人工智能与智能机器

人工智能与智能机器
人工智能与智能机器

论文

聂钰涵

中国矿业大学徐海学院信电系

电气08-1班

学号:22080147

邮箱:ailove_tony@https://www.360docs.net/doc/bd11496494.html,

【摘要】:本文由人工智能及智能机器的定义上,联想人与智能机器之间的种种联系,进一步深入了解了人工智能与智能机器的发展现状,及在我国的前景。

【关键字】:人工智能智能机器人类社会

一、人工智能、智能机器的定义

人工智能是最新兴的学科之一。自第二次世界大战后迅速展开,1956年,它被正式命名为“人工智能”,简称AI(Artificial Intelligence)。现在,AI 的研究包含了许许多多不同的子领域,涵盖的范围从通常领域,比如学习和感知,到特定的任务,诸如下国际象棋、数学定理证明、诗歌写作和疾病诊断。AI对智能任务进行系统化和自动化,并因而与人类智能活动的任何范畴都潜在相关。从这个意义上说,AI的确是一个普遍的研究领域。

著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”

1956年在达特茅斯会议上,马文·明斯基提出了他对智能机器的看法:智能

决方法”。智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器,如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外,它还有效应器,作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉,或称自整步电动机,它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。

“梦想已经照进现实,机器人时代开启了”。从工业、农业到服务业,从实验室、工厂到寻常百姓家,从欧洲、美洲到亚洲,从深水世界到浩瀚太空,从教学研究到军事战场,智能机器的触角已经伸向四面八方,成为人类社会中一道独特的科技风景线。

人工智能与智能机器之间的关系:

人工智能是一类技术的统称,人工智能是一种让机器可以像人一样“思考”的技术。机器人是一类机器的统称,是人工智能的一个代表!

人工智能有很多,主要指能体现人思维和行动的一些事物,像一些电脑程序等等,比如说全自动的洗衣机等。但是现在我们的技术不是很发达,机器不可以像我们人一样进行高级的逻辑思考。它主要还是靠人们给它设定的程序来做智能“思考”

二、智能机器与人的关系

随着社会的发展,社会分工越来越细,尤其在现代化的大生产中,有的人每天就只管拧同一个部位的一个螺母,有的人整天就是接一个线头,就像电影《摩登时代》中演示的那样,人们感到自己在不断异化,各种职业病开始产生。没有机器人,人将变为机器。于是人们强烈希望用某种机器代替自己工作,研制出了机器人,代替人完成那些枯燥、单调、危险的工作。由于机器人的问世,使一部分工人失去了原来的工作,又有人对机器人产生了敌意。

机器人上岗,人将下岗吗?

不仅在我国,即使在一些发达国家如美国,也有人有这样的疑问。其实这种担心是多余的,任何先进的机器设备,都会提高劳动生产率和产品质量,创造出更多的社会财富,也就必然提供更多的就业机会,这已被人类生产发展史所证明。任何新事物的出现都有利有弊,只不过利大于弊,很快就得到了人们的认可。比

类生命财产带来威胁。虽然人们都看到了汽车的这些弊端,但它还是成了人们日常生活中必不可少的交通工具。

美国是机器人的发源地,可机器人的拥有量远远少于日本,其中部分原因就是因为美国有些工人不欢迎机器人,从而抑制了机器人的发展。日本之所以能迅速成为机器人大国,原因是多方面的,但其中很重要的一条就是当时日本劳动力短缺,政府和企业都希望发展机器人,国民也都欢迎使用机器人。由于使用了机器人,日本也尝到了甜头,它的汽车、电子工业迅速崛起,很快占领了世界市场。从现在世界工业发展的潮流看,发展机器人是一条必由之路。没有机器人,人将变为机器;有了机器人,人仍然是主人。

机器人能和人友好相处吗?

不论是工业机器人还是特种机器人(尤其是服务机器人)都存在一个与人相处的问题,最重要的是不能伤害人。然而由于某些机器人系统的不完善,在机器人使用的前期,引发了一系列意想不到的事故。

1978年9月6日,日本广岛一家工厂的切割机器人在切钢板时,突然发生异常,将一名值班工人当作钢板操作,这是世界上第一宗机器人杀人事件。1982年5月,日本山梨县阀门加工厂的一个工人,正在调整停工状态的螺纹加工机器人时,机器人突然启动,抱住工人旋转起来,造成了悲剧。1985年前苏联发生了一起家喻户晓的智能机器人棋手杀人事件。全苏国际象棋冠军古德柯夫同机器人棋手下棋连胜3局,机器人棋手恼羞成怒,突然向金属棋盘释放强大的电流,在众目睽睽之下将这位国际大师击倒。

这些触目惊心的事实,给人们使用机器人带来了心理障碍,于是有人展开了“机器人是福是祸”的讨论。日本邮政和电信部门组织了一个研究小组,专家认为,机器人发生事故的原因不外乎三种:一是硬件系统故障;二是软件系统故障;三是电磁波的干扰。这种意外伤人事件是偶然也是必然的,因为任何一个新生事物的出现总有其不完善的一面。但是,随着机器人技术的不断发展与进步,这种意外伤人事件越来越少,近几年没有再听说过类似事件的发生。正是由于机器人安全、可靠地完成了人类交给的各项任务,使人们使用机器人的热情才越来越高。

机器人是人类的助手和朋友?

