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　　機器人視覺，計算機視覺，圖像處理，機器視覺和模式識別之間有什么區(qū)別?知道哪一個是哪個會讓人感到困惑。我們來看看所有這些術(shù)語的含義以及它們與機器人技術(shù)的關(guān)系。閱讀本文后，您再也不需要感到困惑了!

　　當(dāng)人們談?wù)摍C器人視覺技術(shù)時，人們有時會混淆不清。他們會說他們正在使用“計算機視覺”或“圖像處理”，事實上，他們的意思是“機器視覺”。這是一個完全可以理解的錯誤。所有不同術(shù)語之間的界限有時會模糊不清。

　　在本文中，我們分解了機器人視覺的“家譜”，并展示了它在更廣泛的信號處理領(lǐng)域中的適用范圍。

　　什么是機器人視覺?

　　在基本術(shù)語中，機器人視覺涉及使用相機硬件和計算機算法的組合，以允許機器人處理來自世界的視覺數(shù)據(jù)。例如，您的系統(tǒng)可能有一個2D攝像頭，可以檢測機器人拾取的對象。更復(fù)雜的例子可能是使用3D立體相機引導(dǎo)機器人將輪子安裝到移動的車輛上。

　　沒有Robot Vision，您的機器人基本上是盲目的。這對于許多機器人任務(wù)來說不是問題，但對于某些應(yīng)用，機器人視覺是有用的甚至是必不可少的。

　　機器人視覺的家譜

　　機器人視覺與機器視覺密切相關(guān)，我們將在稍后介紹。它們都與計算機視覺密切相關(guān)。如果我們談?wù)摷易V，計算機視覺可以被看作是他們的“父母”。然而，為了理解它們在世界上的適用范圍，我們必須更進(jìn)一步引入“祖父母” - 信號處理。

　　信號處理

　　信號處理涉及處理電子信號以清理它們(例如去除噪聲)，提取信息，準(zhǔn)備它們輸出到顯示器或準(zhǔn)備它們以進(jìn)行進(jìn)一步處理。任何東西都可以是一個信號，或多或少。存在可以處理的各種類型的信號，例如模擬電信號，數(shù)字電子信號，頻率信號等。圖像基本上只是兩個(或更多)維信號。對于Robot Vision，我們對圖像處理感興趣。那么，我們談的是圖像處理，對吧?錯誤。

　　圖像處理與計算機視覺

　　計算機視覺和 圖像處理就像表兄弟一樣，但它們有著截然不同的目標(biāo)。圖像處理技術(shù)主要用于提高圖像質(zhì)量，將其轉(zhuǎn)換為另一種格式(如直方圖)或以其他方式更改以進(jìn)行進(jìn)一步處理。另一方面，計算機視覺 更多的是從圖像中提取信息以理解它們。因此，您可以使用“圖像處理”將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度，然后使用“計算機視覺”檢測該圖像中的對象。如果我們進(jìn)一步觀察家譜，我們會發(fā)現(xiàn)這兩個域都受到物理學(xué)領(lǐng)域的影響，特別是光學(xué)領(lǐng)域。

　　模式識別與機器學(xué)習(xí)

　　到目前為止，這么簡單。當(dāng)我們將模式識別包含在家譜中，或者更廣泛地包括機器學(xué)習(xí)時，它開始變得更加復(fù)雜。該系列的這一分支專注于識別數(shù)據(jù)中的模式，這對于Robot Vision所需的許多更高級功能非常重要。例如，為了能夠從其圖像中識別對象，軟件必須能夠檢測它看到的對象是否與先前的對象相似。因此，機器學(xué)習(xí)是計算機視覺的另一個父母，同時也是信號處理。

　　但是，并非所有計算機視覺技術(shù)都需要機器學(xué)習(xí)。您還可以對非圖像的信號使用機器學(xué)習(xí)。在實踐中，這兩個域通常組合如下：計算機視覺檢測圖像中的特征和信息，然后將其用作機器學(xué)習(xí)算法的輸入。例如，計算機視覺檢測傳送帶上零件的尺寸和顏色，然后機器學(xué)習(xí)根據(jù)其了解好的零件應(yīng)該是什么樣的知識來判斷這些零件是否有缺陷。

