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一張圖看明白機(jī)器視覺與機(jī)器人視覺

發(fā)布時(shí)間:2024-06-25 10:02:32 瀏覽次數(shù):397

機(jī)器人視覺、計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、機(jī)器視覺和圖形識(shí)別,這幾者之間到底有神馬區(qū)別呢?

要弄清楚他們哪一個(gè)是哪一個(gè),有時(shí)候也真的是容易混淆的。接下來看看這些術(shù)語的具體含義是什么,以及他們與機(jī)器人技術(shù)有什么關(guān)聯(lián)。讀了這篇文章后,你就再也不會(huì)被這些概念弄糊涂了!

當(dāng)人們有時(shí)候談?wù)摍C(jī)器人視覺的時(shí)候,他們搞混淆了。當(dāng)他們說,他們正在使用“計(jì)算機(jī)視覺”或“圖像處理”的時(shí)候,實(shí)際上,他們的意思是正在使用‘機(jī)器視覺’,這是一個(gè)完全可以理解的錯(cuò)誤。因?yàn)?,所有不同術(shù)語之間的界限有時(shí)候也是有些模糊的。

在這篇文章當(dāng)中,我們分解了機(jī)器人視覺的“族譜”,以顯示在更廣泛的信號(hào)處理領(lǐng)域所在的位置。

什么是機(jī)器人視覺(RobotVision)?

在基本術(shù)語中,機(jī)器人視覺涉及使用相機(jī)硬件和計(jì)算機(jī)算法的結(jié)合,讓機(jī)器人處理來自現(xiàn)實(shí)世界的視覺數(shù)據(jù)。例如,您的系統(tǒng)可以使一個(gè)二維攝像頭,檢測到機(jī)器將拿起來的一個(gè)對象物。更復(fù)雜的例子可能是使用一個(gè)3D立體相機(jī)來引導(dǎo)機(jī)器人將車輪安裝到一個(gè)以移動(dòng)中的車輛上。

如果沒有機(jī)器視覺,你的機(jī)器人基本上是個(gè)瞎子。對一些機(jī)器人任務(wù)來說,這也許不是一個(gè)問題。但對于某些應(yīng)用來說,機(jī)器人視覺是有幫助的,甚至是必不可少的。

機(jī)器人視覺(RobotVision)的“族譜”

機(jī)器人視覺與機(jī)器視覺密切相關(guān),機(jī)器視覺我們稍后再介紹。他們兩個(gè)又都與計(jì)算機(jī)視覺密切相關(guān)。如果他們談?wù)摰氖且粋€(gè)“族譜”,計(jì)算機(jī)視覺可以看作是他們的“父母”。然而,為了詳細(xì)的了解他們在整個(gè)系統(tǒng)中的位置,我們要更進(jìn)一步介紹他們的“祖父母”-信號(hào)處理。

族譜

信號(hào)處理(SignalProcessing)

信號(hào)處理包括處理電子信號(hào),或是清理(例如:除噪),提取信息,為輸出到顯示端的前置預(yù)處理,或者為他們的進(jìn)一步處理做準(zhǔn)備的預(yù)處理。任何東西都可以是一個(gè)信號(hào),或多或少。有各種類型的信號(hào)可以被處理,例如:模擬信號(hào),數(shù)字信號(hào),頻率信號(hào)等等。圖像基本上只是二維(或更多維)的信號(hào)。對于機(jī)器人視覺,我們感興趣的是針對圖像的處理。所以,我們在討論圖像處理,對嗎?不對。

圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(ImageProcessingvsComputerVision)

計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理就像堂兄妹,但他們有著很不同的目標(biāo)。圖像處理技術(shù)主要是用來提高圖像的質(zhì)量,將其轉(zhuǎn)換成另外一種格式(如直方圖)或改變它以進(jìn)一步處理。另一方面,計(jì)算機(jī)視覺更側(cè)重于從圖像中提取信息,以感知它們。因此,您可能會(huì)使用圖像處理將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,然后用計(jì)算機(jī)視覺檢測圖像中的對象。如果我們再進(jìn)一步往上看這個(gè)“族譜”,我們看到,這兩個(gè)領(lǐng)域都受物理領(lǐng)域很大的影響特別是光學(xué)。