向农业、服务业;从产业走进医院、家庭;从陆地潜入水下、飞往空间......。我们完全有理由相信,象其它许多科学技术的发明发现一样,机器人也应该成为人类的好助手、好朋友。

美国正在研究一种航天器内使用的机器人,计划在两年之后被宇航员带入太空,做一些宇航员无法做到的事情,成为宇航员最得力的助理。这种机器人只有垒球那么大,可以对航天器中的生命维持系统进行自动监视、摄像和排除障碍等,同时还可以代替已损坏的传感器完成监视任务。可以说,有了它,今后的航天器在太空中飞行将更加安全。

三、人工智能与智能机器的发展趋势

《纽约时报》科学版曾发表一篇题为《科学家担忧机器将超越人类智慧》○1的文章,援引部分科学家的观点称,人工智能的继续发展可能会超出人类的控制。“现在的‘仆人’或许变成未来的主人。”科幻作品曾赋予人工智能的未来无限可能。《科学怪人》中的“弗兰肯斯坦”会不会成为现实?这不仅是很多人的忧虑和疑问,也是学界一直争论的话题。

英国雷丁大学教授凯文·渥维克是控制论领域知名专家,他在《机器的征途》一书中描写了机器人对未来社会的影响。他认为50年内机器人将拥有高于人类的智能。机器人在某些方面确实比人类强,比如:速度比人快,力量比人大等,但机器人的综合智能较人类还相去甚远,智能科学的发展目前还非常初级,它的发展受制于其他学科的发展,如脑科学、认知科学、生命科学等等,这些学科的研究目前都有很长的路要走,还没有对人类形成任何威胁。但对于一些对人类有害,如带攻击武器的军用机器人应有所选择并限制起其发展,我们不应将生杀大权交给机器人。

目前,国际上人工智能的研究思路主要有四个,即结构模拟、功能模拟、行为模拟和机制模拟。但每种研究方式都不可能制造出人们所担心的“无限强大的智能机器人。结构模拟的方式仿造人类大脑的结构,即使人类能够仿造出由数亿个神经元组成的复杂的人脑结构,但是人脑如何工作的学习机制还是不能为人类探究清楚。而功能模拟的实现过程需要为智能机器中输入足够的知识,这也就决

浅层智能。因为不能自主定义问题、不能自主设定目标,无法表现创造性思维,所以,对人工智能不必杞人忧天。

但也有学者提出,人工智能经过50多年的发展历程渐渐呈现出“智能科学”的新方向,即脑科学、认知科学和人工智能等学科共同研究的交叉学科。“人的智能与机器结合,要发展出超越人类的智能机器人不是没有可能。”致力于“智能科学”研究的中科院计算技术研究所研究员史忠植认为,诸如将芯片植入人脑,由脑电波控制的方式可以将人脑的高智能与计算机的高性能结合。按照这种思路和方式,未来人机结合的智能机器人要超越人类的可能性非常大。

总之,我们要知道,无论何种发展思路和前景,推动科学技术发展的动力都是为人类造福。技术本身是中性的,技术产生怎样的作用,决定者还是人,目前,人们需要关注的是如何发展人工智能而不是限制。因为这是科技发展的核心、前沿和制高点,是未来信息科技最精彩的部分。

四、人工智能与智能机器在中国的现状

我们都非常关心,中国在人工智能的现实应用的水平如何?

我国在人工智能的软件方面水平不低,但在硬件、机器制造方面水平却不高,和日本等应用水平和普及度都较高的国家相比,中国还处于一个‘很初级’的阶段。但并不代表我们不能开发出具有强大功能的机器人,事实上我国的实验室研究生产水平已经完全可以制造出与日本同等水平的人工智能成果。

在2006年中国就曾经进行过一次“中国象棋”的人机大战,其过程和效果堪比美国的“深蓝”人机竞赛,另外,以哈工大为首的国内众多高校的人工智能研发水平近年来发展迅猛,在一些国际水平的“机器人足球赛”、“机器人起重大赛”等人工智能竞赛中都取得了优异的成绩。相信随着我国综合国力和科技水平的不断提高,人工智能的应用将得到快速发展,让更多机器人走进寻常百姓家,为公众的生活带去更多的便利。

