计算机视觉和机器人视觉概述

1、机视觉研究的基本框架。 进入80年代中后期，随着移动式机器人等的研究，视觉研究与之密切结合，大量引入了空间几何的方法以及物理知识，其主要目标是实现对道路和障碍的识别处理。这一时期引入主动视觉的研究方法，使用了距离传感器，并采用了多传感器融合等技术。 3. 计算机视觉研究存在的问题 世界各国的研究者们按照Marr提出的基本理论框架，对计算机视觉系统的各个研究层次进行了大量的研究，并提出了相应的解决方法，但总的来讲，这些方法都存在着一些问题控制工程网版权所有，或缺乏通用性，或抗干扰能力差，或存在多解性，其原因如下：一是计算机视觉是一个逆问题，即输入图像为二维图像的灰度，它是三维物体几何特征、光照、

2、物体材料表面性质、物体的颜色、摄像机参数等许多因素的函数。由灰度反推以上各种参数是逆问题，而这些问题大都是非线形的，问题的解不具有唯一性，而且对噪声或离散化引起的误差都极其敏感；另一个原因是Marr的视觉系统框架是一个自上而下的、模块的、单向的、数据驱动型的结构。神经生理学的深入研究表明，这种结构与人的视觉系统还有很大差距，生物视觉系统的认知过程是一种与外界交互作用的有目的、主动性过程，而不仅仅是一种被动式的反应。 4. 机器人视觉的概念 1. 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。2. 机器人视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能从客观事物

3、的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。 人类视觉系统的感受部分是视网膜CONTROL ENGINEERING China版权所有，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到视网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维成像来对该物体进行三维理解。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（灰度阵列）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。 5. 机器人视觉的发展 机器人视觉系统按其发展可分为三代。第一代机器人视觉的功能一般是按规定流程对图像进行处理并输出结果。这种系统一般由普通数字电路

4、搭成，主要用于平板材料的缺陷检测。第二代机器人视觉系统一般由一台计算机，一个图像输入设备和结果输出硬件构成。视觉信息在机内以串行方式流动，有一定学习能力以适应各种新情况。第三代机器人视觉系统是目前国际上正在开发使用的系统。采用高 速图像处理芯片，并行算法，具有高度的智能和普通的适应性，能模拟人的高度视觉功能。 6. 计算机视觉和机器人视觉的比较 计算机视觉与机器人视觉有很多的相似之处，两者的基本理论框架、底层理论、算法等是相似的，但计算机视觉与机器人视觉研究的最终目的不同：前者主要研究视觉检验，精度要求高，速度不是主要考虑的问题；而机器人视觉主要研究在视觉引导下机器人对环境的作用，有实时性的要

5、求。因此机器人视觉研究存在更多的困难。 7. 机器人视觉系统的方法（本文略） 8. 机器人视觉国内外的应用 国外机器视觉系统应用于很多方面控制工程网版权所有，如用于海洋石油开采，海底勘查的水下机器人;用于医疗外科手术及研究的医用 标签:机器人视觉,机器视觉,计算机视觉, 【1】【2】下一页 关闭 打印 版权声明：版权归中国控制工程网所有，转载请注明出处！相关文章 凌华科技量测自动化及嵌入式计算产品瞩目 全球PLC市场依托汽车制造业的发展快速壮 凌华科技首登2010上海工博会 凌华科技今年前三季自结营收累计逾864万 独立照相机系统的发展趋势 康耐视：布局全球市场 打造全方位服务 机器视觉市场开

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