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什么是“機器視覺”機器人視覺系統#機器換人# 二維碼
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機器人視覺系統#機器換人# 智能機器人的控制流程由環境感知、控制決策和執行機構三個部分組成，而智能機器人的視覺系統則由硬件和軟件兩部分組成。
硬件 機器人視覺系統可以分為通用型機器人視覺系統和嵌入式機器人視覺系統兩種類型。通用型機器人視覺系統由上位機、圖像采集卡、CCD等共同組成，其主要優點是使用方便、通用性好，而主要缺點則是處理速度較低、功耗較大。采用FPGA和DSP技術嵌入式機器人視覺系統和智能相機具有高性能、低功耗的特點，集視覺信息采集與處理功能為一體（可以多路），部分產品具有比較豐富的函數庫，并可以支持二次開發，高性能產品可以較好地滿足服務機器人對實時性的要求。
機器視覺系統 激光傳感器也可以認為是一種特殊的機器人視覺系統，它可以通過檢測機器人與環境中其它物體的距離進行環境感知，其優點是檢測精度高、覆蓋范圍大（幾米到200米）、受環境影響較小；而缺點則是能夠提供的信息量較小，不能提供顏色、紋理等信息，功耗較大，成本較高。 算法與軟件 機器人視覺系統的基本任務是通過對視覺信息進行處理來實現目標的檢測和識別。 視覺信息處理分為圖像預處理和特征提取兩個階段。其中，圖像預處理是對視覺傳感器得到的圖像信息進行處理，去掉各種噪聲的影響，使其更有利于從中得到必要的環境信息；而特征提取階段則是根據目標識別任務的需要，從圖像信息中提取必要的特征。
目標的檢測和識別任務需要通過各種模式識別算法實現。主要的模式識別方法包括：統計學方法、神經網絡方法、深度學習，等等。在完成不同的目標檢測和識別任務時，需要根據任務的特點正確選擇圖像特征和模式識別算法，才能夠得到理想的處理結果。 高性能嵌入式視覺系統 移動機器人視覺系統的技術瓶頸是視覺信息處理速度與功耗之間的矛盾。高性能視覺處理系統通常功耗較大，難以滿足自主移動機器人的要求。 為了解決上述矛盾，可以采用在嵌入式視覺系統中同時使用FPGA和DSP的技術方案，充分發揮二者的優點。利用FPGA完成需要大量計算的底層處理算法，可以大大提高處理速度；而利用DSP對FPGA的處理結果進行進一步處理，則可以實現各種復雜算法，增加視覺系統的靈活性。
隨著視覺技術的不斷發展，未來將會出現多種面向特定任務的專用視覺芯片，以滿足嵌入式視覺系統的各種需要。機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，但并不僅僅是人眼的簡單延伸，更重要的是具有人腦的一部分功能一一從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制。將機器視覺技術應用于禽蛋品質檢測具有人工檢測所無法比擬的優勢。表面缺陷與大小、形狀是蛋品品質的重要特征， 利用機器視覺進行檢測不僅可以排除人的主觀因素的干擾，而且還能夠對這些指標進行定量描述,避免了因人而異的檢測結果，減小了檢測分級誤差，提高了生產率和分級精度。典型的工業機器視覺應用系統，包括數字圖像處理技術、機械工程技術、控制技術、光源照明技術、光學成像技術、傳感器技術、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術、人機接口技術等。"機器視覺"，
即采用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)把圖像抓取到，然后將該圖像傳送至處理單元，通過數字化處理，根據像素分布和亮度、顏色等信息，來進行尺寸、形狀、顏色等的判別。進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。由于機器視覺系統可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于同設計信息以及加工控制信息集成，因此，在現代自動化生產過程中，人們將機器視覺系統廣泛地用于工況監視、成品檢驗和質量控制等領域。機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。