当前影响我国人工智能应用发展的原因主要是,工业化生产水平相比于美日还存在较大差距,对资源和能源的消耗也都难以达到需求,此外,一项先进的人工智能成果在刚开始投入市场生产时需要较高的成本,这对于我国一些普通家庭

和推广上也难以跟上国外的脚步。

【参考文献】:

[1]. 宫玉斐. 科技日报[N],2009-8-6,01版《智能机器:未来会不会反仆为主?》

人工智能与机器人教学教材

人工智能与机器人

1 1.机器人定义的三个共有属性是:有类人的功能、根据人的编程能自动的工作、人造的机器或机械电子装置。 2.简述机器人的发展史? 1954年美国人(George C. Devol)乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人,并在1956年获得美国专利。 1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。 1960年,Conder公司购买专利并制造了样机。 1961年,Unimation公司(通用机械公司)成立,生产和销售了第一台工业机器“Unimate”,即万能自动之意。 1962年,美国万能自动化(Unimation)公司的第一台机器人Unimate在美国通用汽车公司(GM)投入使用标志着第一代机器人的诞生。 1963年麦卡锡则开始在机器人中加入视觉传感系统。 1965年 MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器。 1967年, Unimation公司第一台喷涂用机器人出口到日本川崎重工业公司。 1968年,第一台智能机器人Shakey在斯坦福研究所诞生。 1972年,IBM公司开发出直角坐标机器人。 1973年,Cincinnati Milacron公司推出T3型机器人。 1978年,第一台PUMA机器人在Unimation公司诞生 1998年世界著名玩具厂商丹麦乐高(LEGO)公司推出机器人(Mind-storms)套件,让机器人制造变得跟搭积木一样, 1999年日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)。 2002年5月2日本田制造的名叫阿西(Asimo)四英尺高的白色机器人摇响开市铃声,摇响了机器智能时代的开始。 2006年6月,微软公司推出基于Windows的开发环境,用于构建面向各种硬件平台的软件---Microsoft Robotics Studio,试图实现机器人统一的标准或平台。

人工智能地研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术,如向前看几步,并把困难的问题分成一些比较容易的子问题,发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起,其性能达到很高的水平,并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证,确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且需要某些直觉技巧。 1976年7月,美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机,花去1200小时CPU时间,并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一,已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序,这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库,能够把句子从一种语言翻译为另一种语言,执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是:在翻译句子时,以主题和对话情况为基础,注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

智能机器人的语音识别

智能机器人的语音识别 语音识别概述 最近,由于其重大的理论意义和实用价值,语音识别已经受到越来越多的关注。到现在为止,多数的语音识别是基于传统的线性系统理论,例如隐马尔可夫模型和动态时间规整技术。随着语音识别的深度研究,研究者发现,语音信号是一个复杂的非线性过程,如果语音识别研究想要获得突破,那么就必须引进非线性系统理论方法。最近,随着非线性系统理论的发展,如人工神经网络,混沌与分形,可能应用这些理论到语音识别中。因此,本文的研究是在神经网络和混沌与分形理论的基础上介绍了语音识别的过程。 语音识别可以划分为独立发声式和非独立发声式两种。非独立发声式是指发音模式是由单个人来进行训练,其对训练人命令的识别速度很快,但它对与其他人的指令识别速度很慢,或者不能识别。独立发声式是指其发音模式是由不同年龄,不同性别,不同地域的人来进行训练,它能识别一个群体的指令。一般地,由于用户不需要操作训练,独立发声式系统得到了更广泛的应用。所以,在独立发声式系统中,从语音信号中提取语音特征是语音识别系统的一个基本问题。 语音识别包括训练和识别,我们可以把它看做一种模式化的识别任务。通常地,语音信号可以看作为一段通过隐马尔可夫模型来表征的时间序列。通过这些特征提取,语音信号被转化为特征向量并把它作为一种意见,在训练程序中,这些意见将反馈到HMM的模型参数估计中。这些参数包括意见和他们响应状态所对应的概率密度函数,状态间的转移概率,等等。经过参数估计以后,这个已训练模式就可以应用到识别任务当中。输入信号将会被确认为造成词,其精确度是可以评估的。整个过程如图一所示。 图1 语音识别系统的模块图

