一张图搞懂机器人视觉与机器视觉
机器人视觉系统介绍
机器人视觉（Robot Vision）简介机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。
按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。
三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。
所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。
如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
产品的分类和选择也集成于检测功能中。
下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。
视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。
图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。
数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。
机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。
图像的获取图像的获取实际上是将被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，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。
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。
机器人视觉技术与应用
机器人视觉技术与应用近年来，随着机器人相关技术的不断成熟，机器人在人类生活中扮演的角色越来越重要。
机器人视觉技术，作为机器人人工智能的重要组成部分，大大提升了机器人在实际应用中的能力和精度。
在本文中，我们将探讨机器人视觉技术在各个领域中的应用。
一、机器人视觉技术的基本原理机器人视觉技术的基本原理即是模拟人眼识别物体的过程。
首先，机器人会通过摄像头捕捉到各种物体的图像信息。
然后，经过图像传输和图像处理处理之后，机器人便能够判别物体的类别，位置和大小等信息，并做出相应的反应。
机器人视觉技术由摄像头、图像传输系统以及图像处理算法等构成，其中图像处理算法是目前机器人视觉技术最核心的部分之一。
图像处理算法可以将图像中的各种信息提取出来，在此基础上进行分析，识别，判断和定位等操作。
二、机器人视觉技术在工业生产中的应用机器人视觉技术在工业生产中的应用非常广泛，主要用于各种生产线上的自动化控制。
例如：检测机械制件的质量是否合格，定位零件位置，进行组装等等。
以汽车工业为例，机器人视觉技术被广泛应用于汽车生产线上的自动化生产中。
机器人通过视觉技术可以检测汽车零件的尺寸，颜色等信息，并且能够在组装过程中自动辨别零件，实现自动化组装。
这大大提高了生产效率，缩短了生产周期和降低了劳动强度。
另外，在电子制造业中，机器人视觉技术也扮演了重要的角色。
芯片生产线上的贴片机器人依靠视觉技术准确地将各种电子元件粘贴到PCB板上。
三、机器人视觉技术在医疗领域中的应用机器人视觉技术在医疗领域中的应用日益广泛，如机器人手术，智能轮椅，智能病床等。
其中，机器人手术是应用最为广泛的领域之一。
在传统的手术中，外科医生需要通过人眼来观察手术部位，这不但需要医生具备高超的手术技能和意识，还对操作环境和规范的要求非常高。
而机器人手术通过引入机器人视觉技术，使外科医生可以通过周围视觉信息感知操作区域，完成更加精细、精确的手术。
因为机器人有更加灵敏的手部操作空间和放大功能，能够更好地控制手术过程中的刀具。
机器人视觉应用PPT课件
3. 锐化 与平滑处理相反，为了突出图像中的高频成分，使轮廓增强可以采用锐
化处理