在一些不適合于人工作業的危險工作環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;同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術。機器視覺工業檢測系統就其檢測性質和應用范圍而言，分為定量和定性檢測兩大類，每類又分為不同的子類。
機器視覺在工業在線檢測的各個應用領域十分活躍，如:印刷電路板的視覺檢查、鋼板表面的自動探傷、大型工件平行度和垂直度測量、容器容積或雜質檢測、機械零件的自動識別分類和幾何尺寸測量等。此外，在許多其它方法難以檢測的場合，利用機器視覺系統可以有效地實現。機器視覺的應用正越來越多地代替人去完成許多工作，這無疑在很大程度上提高了生產自動化水平和檢測系統的智能水平。機器視覺不同于計算機視覺，它涉及圖像處理、人工智能和模式識別 機器視覺是專注于集合機械，光學，電子，軟件系統，檢查自然物體和材料，人工缺陷和生產制造過程的工程，它是為了檢測缺陷和提高質量，操作效率，并保障產品和過程安全。它也用于控制機器。 機器視覺是將計算機視覺應用于工業自動化。機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。 一個典型的工業機器視覺應用系統包括如下部分:光源，鏡頭，CCD照相機，圖像處理單元(或圖像捕獲卡)，圖像處理軟件，監視器，通訊/輸入輸出單元等。首先采用攝像機獲得被測目標的圖像信號， 然后通過A/ D 轉換變成數字信號傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布、亮度和顏色等信息，進行各種運算來抽取目標的特征，然后再根據預設的判別準則輸出判斷結果，去控制驅動執行機構進行相應處理。機器視覺是一項綜合技術，其中包括數字圖像處理技術、機械工程技術、控制技術、光源照明技術，光學成像技術、傳感器技術、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術、人機接口技術等。 機器視覺強調實用性，要求能夠適應工業現場惡劣的環境，要有合理的性價比、通用的工業接口、較高的容錯能力和安全性，并具有較強的通用性和可移植性。 它更強調實時性，要求高速度和高精度。 目前，機器視覺技術已經實現了產品化、實用化，鏡頭、高速相機、光源、圖像軟件、圖像采集卡、視覺處理器等相關產品功能日益完善。機器視覺領域新技術爆出，通用式三維即時視覺傳感技術將為機器視覺再添濃墨重彩的一筆。隨著信息技術的發展，為計算機、機器人或其他智能機器賦予人類視覺功能，成為科學家們的奮斗目標。目前，機器視覺技術已經實現了產品化、實用化，鏡頭、高速相機、光源、圖像軟件、圖像采集卡、視覺處理器等相關產品功能日益完善。機器視覺領域新技術爆出，通用式三維即時視覺傳感技術將為機器視覺再添濃墨重彩的一筆。 什么是“機器視覺”與計算機視覺相比，機器視覺偏重于計算機視覺技術工程化，能夠自動獲取和分析特定的圖像，對準確度和處理速度要求都比較高。一般而言，計算機視覺多用來識別“人”，而機器視覺則多用來識別“物”。
具體而言，計算機視覺應用的場景相對復雜，要識別的物體類型也多，形狀不規則、規律性不強，有時甚至很難用客觀量作為識別的依據，比如識別年齡、性別，深度學習比較適合計算機視覺，對于光線、距離、角度等條件要求較低;而機器視覺場景相對簡單固定，在同一應用中識別的類型少，規則且有規律，但對準確度和處理速度要求都比較高，一般機器視覺的分辨率遠高于計算機視覺，而且往往要求實時，處理速度非常關鍵。一般而言，計算機視覺多用來識別“人”，而機器視覺則多用來識別“物”。
2機器視覺應用廣泛 只要是需要對物體進行識別、特征判斷和檢測，機器視覺就可以大展拳腳。如今，在農業、工業、醫學等領域，機器視覺技術因其非接觸、速度快、精度高、現場抗干擾能力強等突出優點，得到了廣泛應用。近幾十年來，視覺系統因其非接觸、速度快、精度高、現場抗干擾能力強等突出優點，使機器視覺技術在農業、工業、醫學等領域得到了廣泛應用。只要是需要對物體進行識別、特征判斷和檢測，機器視覺就可以大展拳腳，將任務完成得又快又好。
