打印

什么是机器视觉

[复制链接]
3292|17
手机看帖
扫描二维码
随时随地手机跟帖
跳转到指定楼层
楼主
大道至简|  楼主 | 2010-10-31 08:10 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
计算机视觉是一门研究如何使机器“”的科学,更进一步的说,就是指用摄影机电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图像处理,用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的,可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息,所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
作为一个工程学科,计算机视觉寻求基于相关理论与模型来建立计算机视觉系统。这类系统的组成部分包括:
  • 程序控制(例如工业机器人无人驾驶汽车
  • 事件监测(例如图像监测
  • 信息组织(例如图像数据库和图像序列的索引建立)
  • 物体与环境建模(例如工业检查,医学图像分析和拓扑建模)
  • 交感互动(例如人机互动的输入设备)
计算机视觉同样可以被看作是生物视觉的一个补充。在生物视觉领域中,人类和各种动物的视觉都得到了研究,从而建立了这些视觉 系统感知信息过程中所使用的物理模型。另一方面,在计算机视觉中,靠软件和硬件实现的人工智能系统得到了研究与描述。生物视 觉与计算机视觉进行的学科间交流为彼此都带来了巨大价值。
计算机视觉包含如下一些分支:画面重建,事件监测,目标跟踪,目标识别,机器学习,索引建立,图像恢复等。

相关帖子

沙发
大道至简|  楼主 | 2010-10-31 08:11 | 只看该作者
计算机视觉的发展现状

计算机视觉与其他领域的关系计算机视觉领域的突出特点是其多样性与不完善性。

这一领域的先驱可追溯到更早的时候,但是直到20世纪70年代后期,当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时,计算机视觉才得到了正式的关注和发展。然而这些发展往往起源于其他不同领域的需要,因而何谓“计算机视觉问题”始终没有得到正式定义,很自然地,“计算机视觉问题”应当被如何解决也没有成型的公式。

尽管如此,人们已开始掌握部分解决具体计算机视觉任务的方法,可惜这些方法通常都仅适用于一群狭隘的目标(如:脸孔、指纹、文字等),因而无法被广泛地应用于不同场合。

对这些方法的应用通常作为某些解决复杂问题的大规模系统的一个组成部分(例如医学图像的处理,工业制造中的质量控制与测量)。在计算机视觉的大多数实际应用当中,计算机被预设为解决特定的任务,然而基于机器学习的方**日渐普及,一旦机器学习的研究进一步发展,未来“泛用型”的电脑视觉应用或许可以成真。

人工智能所研究的一个主要问题是:如何让系统具备“计划”和“决策能力”?从而使之完成特定的技术动作(例如:移动一个机器人通过某种特定环境)。这一问题便与计算机视觉问题息息相关。在这里,计算机视觉系统作为一个感知器,为决策提供信息。另外一些研究方向包括模式识别和机器学习(这也隶属于人工智能领域,但与计算机视觉有着重要联系),也由此,计算机视觉时常被看作人工智能与计算机科学的一个分支。

物理是与计算机视觉有着重要联系的另一领域。

计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波——主要是可见光与红外线部分——遇到物体表面被反射所形成的图像,而这一过程便是基于光学物理和固态物理,一些尖端的图像感知系统甚至会应用到量子力学理论,来解析影像所表示的真实世界。同时,物理学中的很多测量难题也可以通过计算机视觉得到解决,例如流体运动。也由此,计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓展。

另一个具有重要意义的领域是神经生物学,尤其是其中生物视觉系统的部分。

在整个20世纪中,人类对各种动物的眼睛、神经元、以及与视觉刺激相关的脑部组织都进行了广泛研究,这些研究得出了一些有关“天然的”视觉系统如何运作的描述(尽管仍略嫌粗略),这也形成了计算机视觉中的一个子领域——人们试图建立人工系统,使之在不同的复杂程度上模拟生物的视觉运作。同时计算机视觉领域中,一些基于机器学习的方法也有参考部分生物机制。

