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什么是机器人视觉 我们知道人获取外界信息的一个最有效方式是使用我们的眼睛，机器人视觉是使机器人拥有视觉感知功能的系统，这双机器人的“眼睛”能够通过视觉传感器获取二维的图像信息，然后通过处理器的分析来辨别目标物的位置，这是一种神奇的拟变过程，通过它我们能够重塑一个三维的环境。
一个最简单的例子是我们刚刚发射到月球上面的“玉兔号”探测器，在遥远未知的月球表面如何让它看清周围的障碍物，并且知道怎么规划路径，这就依赖于安装的相机和图像处理系统。 月球车拥有了双目视觉在轨三维恢复系统就相当于人拥有了眼睛，它可以把通过相当于双眼的两个镜头“看”到的二维地形信息经过一系列处理与运算恢复成三维坐标信息，这样月球车就能够知道前方有没有障碍，进而自行作出所需的“决策”。拍摄的照片会存储起来，综合电子系统会分析地形并计算规划前进路径。 视觉追踪
工业用视觉分拣
视觉系统的组成 机器人视觉作为智能机器人的重要感觉器官,主要进行三维景物理解和识别,主要用于军事侦察、危险环境的自主机器人,邮政、医院和家庭服务的智能机器人,工厂中装配线工件识别、定位，太空机器人的自动操作等。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 图像的获取实际上就是将被测物体的图像转变成为我们的计算机能够处理的数据，这其中包括照明、图像的聚焦形成，最终形成摄像机的输出信号。 图像的处理部分主要依赖于图像处理算法，比如一些增强的算法、数据编码、平滑、边缘锐化、分割等等，也许你学过PS的话对其中的一些功能应该有感性的认识。经过处理的图像质量得到大大的改善，边缘后来的分析和识别。 如何分辨出目标物 机器人视觉系统主要是利用颜色、形状等信息来识别环境目标。以机器人对颜色的识别为例：当摄像头获得彩色图像以后，机器人上的嵌入计算机系统将模拟视频信号数字化，将像素根据颜色分成两部分：感兴趣的像素（搜索的目标颜色）和不感兴趣的像素（背景颜色）。然后，对这些感兴趣的像素进行RGB 颜色分量的匹配。为了减少环境光强度的影响，可把RGB颜色域空间转化到HIS颜色空间。下图所示基于颜色的识别系统，右图为经过提取后的成分。
下面是简单的目标物质心标记过程：
首先对原图像经过处理去除明显的噪声干扰，然后对周围边界经过平滑处理，然后再用圆度的方法识别目标物体并标记。 总结 机器人视觉作为重要的目标感测手段，目前不仅应用与军事航天领域，而且越来越多的应用在工业领域，笔者坚信它在不远的时间内将在我们的生活中得到更加广泛的应用，我们会感觉到一个智能时代的到来。 | 
发表于 2013-12-23 10:45:16
发表于 2014-1-17 06:53:18
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