3、理论与方法 从语音信号中进行独立扬声器的特征提取是语音识别系统中的一个基本问题。解决这个问题的最流行方法是应用线性预测倒谱系数和Mel频率倒谱系数。这两种方法都是基于一种假设的线形程序,该假设认为说话者所拥有的语音特性是由于声道共振造成的。这些信号特征构成了语音信号最基本的光谱结构。然而,在语音信号中,这些非线形信息不容易被当前的特征提取逻辑方法所提取,所以我们使用分型维数来测量非线形语音扰动。 本文利用传统的LPCC和非线性多尺度分形维数特征提取研究并实现语音识别系统。 3.1线性预测倒谱系数 线性预测系数是一个我们在做语音的线形预分析时得到的参数,它是关于毗邻语音样本间特征联系的参数。线形预分析正式基于以下几个概念建立起来的,即一个语音样本可以通过一些以前的样本的线形组合来快速地估计,根据真实语音样本在确切的分析框架(短时间内的)和预测样本之间的差别的最小平方原则,最后会确认出唯一的一组预测系数。 LPC可以用来估计语音信号的倒谱。在语音信号的短时倒谱分析中,这是一种特殊的处理方法。信道模型的系统函数可以通过如下的线形预分析来得到: 其中p代表线形预测命令,,(k=1,2,… …,p)代表预测参数,脉冲响应用 h(n)来表示,假设h(n)的倒谱是。那么(1)式可以扩展为(2)式: 将(1)带入(2),两边同时,(2)变成(3)。 就获得了方程(4):

完整版机器视觉思考题及其答案

什么是机器视觉技术?试论述其基本概念和目的。答:机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断,常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测,不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度,从而提高生产效率,并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成?试详细论述之。答:机器视觉系统主要包括三大部分:图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取:是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。 该部分主要包括,照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件(主要是CCD和CMOS采 集物体影像。 图像处理和识别:视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后,图像的质量得到提高,既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制:主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答:。机器视觉技术的现状:机器视觉是近20?30年出现的新技术,由于其固有的柔性好、 非接触、快速等特点,在各个领域得到很广泛的应用,如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景:随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高,机器视觉技术越来越成熟,特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务,相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作,既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答:一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统,实时跟踪焊缝位置,实现实时控制,防止偏离焊缝,造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用,通过机器视觉系统抓拍轮对图像,找出轮对中有缺陷的轮对,提高检测精度和速度,提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查,通过机器视觉系统,对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪,提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换,分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答:傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为:一维离散傅里叶变换为:二维连续函数的傅里叶变换为:二维离散傅里叶变换为: 图像傅立叶变换的基本概念:傅立叶变换是数字图像处理技术的基础,其通过在时空域和频率域来回切换图像,对图像的信息特征进行提取和分析,简化了计算工作量,被喻为描述图像信息的第二种语言,广泛应用于图像变换,图像编码与压缩,图像分割,图像重建等。作用和目的:图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数,傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式?各自的特点和作用是什么? 答:灰度变换:基于点操作,将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段,它可以使图像动态范围加大,使图像的对比度扩展,

机器视觉认识

机器视觉基本认识 一、机器视觉基本概念 1、机器视觉概念 机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。随着工业自动化技术的飞速发展和各领域消费者对产品品质要求的不断提高。零缺陷、高品质、高附加值的产品成为企业应对竞争的核心,为了赢得竞争,可靠的质量控制不可或缺。由于生产过程中速度加快,产品工艺高度集成,体积缩小且制造精度提高,人眼已无法满足许多企业外形质量控制的检测需要。机器视觉代替人类视觉自动检测产品外形特征,实现100%在线全检,已成为解决各行业制造商大批量、高速、高精度产品检测的主要趋势。简言之,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 2、机器视觉系统 机器视觉系统是指通过机器视觉产品(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,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。 可以将机器视觉系统概括为四部分: 1)、摄取:采用图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号,传送给图像处理系统; 2)、抽取:图像处理系统根据像素分布和亮度、颜色等信息,进行运算来抽取目标的特征,例如面积、长度、数量、位置等; 3)、输出:根据预设的判断来输出结果,如尺寸、角度、偏移量、个数、合格或不合格、有或无等; 4)、控制动作:指挥执行机构进行定位或分选等相应控制动作。 3、机器视觉系统的特点: 1)、在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉代替人工视觉; 2)、在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度,机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。 二、机器视觉与计算机视觉的区别 计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能—对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉主要有两类方法:一类是仿生学的方法,参照人类视觉系统的结构原理,建立相应的处理模块完成类似的功能和工作;另一类是工程的方法,从分析人类视觉过程的功能着手,并不去刻意模拟人类视觉系统内部结构,而仅考虑系统的输入和输出,并采用任何现有的可行的手段实现系统功能。 计算机视觉和机器视觉两个术语既有区别又有联系。计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段,着重于一幅或多幅图像的计算机分析。图像可以由多个或者多个传感器获取,也可以是单个传感器在不同时刻获取的图像序列。分析师对目标物体

机器视觉基本介绍

机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用:利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。 机器视觉系统的特点:是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别,并能保质保量的完成生产任务 视觉检测:指通过机器视觉产品(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,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。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。 镜头 FOV(Field of Vision)=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM(零件测量公差比) 镜头选择应注意: ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变