第21页/共42页
二、图像的分离 1. 图像的边沿检测
边沿检测作为各种物体检测算法的最初预处理步骤，在机器人视觉中具有 重要的作用。
（1）基本公式 从原理上看，绝大多数边沿检测方法的主导思想是局部微分算子的计
第8页/共42页
第9页/共42页
一、机器人视觉系统的硬件系统 机器人视觉系统的硬件组成： （1）景物和距离传感器：常用的有摄像机、CCD图像传感器、超声波传感器 和结构光设备等。 （2）视频信号数字化设备。 （3）视频信号快速处理器：如DSP系统。 （4）计算机及其外设。 （5）机器人及其控制器。
第24页/共42页
（3）阈值化 图像阈值是工业机器人视觉系统进行物体检测的主要技术之一，尤其
是对于高数据吞吐量的应用，阈值化更为有效。
可分割的强度直方图 (a)利用单一阈值分割；(b)多阈值分割
第25页/共42页
2. 图像的边沿连接和边界检测 在理想情况下，检测强度不连续性的方法给出的应当只是那些位于物体
第37页/共42页
另一种视觉导引的应用也是起始于汽车工业，即焊接机器人的视觉导 引——焊缝跟踪。汽车工业使用的机器人大约一半是用于焊接。
第38页/共42页
另一典型的应用是荷兰Oldelft公司研制Seampilot视觉系统。该系统 已被许多机器人公司用于组成视觉导引焊接机器人。
第39页/共42页
第15页/共42页
第节 视觉信息的处理
第16页/共42页
视觉处理过程及方法
视觉信息的处理如图所示，包括预处理、分割、特征抽取和识别四个模块。
第17页/共42页
机器视觉技术与应用实战-机器人视觉引导理论基础
三维图像传感器点云数据图
《机器视觉技术与应用实战》
第二节 机器人3D引导视觉
（二）手眼标定原理
① 三维坐标系位置点描述
三维坐标系点 P 的位置由它的三个坐标 ( X P ,YP , ZP ) 来描述。例如，摄像机坐标系中的
点 P 的坐标（由字母 C 表示）和世界坐标系（以字母 W 表示）将被写成：
机器视觉与机器人的坐标系变换即“手眼标定”把机器人和视觉在空间上关联起来。标定是 机器人引导过程中坐标系变换最为关键的一个步骤，标定的好坏直接决定了定位的准确度和精 度。在做手眼标定之前，需要对图像进行标定，完成对图像的畸变矫正，这也称为相机的标定。 相机标定的作用是校正镜头的畸变、将图像的像素单位转换成毫米、计算图像坐标系与世界坐 标系的夹角。相机标定之后就是手眼标定（相机与机器人之间的标定），主要是坐标系变换。 坐标变换分为三个步骤，第一步是坐标系转换，第二步是旋转中心查找，第三步是综合坐标系。
使用相对位置标定是由于图像坐标系与机器人坐标系的原点不重合如图所示，且输出坐标需要是绝对位置坐标时， 就需要进行坐标转换。
相对位置坐标关系示意图
假设P1点为旋转中心：
P1在机器人坐标系下的值 PW1( XW1,YW1)
P1在图像坐标系下的值 P（1 X i1，Yi1） P2在图像坐标系下的值 P2 ( X i2 ,Yi2 )
旋转中心的计算：取圆周上的三点或两点和夹角，通过几何公式即可求得圆心坐标，其中圆心坐标即为旋转中心 的坐标。例如：下图所示，已知P2和P3为圆周上的两点、夹角，即可求出P1点（旋转中心）的坐标。
旋转中心查找标定关系图
《机器视觉技术与应用实战》
第一节 机器人2D引导视觉
3、综合坐标系变换
当机器视觉的图像坐标系与机器人的坐标系转换标定完成，同时也查找到了机器人的旋转中心坐标后，就可以进 行机器视觉与机器人定位引导数值的综合转换即相对位置标定与坐标的旋转偏移。
第一章 机器视觉概述
➢第三阶段从 2002 年至今，我们称之为机器视觉发展期，从 下面几点我们可以看到中国机器视觉的快速增长趋势：
图1-3 机器视觉在半导体领域 18
第一章 机器视觉概述
• 1.3机器视觉的应用领域
➢高性能、精密的专业设备制造领 域中机器视觉的应用十分广泛， 比较典型的是国际范围内最早带 动整个机器视觉行业崛起的半导 体行业，从上游晶圆加工制造的 分类切割，到末端电路板印刷、 贴片，都依赖于高精度的视觉测 量对于运动部件的引导和定位。 在国际市场上，半导体制造行业 对于机器视觉的需求占全行业市 场需求的40%-50%。
