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機器視覺與計算機視覺的有何不同?

日期:2021-03-01 來源:币游国际

在這個工業自動化飛速發展的時代,機器人從出現到逐漸成為了現代生活的重要角色之一。隨著技術的不斷成熟、完善,機器人在工業生產中也實現著越加完美的功能,其特征更加趨於“人性化”。機器人的“眼睛”成為了極其重要的一個“器官”,因為它使得機器人擁有了計算機視覺的不同之處體現在何處?

什麽是機器人視覺?

在基礎的術語中,機器人視覺是相機硬件結合計算機算法的組合體,利用機器人對現實世界的視覺數據進行處理。例如,通過係統實現二維攝像頭對機器拾起對象物的檢測功能。

倘若機器視覺不存在,機器人基本相當於瞎子。機器人執行的任務並不完全依靠其視覺能力,但如果要更全麵、更高效地發揮機器人的優勢,或者說對於某些應用而言,機器人視覺必不可少。

關於機器人視覺(RobotVision)的“族譜

機器人視覺不僅與機器視覺密切相關,而且與計算機視覺也有緊密關聯。如果這裏麵成立了是一個所謂的“族譜”,那麽計算機視覺還可以看作是這二者的“父母”。不過為了更具體地了解他們在整個係統中的位置,必要對其“祖父母”的信號處理作進一步解析。

信號處理(SignalProcessing)

信號處理包括處理電子信號,或是清理(例如:除噪),提取信息,為輸出到顯示端的前置預處理,或者為他們的進一步處理做準備的預處理。任何東西或多或少都可以當是一個信號。有各種類型的信號可以被處理,例如:模擬信號,數字信號,頻率信號等等。在對機器人視覺的應用中,針對圖像的處理更為普遍。而基本上,圖像僅是作為二維(或更多維)的信號。

圖像處理與計算機視覺(ImageProcessingvsComputerVision)

計算機視覺與圖像處理技術並列存在,互不幹擾,且還能相互輔助。圖像處理技術重在提高圖像質量、格式轉換(如直方圖)。而計算機視覺主要作用是從圖像中提取、感知信息。比如,一張彩圖可通過圖像處理技術將其色彩調整為其他顏色,而檢測圖像中的對象就需要利用計算機視覺。但是,二者都同樣深受光學的影響。

圖形識別與機器學習(PatternRecogniTIonandMachineLearning)

機器學習又是作用於計算機視覺的另一個“母體”,該分支方向主要為識別數據中的圖形,也使得機器人視覺的功能更具先進性。比如,為能從它的圖像中識別一個對象,要求軟件必須能監測到目前視查的對象是否為前麵的對象。

然而,這不是說每一種計算機視覺技術完全需要機器學習。也可以“另辟蹊徑”,比如使用信號替代,這就不需要對圖像進行機器學習,並將其作為一個Input輸入到機器學習算法。

機器視覺(MachineVision)

這裏的機器視覺相對前述所說,又是另一種概念。除了技術部分,機器視覺在工業中的實際應用層麵更占重量。機器視覺具有自動檢測、過程控製和機器人導引等一係列支撐現代工業生產檢測的關鍵功能。因而在此,機器視覺相對而言是一個工程領域。

然而從某種層麵而言,機器視覺與計算機視覺之間的關係又可以比作子母,計算機視覺為機器視覺提供了相應的算法、技術指導。


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