2020年机器视觉公司排名

2020年机器视觉公司排名 机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。 近年来,随着我国智慧城市建设的重新火热,机器视觉技术的市场需求量大增。对于人脸识别、图片搜索引擎、医疗诊断、智能驾驶、娱乐营销等智慧城市建设的多个领域来说,机器视觉技术都是不可或缺的。 随着制造业企业对自动化、智能化需求的不断提升,一大批机器视觉企业涌现了出来。那么,让我们一起来看看都有哪些企业已经涉足这一领域,以及他们的发展情况如何。 机器视觉国外供应商 基恩士 从光电传感器和近接传感器到用于检测的测量仪器和研究院专用的高精度设备,KEYENCE的产品覆盖面极其广泛。KEYENCE的客户遍及各行各业,有超过80,000的客户都在使用KEYENCE的这些产品。用户只要针对特定应用选择合适的KEYENCE产品,就可以安装高产量,高效能的自动化生产线。 基恩士产品的设计理念是给予客户的制造与研发创造附加价值。产品按照通用目的进行工程设计,因此它们可以用在各个行业或广泛的应用场合。基恩士为既存和潜在的应用需要提供更具附加价值的产品。 基恩士为世界范围内约100个国家或地区的20余万家客户提供服务,基恩士这个名称意味着创新与卓越。 xx 创立于1933年的欧姆龙集团是全球知名的自动化控制及电子设备制造厂商,掌握着世界领先的传感与控制核心技术。通过不断创造新的社会需求,欧姆龙集团已在全球拥有近36,000名员工,营业额达7,942亿日元。产品涉及

人工智能机器视觉

计算机视觉综述 摘要:自从1956 年Dartmouth学会上提出“人工智能”后,世界各国的研究者发展了众多理论和原理。人工智能是一门极富挑战性的学科,研究他的工作人员必须懂得多门学科的知识,比如计算机、心理学、哲学、生物学、仿生学等等,它涉及的范围相当的广泛。并且在这些广泛的学科又由不通的领域组成,如计算机学习、计算机视觉等。研究人工智能的目的是使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策,要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算,还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境,并能够理解它们。就像人做的那样。所以计算机视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 关键词:人工智能计算机; 视觉; 图像; 1、计算机视觉的应用 人类正在进入信息时代,计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机,而另一方面是计算机的功能越来越强,使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉,语言与外界交换信息,并且可用不同的方式表示相同的含义,而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序,只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机,必须改变过去的那种让人来适应计算机,来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求,以人所习惯的方式与人进行信息交换,也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段,由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境的能力。而计算机视觉技术正广泛的应用于各个方面,充医学图像到遥感图像,充各有检查到文件处理。在需要人类视觉的场合几乎都需要用感到计算机视觉,许多人类视觉无法感知的场合,如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等,计算机视觉更突出他的优越性。现在计算机视觉已在一些领域的到应用,如零件识别与定位,产品的检验,移动机器人导航遥感图像

人工智能与机器人

江西蓝天学院 人工智能与机器人 系别:机械系 班级:09热动本(1)班 姓名:艾立强 学号:109202020001 人工智能 最近看了电影《终结者》,对其中的科幻生活有了憧憬,然而现在的世界是否会如电影中一样呢?人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢? 人类正向信息化的时代迈进,信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识,知识构成智能的基础。因此,信息化到知识化再到智能化,必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中,它的概念,方法和技术正在各行各业广泛渗透。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。

当前人工智能的发展方向可以分为两种:一种是由知识工程师将 有关的知识归纳、整理,并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。另一种是使计算机本身有获得知识的能力,它可以学习人类已有的知识,并且在实践过程中不总结、完善。 人工智能并不像很多人想象的是几个科学家的工作,而是随着社会各学科发展而默默发展的。在智能领域里,最关键的问题之一,就是机器学习的问题。一旦机器有了学习的能力,谁还(敢)预测未来呢?人类的社会发展其实也是在不断积累中发展而来,人的智能也就是事实依据库+推理机制所构成了的。当所有领域的定律都能用特定的公式推理出来,《终结者》的实现就要到来了。 研究人工智能的目的,一方面是要创造出具有智能的机器,另一方面是要弄清人类智能的本质,因此,人工智能既属于工程的范畴,又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能,可以辅助,部分替代甚至拓宽人类的智能,使计算机更好的造福人类。 目前,人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域; 一、专家系统 专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统,目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域,广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统,它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程,来求解领域内的各种问题,达到或接近专家的水平。 二、机器学习 机器学习的研究,主要在以下三个方面进行:一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程;和机器学习的方法;以及建立针对具体任务的学习系统。