➢1990-1998 年为初级阶段。期间真正的机器视觉市场销售额 微乎其微。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。自 从 1998 年，越来越多的电子和半导体工厂，包括香港和台湾 投资的工厂，落户华南和华东，带有机器视觉的整套的生产线 和高级设备被引入中国。
10
第一章 机器视觉概述
• 1.3机器视觉的发展
市场份额迅速扩大
一方面已经采用机器视觉产品的应用领域，对机器视觉产品的的依赖性将更强； 另一方面机器视觉产品将应用到其他更广的领域。机器视觉市场将不断增大。
14
第一章 机器视觉概述
• 1.3机器视觉的发展 ➢未来机器视觉的发展将呈现下列趋势:
行业方面发展更加迅速
机器视觉行业专业性公司增多，投资和从业人员增加，竞争加剧是机器视觉行业 未来几年的发展趋势，机器视觉行业作为一个新兴的行业将逐步发展成熟，将越 来越越受到人们的重视。
机器视觉系统之案例篇课件
系统配置
某电子元件制造企业需要检测电子元件表 面缺陷。
采用高分辨率相机和LED光源，搭配高性能 图像处理单元。
算法优化
实施效果
针对电子元件表面的特点，对预处理和特 征提取算法进行优化，提高检测准确率。
经过优化后的机器视觉系统，能够快速准 确地检测出电子元件表面的缺陷，提高了 生产效率和产品质量。
03
案例二：物体识别
物体识别的应用场景
生产线检测
在生产线中，机器视觉系统可以 对产品进行实时检测，识别出不 合格品或缺陷，提高生产效率和
产品质量。
物流分拣
在物流领域，机器视觉系统可以快 速识别物品的形状、大小、颜色等 信息，实现自动化分拣和分类。
安全监控
在公共安全领域，机器视觉系统可 以实时监测监控画面，自动识别异 常行为、人员和物品，提高安全防 范能力。
工作原理
通过图像采集设备获取原始图像信息，经过预处理进行噪声去除、对比度增强 等操作，提取出目标物体的特征信息，再利用分类器进行分类与识别，最终输 出结果。
02
案例一：表面检测
表面检测的应用场景
电子行业
检测电子元件表面缺陷 ，如划痕、污渍、气泡
等。
汽车行业
检测汽车零部件表面质 量，如刹车片、发动机
案例分析
应用场景
生产线上的零件检测。
算法选择
基于模板匹配的算法，快速识别不同 形状和大小的零件。
系统组成
高分辨率相机、图像处理单元、控制 单元等。
实现效果
系统能够准确快速地识别出零件是否 合格，并自动分拣出不合格品，提高 了生产效率和产品质量。
04
案例三：机器人导航
机器人导航的应用场景
工业自动化生产线
01-02第一章工业机器人与智能视觉简介
1.3智能视觉技术
20世纪80年代以来,智能视觉技术一直是非常活跃 的研究领域,并经历了从实验室走向实际应用的发展阶 段,从简单的二值图像处理到高分辨率多灰度的图像处 理以至于彩色图像处理,从一般的二维信息处理到三维 视觉模型和算法的研究都取得了很大进展。作为一种先 进的检测技术,智能视觉技术已经在工业产品检测、自 动化装配、机器人视觉导航、虚拟现实以及无人驾驶等 许多领域的智能测控系统中得到广泛应用。
1.3智能视觉技术
1）、智能视觉技术发展现状 人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和 嗅觉等感觉器官,其中约80%的信息是通过视觉器官获取 的。视觉感知环境信息的效率很高,它不仅指对光信号 的感受,还包括对视觉信息的获取、传输、处理、存储 与理解的全过程。对人类而言,视觉信息传入大脑之后, 由大脑根据已有的知识进行信息处理,进而判断和识别。
1.2、工业机器人全自动化的工厂
当车体组装好以后，位于车间上方的“运输机器人” 能将整个车身吊起，运往位于另一栋建筑的喷漆区。在 那里，“喷漆手”机器人拥有可弯曲机械臂，不仅能全 方位、不留死角地为车身上漆，还能使用把手来开关车 门与车厢盖。
1.2、工业机器人全自动化的工厂
