Question

机器视觉的简介

Answer 1

机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

Answer 2

如果机器人需要和外界环境进行交互，那么机器人首先必须要感知周围的环境。机器视觉是最为常用的一种感知周围环境的方法。这里，我们将简单介绍机器视觉领域一些基本的概念。机器视觉是一个庞大的领域，这里我们将仅仅介绍其在工业机器人中的应用。通过本文的介绍，我们将可以自己构建一个简单的机器视觉系统，举例来说，我们可以通过图像确定室内物体的位置，并且确定物体的形状等。进一步的，机器视觉可以与机器人动力学相结合，从而可以操纵机器人完成一些特定的任务，如物体的搬运、抓取等。
首先，我们将讨论图像形成的几何原理，进而可以掌握现实世界中实际物体与它们在图像中表示的关系。然后，我们将讨论如何确定上述关系中的一些关键参数。然后，将上述图像进行分割，从而得到图像中的背景描述以及物体描述。进一步的，我们将讨论图像中存在多个物体的情况。最后，我们将学习利用图像中物体投影的位置确定现实世界中物体的实际位置。

Answer 3

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

Answer 4

机器视觉技术现在应用在产品缺陷检测上挺多的，即利用图像处理和分析对产品可能存在的缺陷进行检测。 在检测产品存在缺陷时，其图像表现为缺陷处的灰度值与标准图像在此处的灰度值有差异。首先对瑕疵缺陷图像的特征进行提取与选择，然后将瑕疵缺陷图像的灰度值同标准图像的灰度值进行比较，判断其差值是否超出已预先设定的阈值范围，以此方法便能判断出待检测产品是否存在缺陷。