人工智能的模式识别与机器视觉

人工智能的模式识别与机器视觉 模式识别 “模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。 模式识别是一个不断发展的学科分支,它的理论基础和研究范围也在不断发展。在二维的文字、图形和图像的识别方而,已取得许多成果。三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。语音的识别和合成技术也有很大的发展。基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础 机器视觉 实验表明,人类接受外界信息的80%以上来自视觉,10%左右来自听觉,其余来自嗅觉、味觉及触觉。在机器视觉方面,只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。但是,视觉是一种感知,机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程,例如,一个可见的景物由传感器编码输入,表示成一个灰度数值矩阵;图像的灰度数值由图像检测器进行处理,检测器检测出图像的主要成分,如组成景物的线段、简单曲线和角度等;这些成分又校处理,以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息;最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。 视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息,把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。 机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次,低层视觉主要是对视觉团像执行预处理,例如,边缘检测、运动目标检测、纹理分析等,另外还有立体造型、曲面色彩等,其目的是使对象凸现出来,这时还谈不上对它的理解。高层视觉主要是理解对象,显然,实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。 机器视觉的前沿研究课题包括:实时图像的并行处理,实时图像的压缩、传输与复原,三绍景物的建模识别,动态和时变视觉等。 人娄的钉能活动过程主要是一个获得知识并运用知识的过程,知识是智能的基础。为了使计算机具有钉能,能模拟人类的智能行为,就必须使它具有知识。把人类拥有的知识采用适当的模式表示出来以便存储到计算机中,这就是知识表示要解决的问题。知识表示是对知识的一种描述,或者说是一组约定,是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构,对知识进行表木就是把知识表示咸便于计算机存储和利用的菜种数据结构。知识表示方法给出的知识表示形式称为知识表示程式,知识表示模式分为外部表示模式和内部表示模式两个层次。知识外部表示模式是与软件开发的工具、运行的软件平台无关的知识表示的形式化描述。知

机器视觉技术发展现状文献综述 (2)

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉,而机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断,机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样,通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科,同时也是一个交叉学科,机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究,从而建立由图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统,其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用,并逐渐进入我们的日常生活。 一、机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能,再现于人类视觉有关的某些智能行为,从客观事物的图像中提取信息进行处理,并加以理解,最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术,其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等,这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性,要能适应工业现场恶劣的环境,并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性,要求高速度和高精度,且具有非接触性、实时性、自动化和智能高等优点,有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号,然后通过A/D 转换成数字信号传送给专用的图像处理系统,并根据像素分布、亮度和颜色等信息,将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置和长度等,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程:

人工智能与机器人制造培训心得

1月19日,2018人工智能与机器人开发者大会在浦东新区申港大道200号F区三楼多功能厅盛大开幕,以“知时代,智未来”为主题。该大会聚集和整合各种人工智能领域创新人才,弘扬科学精神,激发全面创新的热情;同时,培育一批技术智能与机器人开发顶尖研发团队,引导各界力量支持创新人才,搭建服务创新团队的平台。会议中邀请了人工智能和机器人领域的专家和众多的企业负责人参加,一起讨论在这个飞速发展的时代,怎么结合人工智能去创造无限的可能 一、人工智能技术前瞻 再会期间了解到了人工智能以及机器人相关的前沿技术和创新思路,当前社会对于人工智能和机器人等词频繁使用,炙手可热。依托百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞,基于加强机器人创新发展的人工智能创新平台和加强机器人共性关键技术研究,建立完善机器人标准体系及检测认证平台。伴随着机器人技术的突飞猛进,两大平台也开始全面实施。在会议上胡洁教授讲到这么一句话,“智能制造是系统工程,人工智能是锦上添花”现在是要将原来人工智能辅助创新设计发展为人工智能驱动创新设计。目前应用人工智能现状大部为给定一个具体的方案使机器人按照给定的方案去工作,人工智能的另一个境界也就是现在我们发展的目标。要是人工智能通过自己的学习去创新,使人工智能可以做到用自己的方式学习,用自己的方式预测与创新。 二、智能制造的应用 也许人工智能听起来会比较科幻,缺少实际性,在本次会议中不仅仅是对于学术上的交流,有很大一部分是人工智能在生活中,工业上的实际应用。 1、Tesla&Google 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野,作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用,无人驾驶受到了广泛的关注。 2、仿人机器人 仿人机器人顾名思义,就是像人。仿人机器人理论上可以在形态、行为和思维上像人但