送到组装中心后，“多工机器人”除了能连续安装 车门、车顶外，还能将一个完整的座椅直接放人汽车内 部，主管生产的帕辛都称其“令人惊叹”。有意思的是， 组装中心的“安装机器人”还是个“拍照达人”，因为 在为Mode1S安装全景天窗时，它总会先在正上方拍张车 顶的照片，通过照片测量出天窗的精确方位，再把玻璃 黏合上去(见图1-3、图1-4)。
1.3智能视觉技术
目前,发展最快、使用最多的智能视觉技术主要集中 在欧美、日本等发达国家和地区。发达国家在针对工业现 场的实际情况开发机器视觉硬件产品的同时,对软件产品 的研究也投人了大量的人力和财力。机器视觉的应用普及 主要集中在半导体和电子行业,其中40%~50%集中在半导体 制造行业,如PCB印制电路板组装工艺与设各、SMT表面贴 装工艺与设各、电子生产加工设备等。此外,智能视觉技 术在其他领域的产品质量检测方面也得到了广泛应用,如 在线产品尺寸测量、产品表面质量判定等。
机器视觉与机器人视觉的比较
机器视觉与机器人视觉的比较机器视觉和机器人视觉都是现代人工智能领域中热门的研究方向，虽然两者有所重合，但本质上是不同的概念。
机器视觉是计算机视觉领域中重要的一个分支，着重于模仿人类视觉进行图像和视频的处理。
机器人视觉则侧重于策略性的实时感知，它与机器人本身联动，通过视频和传感器来感知周围环境。
本文将就这两种领域进行区分和比较。
1.理论知识点在机器视觉的算法中，最常见的是形态学算法，这是一种对图像形状和结构进行分析的算法。
在机器人视觉中，运用的理论知识点有两个：计算机视觉以及机器人学。
机器人学理论涉及机器人的构造和运动学，能够为机器人运动学和控制提供基础，以及空间推算的原理。
同时，机器学习技术也是两者都需要用到的技术，例如神经网络、支持向量机、决策树等。
2.应用领域相对于机器人视觉而言，机器视觉的应用场景更为广泛，如图像识别、车牌识别、人脸识别、虚拟现实和游戏等领域。
而机器人视觉则更多地应用于采集数据，检测和定位物体或者场景，以及在机器人导航、拾取和定位等任务中起到了重要的作用。
3.系统结构机器视觉和机器人视觉的系统结构也是不一样的，机器视觉更注重于计算机和传感器之间的数据交互，而机器人视觉更重视机器人和周边环境的交互。
在机器视觉的应用场景中，一般使用计算机（CPU）和图形处理器（GPU）的结合，搭建出的图像处理系统，再通过摄像头传感器采集图像数据进行处理和分析。
在机器人视觉的应用场景中，机器人自带检测和测距的传感器进行实时反馈，与机器人的关节控制结合就能实现机器人相关动作。
4.算法技术机器视觉的算法技术包括但不限于：边缘检测、滤波、二值化、形态学和特征提取等等，同时，还有神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度学习等算法技术。
机器人视觉的算法技术涉及的方面更多，包括运动策略、物体识别以及模式识别等多个方面。
5.应用效果在应用效果上，机器人视觉的效果因受到许多因素的影响可能会更为复杂和多样化，但是基本上是算法技术的体现。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
机器人视觉与计算机视觉：有什么不同?
By Alex
机器人视觉、计算机视觉、图像处理、机器视觉和图形识别，这几者之间到底有神马区别呢？
要弄清楚他们哪一个是哪一个，有时候也真的是容易混淆的。
接下来看看这些术语的具体含义是什么，以及他们与机器人技术有什么关联。
读了这篇文章后，你就再也不会被这些概念弄糊涂了！
当人们有时候谈论机器人视觉的时候，他们搞混淆了。
当他们说，他们正在使用“计算机视觉”或“图像处理”的时候，实际上，他们的意思是正在使用‘机器视觉’，这是一个完全可以理解的错误。
因为，所有不同术语之间的界限有时候也是有些模糊的。
在这篇文章当中，我们分解了机器人视觉的“族谱”，以显示在更广泛的信号处理领域所在的位置。
什么是机器人视觉(Robot Vision)？
在基本术语中，机器人视觉涉及使用相机硬件和计算机算法的结合，让机器人处理来自现实世界的视觉数据。
例如，您的系统可以使一个二维摄像头，检测到机器将拿起来的一个对象物。