比如在農業生產中，有一部分工作是對農作物或農產品的外觀進行判斷，如水果品質檢測、果實成熟度判別、作物生長狀況以及雜草的識別等。這些過去主要依靠人的視覺進行辨別和判斷的工作可以由機器視覺技術部分或全部替代，從而實現農業自動化和智能化。例如，來自南京林業大學的黃秀玲團隊就設計了一條可以對蘋果品質進行動態、實時檢測的智能化分級生產線。生產線上，均勻分布的3個攝像頭一次性采集蘋果表面信息，通過計算機智能控制系統對采集信息進行綜合分析，從而對蘋果進行分級。不過，也有專家表示，由于農田環境的復雜多變性以及非結構化特性，目前機器視覺在農業生產中的應用尚不成熟，仍需進一步完善。
在工業環境中，機器視覺應用日臻成熟，在提高工業生產靈活性和自動化程度方面發揮重大作用。此外，在危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，用機器視覺來替代人工視覺也提高了作業的安全性。在流水線上通過圖像識別技術檢查產品外觀缺損、標簽印刷錯誤、電路板焊接質量缺陷的圖像識別系統就是機器視覺系統應用于工業領域的成功范例。印刷包裝、汽車工業、半導體材料、食品生產等，都是機器視覺在工業領域的應用方向。
在勘探采集、有色冶煉等過程中，機器視覺技術也大有可為。選礦是礦產資源加工中的一個重要環節，選礦水平高低直接影響礦物資源回收。近年來,基于機器視覺的礦物表面特征監測技術已引起工業發達國家科研機構的高度關注。資料顯示，歐盟聯合多家大學和企業，于2000年啟動了“基于機器視覺的氣泡結構和顏色表征”項目;南非、智利等國家也將機器視覺應用到石墨、鉑金屬的浮選監控中。在國內，對煤和鎳的浮選監控研究也取得了重大進展。 機器視覺技術還可以應用于智能交通、安全防范、醫療設備等方面。在醫學領域，機器視覺可以輔助醫生進行醫學影像的分析，比如X射線透視圖、核磁共振圖像、CT圖像等。在科學研究領域，可以利用機器視覺進行材料分析、生物分析、化學分析和生命科學分析，如血液細胞自動分類計數、染色體分析、癌癥細胞識別等。3機器視覺方面的國產產品日益崛起近年來，我國機器視覺領域快速發展，通過在某個細分市場推出定制化的系統產品，為細分領域客戶解決需求，成為我國機器視覺企業發展的重要方向。在硬件產品上，國內企業也多有突破。
一個典型的機器視覺系統包括光源、鏡頭、高速相機、圖像采集卡和視覺處理器5大部分。國外對機器視覺部件產品和軟件的研發已經有數十年的歷史。瞄準了機器視覺的廣泛應用前景，許多國外廠商紛紛進入這一領域，比如索尼、柯達等CCD圖像傳感器廠商，工業相機廠商如德國巴斯勒、AVT等，智能相機和視覺傳感器廠商如美國康耐視、日本松下等。長期以來，機器視覺原配件和軟件算法被這些國外巨頭企業壟斷，我國主要依靠進口國外整套系統，價格昂貴。近年來，我國機器視覺領域迎來快速發展，發展最快的是系統集成與服務，通過在某個細分市場推出定制化的系統產品，為細分領域客戶解決需求，成為我國機器視覺企業發展的重要方向。
與機器視覺領域的其他技術相比，通用式三維即時成像技術**的兩個特點是“通用式”和“即時”。上海鼎湘自動化科技有限公司整個測量和識別過程在普通可見光照條件下即可作業，無需任何結構光和輔助手段，也不需要提前對被視物體做任何事先標定和專門處理;圖像匹配算法也具有通用性，與被視景物的類型無關，數據的后期處理高度簡化，完全是“傻瓜式”操作;“即時”則體現在隨時隨地的三維測量結果輸出，秒級成像，速度非常快。
經過20年的發展，機器視覺已成為一門新興的綜合技術，在社會諸多領域得到廣泛應用。可以預見的是，隨著新技術、新理論在機器視覺系統中的應用，機器視覺將在國民經濟的各個領域發揮更大作用。上海精密自動化裝配，上海自動化裝配線,非標自動化定制，精密裝配制造,自動化裝配檢測，精密醫療器械自動化組裝，智能制造自動化生產線，上海軍工自動化裝配， 新能源領域自動化裝配生產線，O型圈裝配自動化，自動化裝配線,醫療裝配自動化,自動化裝配生產線 |