第十章 机器视觉 人工智能课程 北京大学

第十章机器视觉 教学内容:本章所研究的机器视觉是诸多传感信息中包含信息最丰富、最复杂和最重要的感觉之一,也是应用最为广泛的机器感觉之一。内容包括图象的理解与分析、视觉的知识表示与控制策略和物体形状的分析与识别等。 教学重点:物体边缘距离的计算、表面方向的计算、物体形状识别方法 教学难点:图匹配法、松弛标示法、多层匹配法等 教学方法:用较为通俗的语言将机器视觉的相关知识讲透彻,同时结合图表,对不同线条的标示方法进行讲解。多结合日常生活中常有的现象,让学生对所学知识有更深入的认识。 教学要求:重点掌握视觉信息的表达方法,包括初始简图、二维半简图和三维模型;掌握物体边缘距离和表面方向的生理学基础及计算原理和计算方法;了解复杂形状物体的表示和三维物体的形状描述方法;一般了解机器视觉应用系统的构成、视觉系统的设计思想。 10.1 图象的理解与分析 教学内容:对图象进行理解和解释是计算机视觉的研究中心,也是人工智能研究的焦点之一。 教学重点:初始简图、二维半简图和三维模型 教学难点:松弛算法、边缘距离的计算 教学方法:以课堂书本知识为主,采取提问,讨论等方式提高学生学习的积极性,自主性和创造性。 教学要求:重点掌握视觉信息的表达方法,包括初始简图、二维半简图和三维模型;掌握物体边缘距离和表面方向的生理学基础及计算原理和计算方法 10.1.1 视觉信息的表达方法 根据马氏(Marr)提出的假设,视觉信息处理过程包括3个主要表达层次,即初始简图、二维半简图和三维简图,如图10.1所示。

图10.1 视觉信息的表达层次 1、初始简图的基本概念: 亮度图象含有两种重要信息:图象的亮度变化和局部几何特征。初始简图是一种本原表达法,它能完全而又清楚地表示上述信息。初始简图所包含的信息大部分集中在与实际边缘以及边缘终止点有关的剧烈灰度变化上。对于每一边缘亮度变化,在初始简图上都有对应的描述。这些描述包括:与边缘有关的亮度变化率、总的亮度变化、边缘长度、曲率和方向等。粗略地说,初始简图是以勾划草图的形式来表示图象中的亮度变化的。 图10.2 用初始简图表示灰度变化图10.3 二维半简图举例

人工智能与机器人(读书报告).docx

读书报告 院系计算机学院___________________ 专业______________________________________ 年级______________________________________ 班级______________________________________ 学生姓名_______________________________________ 学号______________________________________ 报告题目_________ 人工智能与机器人_____________ 完成时间_________ 年________________ 12 __ 月

1绪论 (4) 1」课题背景 (4) 1.2机器人的发展 (5) 2机器人的定义 (5) 2.1机器人的种类 (6) 2.2机器人的应用领域 (6) 2.2.1工业机器人 (6) 2.2.2探索机器人 (6) 2.23服务机器人 (7) 2.2.4军事机器人 (7) 3机器人的开发过程 (8) 3」智能机器人的制造理论 (8) 3.2机器人的行动过程 (9) 4机器人的实际应用 (9) 5机器人的现状和发展前景 (10) 6总结 (11)

人工智能与机器人 (11科技1班) ?豪:人工智能是研究如何制造岀人造的智能机器或智能系统.来模拟人类智能 活动的能力.以延伸人们智能的科学。人工智能主要包含三个方面:感知能力、思维能力、行为能力。而机器人则是将人工智能与物理器件结合起来.完成某些工作的机器.目前.机器人学和人工智能已作为两个不同的学科.各自发展羞.均取得了很好的成果。同时在一些领域.二者又相互结合.并取得了很好的效果。 关It询:人工智能;机器人;智能控制 Artificial intelligenee and Robotics Abstract: Expert Artificial intelligence is the study of how to create artificial intelligence machine or intelligent system,to simulate the ability of human intelligence activities,to extend people intelligence scicncc.Artificial intelligence mainly includes three aspccts,pcrcq)tion,thinking,bchavior abiiity.Whilc the robot is the artificial intelligence and physical device together,complete certain work machine,at present,robot is the artificial intelligence have been used as two different subjects,th&r respective development,have achieved very good rcsults.At the same time,in some areas,the two arc combined with each other,and have achieved very good results. Keywords: Artificial intelligence: Robot: intelligent control 1绪论 1.1课题背景 信息技术课程,作为适应信息时代的一门新兴学科,其基本思想是通过对信息的获取、加工、管理、传播的技术、方法等知识与技能的学习、应用和创新,从而培养和提高学习者的信息素养和创新素质。人工智能与机器人科学,融合了计算机、机械、电子、通讯、控制等声、光、电、磁多个学科领域的知识,其核心是目前被称为前沿科学的人工智能理论和技术,因此,这门课程对学生的知识结构将是一种多学科整合的建构。另一方面,智能机器人的基本特征是感知一判断一决策一行动,即获取环境的直接信息,然后经过分析判断,进而做出反馈或行动。自机器人诞生之初人类便一直存在着“机器人恐惧症” 的想法,但机器人真的能征服地球了吗?真正伤脑筋的,是所谓的"人工智能”。但在担心机器人比人类聪明使人类失去存在的必要,或是