更复杂的例子可能是使用一个3D立体相机来引导机器人将车轮安装到一个以移动中的车辆上。
如果没有机器视觉，你的机器人基本上是个瞎子。
对一些机器人任务来说，这也许不是一个问题。
但对于某些应用来说，机器人视觉是有帮助的，甚至是必不可少的。
机器人视觉(Robot Vision)的“族谱”
机器人视觉与机器视觉密切相关，机器视觉我们稍后再介绍。
他们两个又都与计算机视觉密切相关。
如果他们谈论的是一个“族谱”，计算机视觉可以看作是他们的“父母”。
然而，为了详细的了解他们在整个系统中的位置，我们要更进一步介绍他们的“祖父母”-信号处理。
族谱
信号处理(Signal Processing)
信号处理包括处理电子信号，或是清理(例如：除噪)，提取信息，为输出到显示端的前置预处理，或者为他们的进一步处理做准备的预处理。
任何东西都可以是一个信号，或多或少。
有各种类型的信号可以被处理，例如：模拟信号，数字信号，频率信号等等。
图像基本上只是二维(或更多维)的信号。
对于机器人视觉，我们感兴趣的是针对图像的处理。
所以，我们在讨论图像处理，对吗？不对。
图像处理与计算机视觉(Image Processing vs Computer Vision)
计算机视觉和图像处理就像堂兄妹，但他们有着很不同的目标。
图像处理技术主要是用来提高图像的质量，将其转换成另外一种格式(如直方图)或改变它以进一步处理。
另一方面，计算机视觉更侧重于从图像中提取信息，以感知它们。
因此，您可能会使用图像处理将彩色图像转换为灰度图像，然后用计算机视觉检测图像中的对象。
如果我们再进一步往上看这个“族谱”，我们看到，这两个领域都受物理领域很大的影响特别是光学。
图形识别与机器学习(Pattern Recognition and Machine Learning)
到目前为止，情况还这么简单。
当我们将图形识别或更广泛的机器学习加入到“族谱”当中的时候，情况就开始变得有些复杂。
这个分支专注于识别数据中的图形，对于需要机器人视觉的旭东更先进的功能来说这是相当重要的。
例如，为了能够从它的图像中识别一个对象，该软件必须能够监测到它所看到的对象是不是之前看到过的对象。
因此，机器学习是计算机视觉除信号处理之外的另外一个母体。
然而，并不是所有的计算机视觉技术都需要机器学习。
你也可以使用信号，而不是图像进行机器学习，然后将其作为一个Input输入到机器学习算法。
例如。
计算机视觉检测到传送带上的零件大小和颜色，然后机器学习根据它从正常的良品看起来应该是什么样子学到的知识，来判定这些零件是不是不良品。
机器视觉(Machine Vision)
现在我们谈到机器视觉，一切都将改变。
这是因为机器视觉完全不同于之前谈到的术语。
它更侧重于特定的应用，而不仅仅是关注技术的部分。
机器视觉是指工业用途的视觉来进行自动检测、过程控制和机器人导引。
“族谱”的其余部分是科学领域，而机器视觉是一个工程领域。
某种程度上来说，你可以认为机器视觉是计算机视觉的孩子，因为它使用计算机视觉和图像处理的技术和算法。
但是，虽然它可以用来指导机器人的，他又不完全是机器人视觉。
机器人视觉(Robot Vision)
机器人视觉
最后，终于到达机器人视觉。
如果你一直跟随阅读这篇文章直到现在，你会意识到机器人视觉采用了所有以前的技术。
在许多情况下，机器人视觉和机器视觉相互交替使用。
然而，还是有些微妙的差异。
一些机器视觉应用，如零件监测，与机器人无关，工件仅仅是放置在一个用来探测不良的视觉传感器前面即可。
机器视觉而非机器人视觉
此外机器人视觉不仅是一个工程领域。
它也是一门有自己特定的研究领域的科学。
区别于春计算机视觉研究，机器人视觉必须将机器人技术纳入到其技术和算法，如运动学，参考帧校准和及爱人物理影响环境的能力。
视觉伺服就是一个智能被称为机器人视觉技术而不是计算机视觉的完美典范。
它涉及到机器人的运动控制，通过使用视觉传感器检测到机器人位置的反馈。
输入与输出
下面汇总上面介绍的每个领域术语的基本的输入和输出来结尾这篇文章。
备注：。