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【中國智能制造網(wǎng) 市場分析】機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支，簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。
機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支，簡單說來，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(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。
機器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)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。
在反恐排爆類裝備的研發(fā)中，通過走訪公安一線，發(fā)現(xiàn)目前公安領(lǐng)域多數(shù)排爆機器人只是采用攝像頭作為排爆取證的工具，并有將攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù)作為一種排爆目標識別的手段。
機器視覺技術(shù)目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用在機器人自主導(dǎo)航、機器人手眼一體伺服控制等領(lǐng)域中。但是在公安排爆機器人領(lǐng)域，機器視覺技術(shù)應(yīng)用較少。多數(shù)排爆任務(wù)需要公安干警近距離進行勘察，而人的主觀判斷往往受制于經(jīng)驗和生活中積累常識的影響，會出現(xiàn)不客觀的錯誤判斷。利用機器視覺系統(tǒng)采集的信息，能自主的分辨不同顏色、形狀、深度的排爆目標，同時將采集的圖像與常用爆炸物專家?guī)熘械男畔⑦M行比對，客觀地反應(yīng)目標是否為爆炸物并給出判斷結(jié)果。
機器人視覺技術(shù)的研究，初源于1967年初美國斯坦福大學(xué)W.Wichman等人在一個機器人人工智能項目中，提出機器人以獲得的視覺光流作為視覺反饋控制的輸入信息，進行機器人的閉環(huán)位置控制。
他的思想被認為是機器人視覺技術(shù)的初雛形，然而該研究項目在當時并未得到足夠的重視，主要原因是在當時視覺采集和圖像處理系統(tǒng)設(shè)備相當昂貴且并未成熟。直至1973年，當時為日本大阪大學(xué)教授的Y.Shirai在美國麻省理工學(xué)院人工智能實驗室作訪問學(xué)者期間，與實驗室其他學(xué)者共同建立了機器人視覺控制方法的實驗研究模型，并較成熟地提出了視覺控制方法的研究模型。但還是由于計算機圖像采集設(shè)備和圖像處理技術(shù)的限制，并未帶動機器人研究學(xué)者對視覺控制方法研究的熱潮。
進入 90 年代以后，特別是隨著計算機圖像采集設(shè)備、圖像處理技術(shù)和機器人控制技術(shù)的革新和發(fā)展，機器人視覺控制算法獲得了更深入的關(guān)注和研究。以B.Espiau等人于1992年提出的機器人視覺控制算法為起點，機器人視覺控制算法的研究又一次受到了極大的關(guān)注。
我國在機器視覺的研究方面起步較晚，國防科技大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)是國內(nèi)研究機器視覺起步較早的單位。近年來，清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、上海大學(xué)、中科院沈陽自動化所等都在開展這方面的研究，并已取得階段性的成果。從作業(yè)任務(wù)來看，到目前為止，在工業(yè)機器人領(lǐng)域，機器人視覺技術(shù)已有了許多成功的應(yīng)用例子，如裝配、焊接、搬運、郵件分檢，軌線跟蹤等。在警用排爆機器人的爆炸物處置的領(lǐng)域，應(yīng)用尚比較少。
(原標題：一文讀懂：機器視覺技術(shù)發(fā)展趨勢有哪些)
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