機器視覺識別技術，機器視覺的目標識別技術涉及哪些學科方面

來源：整理時間：2023-06-01 19:57:59 編輯：智能門戶手機版

1，機器視覺的目標識別技術涉及哪些學科方面

機器視覺技術隨著計算機性能的提高已成為精準農業(yè)的一個重要發(fā)展方向[1-2],圖像分割效果直接影響靶標物的識別與定位精度,如何快速準確地從作物的復雜背景中分割出有用數據成為關鍵性環(huán)節(jié)之一,目前國內外雖已提出數以千種類型的分割算法,其中最常用最簡單的算法仍是閾值分割

機器視覺的目標識別技術涉及哪些學科方面

2，機器視覺技術與計算機視覺技術的區(qū)別是什么

前者偏工程，后者偏研究前者是把視覺技術應用于生產，后者偏日常生活

”計算機視覺“，是指用計算機實現(xiàn)人的視覺功能，對客觀世界的三維場景的感知、識別和理解。計算機視覺是一個處于指示前沿的領域。我們認為計算機視覺，或簡稱為“視覺”，是一項事業(yè)，它與研究人類或動物的視覺是不同的。它借助于幾何、物理和學習技術來構筑模型，從而用統(tǒng)計的方法來處理數據。因此從我們的角度看，在透徹理解攝像機性能與物理成像過程的基礎上，視覺對每個像素進行簡單的推理，將在多幅圖像中可能得到的信息綜合成和諧的整體，確定像素集之間的聯(lián)系以便將它們彼此分割開，或推斷一些形狀信息，使用幾何信息或概率統(tǒng)計技術來識別物體?！睓C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(tǒng)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(xiàn)場的設備動作。目前廣泛應用于食品和飲料、化妝品、建材和化工、金屬加工、電子制造、包裝、汽車制造等行業(yè)。機器視覺是個相對較新的技術，它為制造工業(yè)在提高產品質量、提高生產效率和操作安全性上提供了許多技術。在其他相關技術中，機器視覺包括圖像數字化、圖像操作和圖像分析，通常使用計算機來完成，所以說它是一門覆蓋圖像處理和計算機視覺的專業(yè)。然而，我們又強調過機器視覺、計算機視覺和圖像處理不是同義的。它們其中之一都不是任何其他兩個的子集。計算機視覺是計算機科學的一個分支，而機器視覺是系統(tǒng)工程一個特殊領域。機器視覺沒有說明要使用計算機，但是在獲取高速處理速度上經常會使用特殊的圖像處理硬件，這個速度是普通計算機所不能達到的。機器視覺是計算機視覺在工廠自動化的一個應用。正如監(jiān)視員在一個裝配線上工作，可視地監(jiān)視物件并判斷其質量，因此機器視覺系統(tǒng)使用照相機和圖像處理軟件來完成類似的監(jiān)視。一個機器視覺系統(tǒng)是一個在基于數字圖像分析上作決定的計算機。綜上所述，其實機器視覺和計算機視覺并沒有很清晰的界限，而是緊密的聯(lián)系在一起，它們有著相同的理論，只是在實際應用中有所不同，計算機視覺與機器視覺都是要從圖像或圖像序列中獲取對世。

前者偏工程機構，后者偏計算機處理研究

機器視覺技術與計算機視覺技術的區(qū)別是什么

3，機器人如何進行視覺識別

1、單目視覺是無法準確獲得深度信息的，即他只能得到平面信息。不能得到立體信息。深度信息，不一定指目標到相機之間的距離，也可以反應其它的信息，如某個物體的百度、相對位置之類的。不過一定都是跟光軸方向的深度有關。單目視覺可以測量距離，是指測量水平寬或水平高上的距離，與相機、鏡頭的光軸是垂直的平面上的距離測量。其實你可以不用超聲波測距，現(xiàn)在雙目視覺也在應用于實踐，可以考慮使用雙目視覺測量立體信息。2、得到信息，如果是避障的話，主要就是指輪廓、寬、高，寬可能更重要些，因為只要前面有東西，需要繞開，要繞多遠，只需要有輪廓就可以了，其它的信息是不需要的。當然也可以獲得其它信息，如顏色、類別等。3、看需要，像圖像增強、灰度化、濾波、二值化等，都是屬于預處理，如果圖像效果好，可以不需要。而邊緣查找、模式匹配、幾何匹配、圓、直線、粒子分析、字符識別、顏色識別等，是特征提取類的，不一定所有的都會用，選擇你自己需要的用即可。4、標定，如果僅僅只是為了處理數據，不標定也可以，這樣出來的數據只是以像素為單位的；一般人們可能不太好理解像素，因此需要轉換成世界坐標，這樣是為了便于人們理解距離到底有多少。如一個物體寬1000像素，高750像素。這樣人們可能比較難理解，而其世界坐標可能是長100mm、寬75mm，這樣像素坐標系與世界坐標第的轉換當量就為100mm/1000pixel=0.1mm/pixel，其它再測量得到某個像素值時，只需要乘以這個當量，就可以得到世界坐標了。