　　機器視覺

　　現(xiàn)在我們進(jìn)入 機器視覺，一切都在變化。這是因為Machine Vision與之前的所有術(shù)語完全不同。它更多地是關(guān)于特定應(yīng)用而不是技術(shù)。機器視覺是指用于自動檢查，過程控制和機器人引導(dǎo)的視覺的工業(yè)用途 。其余的“家庭”是科學(xué)領(lǐng)域，而機器視覺是一個工程領(lǐng)域。

　　在某些方面，您可以將其 視為計算機視覺的孩子，因為它使用計算機視覺和圖像處理的技術(shù)和算法。但是，雖然它用于引導(dǎo)機器人，但它與機器人視覺并不完全相同。

　　機器人視覺

　　最后，我們來到Robot Vision。如果你一直關(guān)注這篇文章，你會發(fā)現(xiàn)Robot Vision結(jié)合了以前所有術(shù)語中的技術(shù)。在許多情況下，機器人視覺和機器視覺可以互換使用。但是，有 一些細(xì)微的差別。一些機器視覺應(yīng)用，例如零件檢測，與機器人無關(guān) - 該部件僅放置在尋找故障的視覺傳感器前面。

　　此外，Robot Vision不僅是一個工程領(lǐng)域。這是一門具有自己特定研究領(lǐng)域的科學(xué)。與純粹的計算機視覺研究不同，機器人視覺必須將機器人技術(shù)的各個方面融入其技術(shù)和算法中，例如運動學(xué)，參考框架校準(zhǔn)和機器人物理影響環(huán)境的能力。 視覺伺服是一種技術(shù)的完美例子，它只能被稱為機器人視覺，而不是計算機視覺。它涉及通過使用由視覺傳感器檢測到的機器人位置的反饋來控制機器人的運動。

　　在2019年度中國機器人視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟論壇上，微鏈器人視覺研究院院長張宇先生認(rèn)為，機器人視覺必須是3D視覺，是機器人識別三維物體在三維空間里的位置變化，這種變化的誤差要和機器人控制的誤差進(jìn)行算法優(yōu)化，也就是說，機器不僅要可以識別到三維物體，并且要知道他在三維空間里的具體位置，同時，需要對機器人進(jìn)行最優(yōu)軌跡規(guī)劃，以減少機器人控制系統(tǒng)本身產(chǎn)生的誤差疊加，其難點具體表現(xiàn)在：三維空間的變量相比二維空間產(chǎn)生了幾何級的增加，毫米級精度，反光物體的干擾，生產(chǎn)線高速節(jié)拍的要求，以及連續(xù)24小時，一年365天不間斷的工作。機器人視覺是讓機器擁有人類的視角，是機器認(rèn)知技術(shù)。微鏈科技(WELINKIRT)是機器認(rèn)知技術(shù)的倡導(dǎo)者和引領(lǐng)者，2019年第四屆金手指評選活動中，微鏈科技被中國機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟和弗戈工業(yè)傳媒評定為3D機器人視覺領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)。

　　放入什么與你得到什么

　　理解這些差異的一種有用方法來自 RSIP Vision。他們根據(jù)輸入定義了一些域。因此，為了完成本文，以下是上面介紹的每個域的基本輸入。

　　隨著人工智能技術(shù)興起以及邊緣設(shè)備算力的提升，機器視覺的應(yīng)用場景不斷擴(kuò)展，并催生了巨大的市場。根據(jù)美國領(lǐng)先的調(diào)查機構(gòu)Grand View Research的分析，預(yù)計到2025年全球機器視覺市場規(guī)模將達(dá)到182.4億美元，復(fù)合年增長率為7.7%。

　　在智能制造的浪潮下，生產(chǎn)線對工業(yè)設(shè)備有了新的要求，對質(zhì)量檢驗和生產(chǎn)的需求不斷增加。而新一代機器視覺系統(tǒng)能夠在短短幾秒內(nèi)處理大量的信息，如此快速的處理能力，為機器視覺在多個領(lǐng)域的應(yīng)用鋪平了道路。

　　目前，機器視覺在制造業(yè)質(zhì)量控制領(lǐng)域是至關(guān)重要的技術(shù)，尤其在汽車制造行業(yè)有大量的應(yīng)用案例，包括汽車零部件尺寸、外觀、形狀缺陷檢測，以及視覺引導(dǎo)定位等。還有，在食品行業(yè)包裝和裝瓶操作中需要使用機器視覺系統(tǒng)。

