r t y 提出视觉拓扑计算 理论o ”，该理论：晦连续性、接近性、相似性、封闭性、对称性、图形与背景的分离性等概 念引入规觉分忻。 常肆 假设包括表面存在、分层组织、相似性、空间连续假设、运动的连续性等【“】。应 用先验性的假设方法必须首先将先验知识转化为机器可以理解和使用的机器知识，但在构 建专家系统知识库方面的困难和假设的精确量化及准确的含盖面不易把握的缺陷，实际上 浙江大学博士学位论文 限制了此方法的j j 泛应用。 为了克服主观先验假殴方法的缺点，出现了直接基于被检铡的对象建立先验模型的方 法，与自动化制造业密切相荚的方法被称为基于c a d 模型的计算机视觉，它对于解头视觉 不适定问题具有积极的意义。基丁c a d 模型的计算机视觉的概念由b i rb h a n u 提出1 _ j ， 其基本思路是以c a d 2 维建模系统为基础自动生成视觉系统模型及识别策略井应用于机 器人的视觉感知和视觉伺服，以完成实时引导、空间路径规划、运动操作的多层次多分辨 率的定位1 7 2 l - l 。这一研究目前还是初步的，虽然已经有一些基于c a d 模型的视觉系统问 世，例如h a n s e n 的a l p h a 1 系统 7 6 l ，f i v n n 的b o n s a i 系统【”i ，i k e u c h i f i b i n p i c k ；n g 系统”1 ， c a m d s 的p r e m i o 系统矧，o o a d s f l , + j f a s t3 dm o d e l - b a s e dv i s i o ns y s t e m i 鼬1 。国内则有甲科院 f l c v c a d 、清华大学的c m m s l 8 ”等，但是由于它们所采用的所i 目c a d 模型系统与工程实 际中j h 泛应朋的i ：程c a d 软件所采用的模型表达机理有本质的区别，两者兼容问题没有解 决，这一方法推j “至工程领域尚需时日。 综上所述，视觉机理的认知、智能问题的机器求解、信息丢失导致的不适定性三大难 题从机理上限制了计算机视觉技术的推广应用，而现有物理系统的性能，尤其在速度和存 储量方面的不尽人意从实现方面限制了计算机视觉技术的工程应用。因此，我们迫切需要 一些新的思路和理论方法来克服目前应用中所面i 艋的困难。 1 2 计算机泛视觉理论( c p v 理论) 的提出与研究进展 1 2 1 计算机泛视觉理论提出的背景 1 2 1 1 关于人机智能综合集成的问题 基于上一小节的阐述和人工智能、视觉机理研究所面临的困境f 1 4 9 | ”，我们必须形成 一些新的思路和研究方法以适应对日益增长的视赏技术的需求。 就智能问题而言，许多科学家，例如b h i l l e r ，o t t i n g e r 、jp i l ls 、r o e s n b r u s e 6 8 1 和我国的钱学森1 8 7 】、马希文1 8 5 、戴汝为【8 8 】1 9 0 1 1 9 1 】、路甬祥1 9 2 1 1 9 3 】i ”、冯珊等，从不同 的角度提出了人机协同的观点，他们的基本思路是一致的，即“人同计算机一起能够完 成谁也无法单独完成的事”。 视觉感知方面存在大量机器无法独立解决的问题，引入人机智能综合集成的方法，通 过人机协同解决这些问题是目前唯一可行的选择。人机协同技术能够解决此类问题是有根 据的，首先，有很多视觉感知问题本身就是由人i 完成的例妞无损探伤x 光片、金楣照 片，医学方面的b 超、c t 、胃镜、眼底图像等的判滇t l s 7 + 【”“。在此基础上引入人机协同技 术，利j i 计算机在定量方面的优势，辅助读片人员获取定量信息，显然可提高读片效率和 辨识准确性。其次，对可实现视觉自动化的场合，引入人机协同技术的优点在子可处理一 些复杂的异常情况，而