機器視覺就是機器的視覺,換句話說:就是將視覺感知賦予機器,使機器具有和生物視覺系統類似的場景感知能力。

視覺是我們最強大的感知方式,我們可以在不實際接觸的情況下,通過視覺感知的方式獲取周圍環境的很多信息。在計算機出現后,人們開始嘗試將視覺感知能力賦予機器。

由于生物視覺系統非常復雜,我們目前還不能使得某一機器系統完全具備這一強大的視覺感知能力。我們現階段還是致力于:構建一個在可控環境中處理特定任務的機器視覺系統。由于工業中的視覺環境可控,并且處理任務特定,所以現如今大部分的機器視覺被應用在工業當中。

二、機器視覺的主要任務是什么?

機器視覺的主要任務:通過分析圖像,對圖像中所涉及到的場景或物體生成一組描述信息。

也就是說,機器視覺系統的輸入是圖像(或者圖像序列),輸出是對這些圖像的感知描述。這組描述與這些圖像中的物體或場景息息相關,并且這些描述可以幫助機器來完成特定的后續任務,指導機器人系統與周圍的環境進行交互。

舉個例子:指導機器手臂按要求抓取傳送帶上的零件。零件的種類、位置和朝向是任意的,那么當傳送帶上零件經過上方攝像頭時,通過機器視覺就可以生成零件的一組描述:種類、位置和朝向,從而指導機器手臂按要求進行抓取。下面給出機器視覺系統的示意圖。

三、機器視覺與其他相關領域之間存在怎樣的關系?

機器視覺與圖像處理、模式分類和場景分析三個領域密切相關。

(1)圖像處理主要是:根據現有的圖像得到一張新圖像。由于得到的是一張圖像,所以其輸出結果仍然需要人來對其進行分析解釋。

(2)模式分類的主要任務是:對“模式”進行分類。這些“模式”是指事物的一組屬性或者說特征。通過這些屬性特征,將其劃歸為已知類中的某一類,也就是識別出了這個事物。

(3)場景分析的關注點是:將一個簡單的描述轉化為一個更為復雜、更為詳細、更利于我們做出判斷或得出結論的描述。這些輸出描述是對輸入描述的一種深化,輸出描述進一步解釋了事物的深層聯系。

通過上面的介紹可以發現,雖然這三個領域與機器視覺息息相關,例如:機器視覺當中要用到圖像處理的相關技術,模式分類可以看作是機器視覺系統眾多任務中的一類,場景分析則可作為機器視覺的后續深化,但是它們的核心問題都不完全是:從圖像中獲得與之相關的符號描述。

所以再次強調,機器視覺要解決的核心問題是:根據一張圖像或者一組圖像序列中得到事物的一個符號描述!下面給出了上述4個領域各自的處理任務。

機器視覺系統非常復雜。即使在最簡單的系統中,硬件和軟件也可以協同工作以產生結果。盡管有許多重要組成部分,但其中一個突出:鏡頭。該鏡頭至關重要,因為它可以捕獲最終將由軟件重新創建的數據。它可以定位圖像特征,保持焦點并最大化對比度。但是,它在各種規格下運行,要實現機器視覺系統的最優化呈現,必須使用能產生最佳性能的鏡頭。

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