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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語的含義以及它們與機器人技術的關系。閱讀本文后，您再也不需要感到困惑了!
當人們談論機器人視覺技術時，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。這對于許多機器人任務來說不是問題，但對于某些應用，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，我們將在稍后介紹。它們都與計算機視覺密切相關。如果我們談論家譜，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，準備它們輸出到顯示器或準備它們以進行進一步處理。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。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零件的尺寸和顏色，然后機器學習根據其了解好的零件應該是什么樣的知識來判斷這些零件是否有缺陷。 機器視覺 現在我們進入 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查，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，雖然它用于引導機器人，但它與機器人視覺并不完全相同。 機器人視覺 最后，我們來到Robot Vision。如果你一直關注這篇文章，你會發現Robot Vision結合了以前所有術語中的技術。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 一些細微的差別。一些機器視覺應用，例如零件檢測，與機器人無關 - 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技術的各個方面融入其技術和算法中，例如運動學，參考框架校準和機器人物理影響環境的能力。 視覺伺服是一種技術的完美例子，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業聯盟論壇上，微鏈器人視覺研究院院長張宇先生認為，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行算法優化，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，需要對機器人進行最優軌跡規劃，以減少機器人控制系統本身產生的誤差疊加，其難點具體表現在：三維空間的變量相比二維空間產生了幾何級的增加，毫米級精度，反光物體的干擾，生產線高速節拍的要求，以及連續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，是機器認知技術。微鏈科技(WELINKIRT)是機器認知技術的倡導者和引領者，2019年第四屆金手指評選活動中，微鏈科技被中國機器人產業聯盟和弗戈工業傳媒評定為3D機器人視覺領域的領軍企業。 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。
隨著人工智能技術興起以及邊緣設備算力的提升，機器視覺的應用場景不斷擴展，并催生了巨大的市場。根據美國領先的調查機構Grand View Research的分析，預計到2025年全球機器視覺市場規模將達到182.4億美元，復合年增長率為7.7%。 在智能制造的浪潮下，生產線對工業設備有了新的要求，對質量檢驗和生產的需求不斷增加。而新一代機器視覺系統能夠在短短幾秒內處理大量的信息，如此快速的處理能力，為機器視覺在多個領域的應用鋪平了道路。 目前，機器視覺在制造業質量控制領域是至關重要的技術，尤其在汽車制造行業有大量的應用案例，包括汽車零部件尺寸、外觀、形狀缺陷檢測，以及視覺引導定位等。還有，在食品行業包裝和裝瓶操作中需要使用機器視覺系統。 此外，機器人行業的發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應用解決方案中采用視覺進行引導，以執行各種復雜的工作任務，包括汽車、制藥、包裝、食品和飲料等的解決方案。 機器視覺技術升級觸發新機遇 近年來，出現了許多推動機器視覺行業發展的新技術，特別是在識別能力方面，識別已經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對象，或者可以對物體進行自動分類。 3D機器視覺系統的出現為識別帶來了驚喜。在大多數情況下，3D視覺系統能夠更詳細地檢測物體對象。無論是在檢測應用中進行更高級識別，還是在計量應用中實現更好對象差異化，3D視覺系統都能帶來更多先進的功能。業內首家基于機器深度學習的3D通用視覺軟件操作系統平臺是微鏈WeRobotics Cognition System，具有容易操作、容易掌握、容易部署、容易維護的特點，通過將人工智能(AI)與WEROBOTICS軟件結合在一起，微鏈WeRobotics Cognition System能夠解決對于傳統機器視覺系統而言過于困難、繁重或昂貴的復雜應用。通過搭載于機器人前端的機器人感知系統，微鏈WeRobotics認知處理系統可以實時采集機器人所觀察到的圖像和感受到力量反饋，微鏈認知處理系統通過WEROBOTICS軟件算法，將數據進行重構、計算和處理。從而使機器人獲得認知能力、能夠根據不同的工件，在不同的位置和維度，以及合適的力量進行抓取或者裝配、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，而彩色成像允許在檢查應用中進行高級顏色分析。 還有，深度學習的發展對于推動機器視覺識別有重要的作用，通過不斷學習復雜物體檢測和分類技術，機器視覺系統能從周圍環境中收集更多的知識經驗，最終達到自主和準確識別出對象。機器視覺識別是機器視覺應用中的核心過程，將機器視覺推向更光明的未來。 工業4.0下智能工廠的趨勢 近年來，以工業4.0和工業物聯網為主題產生的“智能工廠”概念已成為一個越來越流行的術語，通過工業物聯網技術，實現智能工廠所有設備、產品和人的連接，最終能夠提高生產率、減少浪費和停機時間，以及優化制造流程。 在生產線上，機器視覺系統主要負責圖像采集、處理以及測量，根據不同的質量和安全參數捕獲產品圖像以進行分析，通常系統包括照明、鏡頭、圖像傳感器、視覺處理和通信設備等部分，是軟件和硬件的組合，高性能的機器視覺系統有助于可靠地解決復雜的工業任務。
機器視覺在未來的智能工廠中發揮著關鍵作用，未來自動化生產線將能夠自我調整，以最大限度地提高質量、產量和盈利能力。智能工廠很快會從概念走向現實，新的生產技術為制造業、物流和倉儲環境提供改善整體流程的機會。 |
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