　　此外，機器人行業(yè)的發(fā)展也是推動機器視覺的一個重要因素，越來越多的機器人在工業(yè)應(yīng)用解決方案中采用視覺進(jìn)行引導(dǎo)，以執(zhí)行各種復(fù)雜的工作任務(wù)，包括汽車、制藥、包裝、食品和飲料等的解決方案。

　　機器視覺技術(shù)升級觸發(fā)新機遇

　　近年來，出現(xiàn)了許多推動機器視覺行業(yè)發(fā)展的新技術(shù)，特別是在識別能力方面，識別已經(jīng)成為機器視覺的核心競爭力。視覺識別功能可以檢查物品的存在或不存在，以及判斷是否有裝配缺陷。視覺識別還可以是用于定位對象等，例如用于機器人定位抓取目標(biāo)對象，或者可以對物體進(jìn)行自動分類。

　　3D機器視覺系統(tǒng)的出現(xiàn)為識別帶來了驚喜。在大多數(shù)情況下，3D視覺系統(tǒng)能夠更詳細(xì)地檢測物體對象。無論是在檢測應(yīng)用中進(jìn)行更高級識別，還是在計量應(yīng)用中實現(xiàn)更好對象差異化，3D視覺系統(tǒng)都能帶來更多先進(jìn)的功能。業(yè)內(nèi)首家基于機器深度學(xué)習(xí)的3D通用視覺軟件操作系統(tǒng)平臺是微鏈WeRobotics Cognition System，具有容易操作、容易掌握、容易部署、容易維護(hù)的特點，通過將人工智能(AI)與WEROBOTICS軟件結(jié)合在一起，微鏈WeRobotics Cognition System能夠解決對于傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)而言過于困難、繁重或昂貴的復(fù)雜應(yīng)用。通過搭載于機器人前端的機器人感知系統(tǒng)，微鏈WeRobotics認(rèn)知處理系統(tǒng)可以實時采集機器人所觀察到的圖像和感受到力量反饋，微鏈認(rèn)知處理系統(tǒng)通過WEROBOTICS軟件算法，將數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)、計算和處理。從而使機器人獲得認(rèn)知能力、能夠根據(jù)不同的工件，在不同的位置和維度，以及合適的力量進(jìn)行抓取或者裝配、檢測。

　　此外，在高光譜成像和彩色成像方面，高光譜技術(shù)將允許機器視覺檢測超出可見光以外的光譜，以獲得更強大的成像畫質(zhì)，而彩色成像允許在檢查應(yīng)用中進(jìn)行高級顏色分析。

　　還有，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展對于推動機器視覺識別有重要的作用，通過不斷學(xué)習(xí)復(fù)雜物體檢測和分類技術(shù)，機器視覺系統(tǒng)能從周圍環(huán)境中收集更多的知識經(jīng)驗，最終達(dá)到自主和準(zhǔn)確識別出對象。機器視覺識別是機器視覺應(yīng)用中的核心過程，將機器視覺推向更光明的未來。

　　工業(yè)4.0下智能工廠的趨勢

　　近年來，以工業(yè)4.0和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)為主題產(chǎn)生的“智能工廠”概念已成為一個越來越流行的術(shù)語，通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)智能工廠所有設(shè)備、產(chǎn)品和人的連接，最終能夠提高生產(chǎn)率、減少浪費和停機時間，以及優(yōu)化制造流程。

　　在生產(chǎn)線上，機器視覺系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)圖像采集、處理以及測量，根據(jù)不同的質(zhì)量和安全參數(shù)捕獲產(chǎn)品圖像以進(jìn)行分析，通常系統(tǒng)包括照明、鏡頭、圖像傳感器、視覺處理和通信設(shè)備等部分，是軟件和硬件的組合，高性能的機器視覺系統(tǒng)有助于可靠地解決復(fù)雜的工業(yè)任務(wù)。

　　機器視覺在未來的智能工廠中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，未來自動化生產(chǎn)線將能夠自我調(diào)整，以最大限度地提高質(zhì)量、產(chǎn)量和盈利能力。智能工廠很快會從概念走向現(xiàn)實，新的生產(chǎn)技術(shù)為制造業(yè)、物流和倉儲環(huán)境提供改善整體流程的機會。