這個感覺是從論壇上大家所問的問題得出來的。因為。在論壇中看到不少朋友所問的問題，是相當可笑的。說可笑并非指所提問題過于簡單幼稚，而是所問的問題一看就是從書本上抄來的，而不是在實際情況下所遇到的。換句話說，論壇中的朋友大多只是在紙上談兵，極少有人真正自已動手開發(fā)視覺系統(tǒng)。這樣說是因為自己搞開發(fā)的人絕對問不出某些奇怪問題來的。往深了說一點，好象國內的朋友們只喜歡啃書本，并不愿意(也可能是懶得)動手。一句話，國外機器視覺發(fā)展到今天，已經可以清清楚楚分為三個部分： 1，底層開發(fā)部分。 2，二次開發(fā)部分。3，最終使用部分。于是在國外，從事這一行業(yè)的人現(xiàn)在也就可以簡單而清楚地分成三種人： 1，底層開發(fā)的人(從事底層開發(fā)工作的人)。2，二次開發(fā)的人(從事二次開工作的人)。3，使用及操作機器視覺系統(tǒng)的人(從事最終使用工作的人)。第一類人。就是我們常說的，開發(fā)通用視覺系統(tǒng)(如：dvt，西門子，歐姆龍，evision，cognex等等)的開發(fā)人員，也就是dvt，cognex這些公司開發(fā)部的技術職工。第二類。就是大家所說的oem用戶。是專門用第一類人所開發(fā)出的系統(tǒng)，給第三類人搞二次開發(fā)，開發(fā)各種專為第三類人所用的系統(tǒng)。第三類人，就是用戶(enduser)。這類人是真正將機器視覺系統(tǒng)應用到各個領域中的人，他們不僅在各自的行業(yè)中使用種種已經開發(fā)成型的機器視覺系統(tǒng)。而且負責對各類系統(tǒng)進行測試及評估。舉個實際例子，這里有不少朋友問過這類問題：如何檢測某一工件；檢測光盤表面的系統(tǒng)該如何配置ccd相機、鏡頭及燈源等。問這些問題的朋友應該算是第三類人。他們公司要他們尋找一個系統(tǒng)可以用來檢測本公司的產品。但由于第一類人所開發(fā)的，只是通用的系統(tǒng)以及視覺系統(tǒng)開發(fā)工具的軟件包。并沒有哪家公司專門開發(fā)一套系統(tǒng)來檢測光盤或是某種特定的工件。所以，這些朋友就應該來找我，因為我是第二類人。我的工作就是，專門用dvt，evision，cognex等的視覺卡，以及視覺系統(tǒng)開發(fā)工具軟件包為他們專門開發(fā)一套他們所需要的光盤檢測系統(tǒng)或是工件檢測系統(tǒng)。繞了老大一圈，其實要說的問題就是一個----我所發(fā)現(xiàn)的問題：這里80%以上朋友把自己的身分混淆了，越俎代庖。不客氣的說，目前國內搞這行的朋友似乎都有些好高騖遠。不少從事第二部分工作朋友(搞二次開發(fā)的第二類人)對于機器視覺有關知識的了解，尚不如國外第三類人的知識水平(我是從大家所問的問題感覺到的)。而國內第三類朋友知識水平就更可想而知。可是奇怪的是，每個人所問的卻都是第二類人要問的，有些甚至是一類人才會問的問題。好象，機器視覺是個十分簡單的技術，憑大家隨便問幾個“關鍵性”的問題，再由所謂的“專家”三言兩語的回答一下。大家就一夜之間都可以自己搞底層開發(fā)，成第一類人了。要成為第一類人，又分硬件及軟件兩種。要對自己所負責的這個模塊非常了解，搞軟件要知道算法及運行速度；搞硬件要明白公司所選用芯片的特點等等。同時還要清楚對手公司的優(yōu)缺點以及機器視覺這一行的種種動態(tài)和最新技術?？偨Y一下。這三種人相比，第一類人一定要專業(yè)，對機器視覺的某一領域非常非常了解；第二類人雖比不上第一類人那么專業(yè)，但更加全面；第三類人更熟悉各個應用系統(tǒng)開發(fā)公司(第二類人)的優(yōu)缺點?，F(xiàn)在大家可以看得出，機器視覺發(fā)展到今天，其分工已經越來越細，每個部分的工作其實是很難相互取代的。大家不要以為第三類人就比第一類人低一等，這是一個錯誤的等級概念。我本人過去曾屬于第一類人，現(xiàn)在作的是第二類工作。而我的幾個“師弟師妹”(當初曾一起作第一類人時的同事)現(xiàn)在就在干第三類工作。大家別小看第三類工作，以為這是小兒科，你能真作好這一行也不是很容易。畢竟這也是一門行當也是一個飯碗！另外，以我個人來看：以國內現(xiàn)在機器視覺的水平，對于那些想作第一類人的朋友我在這里勸一句：還是算了吧。國內的機器視覺水平打根子上就差，您還打算搞底層？算法本身都是抄人家的，就只能和對手拼程序的寫法了。不過我覺得那更沒戲。這樣說我絕沒有看不起初學者的意思。我說過：所問的問題再簡單，我都不會笑話你。對于每樣事物我們都是從無知開始的。但是，對于那些極不實際的好高騖遠的問題，我還是要說，希望大家踏實下來，戒浮躁，從最基本地學起----先確定自己的身份。

機器人如何進行視覺識別