(完整版)机器视觉思考题及其答案

什么是机器视觉技术?试论述其基本概念和目的。 答:机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。 机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断,常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测,不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度,从而提高生产效率,并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。 机器视觉系统一般由哪几部分组成?试详细论述之。 答:机器视觉系统主要包括三大部分:图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。 图像获取:是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。该部分主要包括,照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件(主要是CCD和CMOS)采集物体影像。 图像处理和识别:视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后,图像的质量得到提高,既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制:主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。 试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答:。机器视觉技术的现状:机器视觉是近20~30年出现的新技术,由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点,在各个领域得到很广泛的应用,如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景:随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高,机器视觉技术越来越成熟,特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务,相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作,既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答:一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统,实时跟踪焊缝位置,实现实时控制,防止偏离焊缝,造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用,通过机器视觉系统抓拍轮对图像,找出轮对中有缺陷的轮对,提高检测精度和速度,提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查,通过机器视觉系统,对生产过程中的产品进行质量检查跟踪,提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换,分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答:傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。 一维连续函数的傅里叶变换为: 一维离散傅里叶变换为: 二维连续函数的傅里叶变换为: 二维离散傅里叶变换为: 图像傅立叶变换的基本概念:傅立叶变换是数字图像处理技术的基础,其通过在时空域和频率域来回切换图像,对图像的信息特征进行提取和分析,简化了计算工作量,被喻为描述图

机器人和人工智能的区别

机器人和人工智能的区别 我们研究的是人工智能,和机器人有密切关系,但不是为了研究那些现实的机器人。 我们不会去研究机器人足球赛、跳舞机器人这些东西,机器人有很多种:工业机器人能够不断重复作一些设定好的精确动作,提高效率,减少失误;军用机器人能够捕捉移动目标并开枪射击,它需要具有简单的图像识别能力;无人飞机也是一种机器人,需要遥感和一些图像识别能力。这些都是已经投入使用了的机器人,但它们显然没有人的智力,只是自动控制技术的延展。 人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术,也就是说我们研究的主题是高级智能的本质,而不是其外在表现和辅助部件。 人工智能要解决的问题主要是以下几个方面: 一、识别过程,外界输入的信息向概念逻辑信息转译,将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化(大脑中的信息存储形式)的概念逻辑信息。 二、智能运算过程,输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策,并产生相应反应。 三、控制过程,将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。 实用机器人在第三个方面做得比较多,而识别和智能运算是很弱的,尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果,这正是人工智能要重点解决的问题。

【人工和智能】 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。

机器视觉与人工智能的特点说明

一、机器视觉的定义 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。 互联网的高速发展,使得物流业走势迅猛,不仅是每年一度的京东购物节和淘宝节让物流人员高压负重,喘不过气,就连现在的日常外卖派送,超市派送也使得快递人员人手不断速增,美团外卖布局无人物流,京东机器人物流拣货已开始应用,机器人工作,为人们的生活带来了巨大的便利性。机器人逐渐成为市场的宠儿。 如今,我们的身边已然充斥着各种类型的机器人,在制造、运输、生活等各领域起着非常重要的作用。比如机器人代步车,扫地机器人等。而让这些机器人拥有一双“智慧”双眼的正是机器视觉技术,得益于机器人产业的规划发展,机器视觉技术的应用就有非常广阔的空间。 机器视觉的定义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。机器视觉基于仿生的角度发展而来,比如模拟眼睛是通过视觉传感器进行图像采集,并在获取之后由图像处理系统进行图像处理和识别。 二、机器视觉的分类 机器视觉主要分为三类: 单目视觉技术,即安装单个摄像机进行图像采集,一般只能获取到二维图像。单目视觉广泛应用于智能机器人领域。然而,由于该技术受限于较低图像精度以及数据稳定性的问题,因此需要和超声、红外等其它类型传感器共同工作。 双目视觉技术,是一种模拟人类双眼处理环境信息的方式,通过两个摄像机从外界采集一副或者多幅不同视角的图像,从而建立被测物体的三维坐标。双目视觉技术大致分为机械臂视觉控制、移动机器人视觉控制、无人机无人船视觉控制等方向。 多目视觉技术,是指采用了多个摄像机以减少盲区,降低错误检测的机率。该技术主要用于物体的运动测量工作。在机械臂手眼协调方面,多目视觉技术能够克服物体捕捉的盲区,使机械臂进行抓取更加有效。在工业机器人进行装配领域,多目视觉也能够精确识别和定位被测物体,进而提高装配机器人的智能程度和定位精度。 三、机器视觉的应用 机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面:

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