计算机视觉的另一个相关领域是信号处理。很多有关单元变量信号的处理方法,尤其对是时变信号的处理,都可以很自然的被扩展为计算机视觉中对二元变量信号或者多元变量信号的处理方法。但由于图像数据的特有属性,很多计算机视觉中发展起来的方法,在单元信号的处理方法中却找不到对应版本。这类方法的一个主要特征,便是他们的非线性以及图像信息的多维性,以上二点作为计算机视觉的一部分,在信号处理学中形成了一个特殊的研究方向。

除了上面提到的领域,很多研究课题同样可被当作纯粹的数学问题。例如,计算机视觉中的很多问题,其理论基础便是统计学,最优化理论以及几何学。

如何使既有方法通过各种软硬件实现,或说如何对这些方法加以修改,而使之获得合理的执行速度而又不损失足够精度,是现今电脑视觉领域的主要课题。

使用特权

评论回复
板凳
大道至简|  楼主 | 2010-10-31 08:11 | 只看该作者
计算机视觉的发展现状

计算机视觉与其他领域的关系计算机视觉领域的突出特点是其多样性与不完善性。

这一领域的先驱可追溯到更早的时候,但是直到20世纪70年代后期,当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时,计算机视觉才得到了正式的关注和发展。然而这些发展往往起源于其他不同领域的需要,因而何谓“计算机视觉问题”始终没有得到正式定义,很自然地,“计算机视觉问题”应当被如何解决也没有成型的公式。

尽管如此,人们已开始掌握部分解决具体计算机视觉任务的方法,可惜这些方法通常都仅适用于一群狭隘的目标(如:脸孔、指纹、文字等),因而无法被广泛地应用于不同场合。

对这些方法的应用通常作为某些解决复杂问题的大规模系统的一个组成部分(例如医学图像的处理,工业制造中的质量控制与测量)。在计算机视觉的大多数实际应用当中,计算机被预设为解决特定的任务,然而基于机器学习的方**日渐普及,一旦机器学习的研究进一步发展,未来“泛用型”的电脑视觉应用或许可以成真。

人工智能所研究的一个主要问题是:如何让系统具备“计划”和“决策能力”?从而使之完成特定的技术动作(例如:移动一个机器人通过某种特定环境)。这一问题便与计算机视觉问题息息相关。在这里,计算机视觉系统作为一个感知器,为决策提供信息。另外一些研究方向包括模式识别和机器学习(这也隶属于人工智能领域,但与计算机视觉有着重要联系),也由此,计算机视觉时常被看作人工智能与计算机科学的一个分支。

物理是与计算机视觉有着重要联系的另一领域。

计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波——主要是可见光与红外线部分——遇到物体表面被反射所形成的图像,而这一过程便是基于光学物理和固态物理,一些尖端的图像感知系统甚至会应用到量子力学理论,来解析影像所表示的真实世界。同时,物理学中的很多测量难题也可以通过计算机视觉得到解决,例如流体运动。也由此,计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓展。

另一个具有重要意义的领域是神经生物学,尤其是其中生物视觉系统的部分。

在整个20世纪中,人类对各种动物的眼睛、神经元、以及与视觉刺激相关的脑部组织都进行了广泛研究,这些研究得出了一些有关“天然的”视觉系统如何运作的描述(尽管仍略嫌粗略),这也形成了计算机视觉中的一个子领域——人们试图建立人工系统,使之在不同的复杂程度上模拟生物的视觉运作。同时计算机视觉领域中,一些基于机器学习的方法也有参考部分生物机制。

计算机视觉的另一个相关领域是信号处理。很多有关单元变量信号的处理方法,尤其对是时变信号的处理,都可以很自然的被扩展为计算机视觉中对二元变量信号或者多元变量信号的处理方法。但由于图像数据的特有属性,很多计算机视觉中发展起来的方法,在单元信号的处理方法中却找不到对应版本。这类方法的一个主要特征,便是他们的非线性以及图像信息的多维性,以上二点作为计算机视觉的一部分,在信号处理学中形成了一个特殊的研究方向。