圖形識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)(PatternRecognitionandMachineLearning)

到目前為止,情況還這么簡單。當(dāng)我們將圖形識(shí)別或更廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)加入到“族譜”當(dāng)中的時(shí)候,情況就開始變得有些復(fù)雜。這個(gè)分支專注于識(shí)別數(shù)據(jù)中的圖形,對于需要機(jī)器人視覺的旭東更先進(jìn)的功能來說這是相當(dāng)重要的。例如,為了能夠從它的圖像中識(shí)別一個(gè)對象,該軟件必須能夠監(jiān)測到它所看到的對象是不是之前看到過的對象。因此,機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)視覺除信號(hào)處理之外的另外一個(gè)母體。

然而,并不是所有的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)都需要機(jī)器學(xué)習(xí)。你也可以使用信號(hào),而不是圖像進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),然后將其作為一個(gè)Input輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)算法。例如。計(jì)算機(jī)視覺檢測到傳送帶上的零件大小和顏色,然后機(jī)器學(xué)習(xí)根據(jù)它從正常的良品看起來應(yīng)該是什么樣子學(xué)到的知識(shí),來判定這些零件是不是不良品。

機(jī)器視覺(MachineVision)

現(xiàn)在我們談到機(jī)器視覺,一切都將改變。這是因?yàn)闄C(jī)器視覺完全不同于之前談到的術(shù)語。它更側(cè)重于特定的應(yīng)用,而不僅僅是關(guān)注技術(shù)的部分。機(jī)器視覺是指工業(yè)用途的視覺來進(jìn)行自動(dòng)檢測、過程控制和機(jī)器人導(dǎo)引?!白遄V”的其余部分是科學(xué)領(lǐng)域,而機(jī)器視覺是一個(gè)工程領(lǐng)域。

某種程度上來說,你可以認(rèn)為機(jī)器視覺是計(jì)算機(jī)視覺的孩子,因?yàn)樗褂糜?jì)算機(jī)視覺和圖像處理的技術(shù)和算法。但是,雖然它可以用來指導(dǎo)機(jī)器人的,他又不完全是機(jī)器人視覺。

機(jī)器人視覺(RobotVision)

最后,終于到達(dá)機(jī)器人視覺。如果你一直跟隨閱讀這篇文章直到現(xiàn)在,你會(huì)意識(shí)到機(jī)器人視覺采用了所有以前的技術(shù)。在許多情況下,機(jī)器人視覺和機(jī)器視覺相互交替使用。然而,還是有些微妙的差異。一些機(jī)器視覺應(yīng)用,如零件監(jiān)測,與機(jī)器人無關(guān),工件僅僅是放置在一個(gè)用來探測不良的視覺傳感器前面即可。

機(jī)器視覺而非機(jī)器人視覺

此外機(jī)器人視覺不僅是一個(gè)工程領(lǐng)域。它也是一門有自己特定的研究領(lǐng)域的科學(xué)。區(qū)別于春計(jì)算機(jī)視覺研究,機(jī)器人視覺必須將機(jī)器人技術(shù)納入到其技術(shù)和算法,如運(yùn)動(dòng)學(xué),參考幀校準(zhǔn)和及愛人物理影響環(huán)境的能力。視覺伺服就是一個(gè)智能被稱為機(jī)器人視覺技術(shù)而不是計(jì)算機(jī)視覺的完美典范。它涉及到機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制,通過使用視覺傳感器檢測到機(jī)器人位置的反饋。

輸入與輸出

下面匯總上面介紹的每個(gè)領(lǐng)域術(shù)語的基本的輸入和輸出來結(jié)尾這篇文章。

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