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                      機器人視覺與計算機視覺有什么區別?

                      來源 : www.tianezhen.com   發布時間 : 2020/7/23 18:09:00

                      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聽起來名字都好像差不多,那么到底有些什么區別?是否會認知混淆?我們來看一下所有這些術語的含義以及它們與機器人技術的關系。希望在閱讀本文后,您不會再疑惑!


                      人們在談論機器人視覺技術時有時會感到困惑。他們嘴上在說“機器視覺”時,而他們正在使用“計算機視覺”或“圖像處理”。這是一個非常容易混淆的錯誤理解。所有不同術語之間的界線有時會模糊不清。


                      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域中的適用范圍。


                      什么是機器人視覺?


                      在基本術語中,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據。例如,您的系統可能有一個2D攝像頭,可以檢測機器人拾取的對象。更復雜的例子可能是使用3D立體相機引導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。對于許多機器人任務而言,這不是問題,但對于某些應用,機器人視覺是有用的甚至是必要的。國內外也有一些非常優質的視覺品牌如埃爾森、所羅門、圖漾、歐姆龍自動化、Linkhou靈猴等。


                      機器人視覺的家譜


                      機器人視覺與機器視覺密切相關,我們將在稍后介紹。它們都與計算機視覺密切相關。如果我們談論的是家譜,則計算機視覺可以被視為他們的“父母”。但是,要了解它們都適合什么地方,我們必須更進一步以引入“祖父母”(信號處理)。


                      信號處理


                      信號處理包括處理電子信號以清除它們(例如去除噪聲)、提取信息、準備輸出到顯示器或為進一步處理做好準備。任何東西都可以是信號,或多或少?梢蕴幚淼男盘栍泻芏喾N,例如模擬電信號、數字電子信號、頻率信號等。圖像基本上只是一個二維(或更多)維信號。對于機器人視覺,我們感興趣的是圖像的處理。


                      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。圖像處理技術主要用于提高圖像質量,將其轉換為另一種格式(如直方圖)或以其他方式更改以進行進一步處理。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。如果我們進一步觀察家譜,我們會發現這兩個域都受到物理學領域的影響,特別是光學領域。


                      模式識別與機器學習


                      到目前為止,這么簡單。當我們將模式識別包含在家譜中,或者更廣泛地包括機器學習時,它開始變得更加復雜。該系列的這一分支專注于識別數據中的模式,這對于Robot Vision所需的許多更高級的功能非常重要。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類似。因此,機器學習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都需要機器學習。您還可以對非圖像的信號使用機器學習。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習算法的輸入。例如,計算機視覺檢測傳送帶上部件的尺寸和顏色,然后機器學習根據其了解好部件應該是什么樣的知識來決定這些部件是否有故障。


                      機器視覺


                      現在我們開始講機器視覺,一切都在變化。這是因為Machine Vision與之前的所有術語完全不同。它更多地是關于特定應用而不是技術。機器視覺是指用于自動檢測,過程控制和機器人引導的視覺的工業用途 。其余的“家庭”是科學領域,而機器視覺是一個工程領域。


                      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和算法。但是,盡管它用于引導機器人,但它與機器人視覺并不完全相同。


                      機器人視覺

                      最后,我們講機器人視覺。如果您一直在關注該文章,那么您將意識到Robot Vision融合了以前所有術語中的技術。在很多情況下,Robot Vision和Machine Vision可以互換使用。但是,有  一些細微的差異。某些機器視覺應用程序(例如零件檢查)與機器人技術無關-零件僅放置在尋找故障的視覺傳感器前面。


                      此外,Robot Vision不僅是工程領域。這是一門具有自己特定研究領域的科學。與純粹的計算機視覺研究不同,機器人視覺必須將機器人學的各個方面納入其技術和算法中,例如運動學,參考系校準以及機器人對環境產生物理影響的能力。 視覺伺服是僅可以稱為“機器人視覺”而不是“計算機視覺”的技術的完美示例。它涉及通過使用視覺傳感器檢測到的機器人位置反饋來控制機器人的運動。


                      投入與產出


                      了解這些差異的一個有用的方法來自RSIP視覺。它們根據輸入定義一些域。因此,為了完成本文,這里是上面介紹的每個域的基本輸入。


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