除了上面提到的领域,很多研究课题同样可被当作纯粹的数学问题。例如,计算机视觉中的很多问题,其理论基础便是统计学,最优化理论以及几何学。

如何使既有方法通过各种软硬件实现,或说如何对这些方法加以修改,而使之获得合理的执行速度而又不损失足够精度,是现今电脑视觉领域的主要课题。

使用特权

评论回复
地板
123jj| | 2010-10-31 09:03 | 只看该作者
机器人粉丝帮顶。。。。

使用特权

评论回复
5
wzr200408| | 2010-10-31 09:41 | 只看该作者
支持一下

使用特权

评论回复
6
Cortex-M0| | 2010-10-31 14:49 | 只看该作者
学习了。

使用特权

评论回复
7
robot360| | 2010-10-31 17:09 | 只看该作者
嗯,学习下。



-------------------------------------------------------------------------
www.robot360.cn中国机器人网

使用特权

评论回复
8
aceice| | 2010-10-31 21:42 | 只看该作者
最近在看OpenCV呢~

使用特权

评论回复
9
xwj| | 2010-10-31 23:43 | 只看该作者
拜托,转帖请注明[转]字,
而且转完后最好再看一眼,如果把广告也拷进来了的话就赶快清理掉

使用特权

评论回复
10
奇兵| | 2010-11-2 12:59 | 只看该作者
我以前在大众公司的冲压车间看过应用机器视觉的系统!
板料被吸盘放入冲压模前一定要摆放到正确的位置,那套系统是通过摄像头采集板料的位置信息!经过计算机处理后改变kuka机器人的工具参数然后机器人自动改变板料的位置!

使用特权

评论回复
11
yuri714| | 2010-11-2 20:39 | 只看该作者
:lol  今天看新闻   微软新出的XBOX游戏机 完全不用键盘鼠标游戏柄之类的东西操控

只靠用图像识别玩家的肢体动作   就能玩游戏了:funk:

使用特权

评论回复
12
xwj| | 2010-11-2 21:22 | 只看该作者
呵呵,问题是那样玩游戏的话会累死的:lol

使用特权

评论回复
13
论坛游客| | 2010-11-3 14:48 | 只看该作者
中科院自动化研究所有用传感器检测脑电波的,不用任何键盘操作,就靠识别脑电波来玩游戏的
据说试玩过,还行

使用特权

评论回复
14
大道至简|  楼主 | 2010-11-3 23:23 | 只看该作者
其实贴片机就大量使用了机器视觉。PCB上的MARK点就是为机器视觉而保留的。

使用特权

评论回复
15
highgear| | 2010-11-3 23:36 | 只看该作者
顶大道至简!

使用特权

评论回复
16
lelee007| | 2011-1-12 17:07 | 只看该作者
哥们要做的正是这玩意

双目,结构光,测自由曲面三维信息,算是机器视觉的一个小分支,处理用FPGA+DSP,主要是提高处理速度

使用特权

评论回复
17
nicholas2193| | 2011-4-6 22:32 | 只看该作者
机器人属于未来的人们,我们现在做的就是创造未来,加油兄弟们。

使用特权

评论回复
18
专注于嵌入式| | 2015-10-26 14:04 | 只看该作者
大道至简 发表于 2010-11-3 23:23
其实贴片机就大量使用了机器视觉。PCB上的MARK点就是为机器视觉而保留的。

哎,我这几天在看这个贴片机视觉系统,毫无思路。大道兄弟,有何思路啊。:loveliness:

使用特权

评论回复
发新帖 我要提问
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

个人签名:看大道至简所著的《感悟设计》,感悟设计的至简大道

7556

主题

9507

帖子

18

粉丝