基于视觉的智能机器人的生产技术
图片简介:
本技术介绍了基于视觉的智能机器人，包括：机器人本体和设置在机器人本体内的控制系统；机器人本体包括：Kinect设备、网络摄像头、控制箱体、电池层以及四轮差动平台；Kinect设备通过支撑板设在控制箱体的顶部，网络摄像头设在Kinect设备的上表面，电池层固定在控制箱体的下表面，电池层的下表面通过伸缩柱连接有四轮差动平台，控制系统设在控制箱体中，该智能机器人克服现有技术中的机器人使用GPS来实现机器人自主定位，使用人工输入已知的环境地图和建筑物结构图来代替机器人自主学习和构建地图，但GPS定位的精度不够，仅适用于室内，人工输入地图的方式限制了机器人的工作范围，对于室外变化的环境不适用的问题。
技术要求
1.一种基于视觉的智能机器人，其特征在于，所述基于视觉的智能机器人包括：机器人本体和设置在所述机器人本体内的控制系统；其中，
所述机器人本体包括：Kinect设备(8)、网络摄像头(7)、控制箱体(5)、电池层(9)以及四轮
差动平台(1)；所述Kinect设备(8)通过支撑板(6)设置在所述控制箱体(5)的顶部，所述网络
摄像头(7)设置在所述Kinect设备(8)的上表面，所述电池层(9)固定在所述控制箱体(5)的下
表面，所述电池层(9)的下表面通过伸缩柱(2)连接有四轮差动平台(1)，所述控制系统设置在所述控制箱体(5)中；
所述Kinect设备(8)和所述网络摄像头(7)用于采集机器人周围的环境信息，所述控制系统对获取的环境信息进行分析并且执行SLAM程序，实现环境地图构建和自主定位，并且通过串口线路控制所述四轮差动平台的运动；所述电池层(9)中设置有电池组，用于提供系统运行的电能。
2.根据权利要求1所述的基于视觉的智能机器人，其特征在于，所述控制系统包括：中央处理器和存储器，所述Kinect设备(8)、所述网络摄像头(7)、所述存储器以及所述电池组分别与所述中央处理器相连，所述存储器对所述中央处理器构建的环境地图数据进行存储。
3.根据权利要求2所述的基于视觉的智能机器人，其特征在于，所述控制系统还包括人体传感器，所述人体传感器用于识别人体，在识别到人体的情况下，所述中央处理器控制所述四轮差动平台围绕所述人体的周围运动，以使得所述Kinect装置采集到所述人体的周围的数据，通过中央处理器实现构建环境地图以及自主定位。
4.根据权利要求1所述的基于视觉的智能机器人，其特征在于，所述控制箱体(5)的外侧面铰接设置有暗门(3)，所述暗门(3)的背面与所述控制箱体(5)的内部相连通。
5.根据权利要求4所述的基于视觉的智能机器人，其特征在于，所述暗门(3)上嵌入显示器(4)，所述暗门(3)与所述中央处理器电性连接，用于显示所述中央处理的信息。
6.根据权利要求5所述的基于视觉的智能机器人，其特征在于，所述显示器(4)为触摸式液晶显示屏。
7.根据权利要求1所述的基于视觉的智能机器人，其特征在于，所述四轮差动平台四轮独立驱动的平台，且设置在平台侧面的驱动轮为表面布设有防滑凸起条的橡胶轮。
8.根据权利要求1所述的基于视觉的智能机器人，其特征在于，所述网络摄像头(7)至少设置两个，且间隔设置在所述Kinect设备(8)的上表面，经过标定之后构成双目视觉传感设备。
9.根据权利要求1所述的基于视觉的智能机器人，其特征在于，所述机器人本体的材料为木头。
10.根据权利要求1所述的基于视觉的智能机器人，其特征在于，所述Kinect设备(8)为Kinect2.0摄像机。
技术说明书
基于视觉的智能机器人
技术领域
本技术涉及机器人领域，具体地，涉及一种基于视觉的智能机器人。
背景技术
随着工业自动化的发展，机器智能受到越来越多的关注，其中的智能机器人更是被公认为未来的主流发展方向。而机器人一旦要移动，就不可避免地涉及到对环境的理解、路径规划、自主定位、避障及防碰撞等，不言而喻，对环境的理解和机器人自主定位是其他功能的基础，也是首要的研究方向。
现有技术中的机器人一般使用GPS来实现机器人自主定位，使用人工输入已知的环境地图和建筑物结构图来代替机器人自主学习和构建地图，但是GPS定位的精度不够，而且仅适用于室内，人工输入地图的方式限制了机器人的工作范围，对于室外变化的环境不适用。
因此，提供一种在使用过程中可以分析当前所处的环境，建立起环境地图，并使得机器人随时可以在该地图中确定自己的当前位置。从而驱动机器人进行稳定移动地基于视觉的智能机器人是本技术亟需解决的问题。
技术内容
针对上述技术问题，本技术的目的是克服现有技术中的机器人一般使用GPS来实现机器人自主定位，使用人工输入已知的环境地图和建筑物结构图来代替机器人自主学习和构建地图，但是GPS定位的精度不够，而且仅适用于室内，人工输入地图的方式限制了机器人的工作范围，对于室外变化的环境不适用的问题，从而提供一种在使用过程中可以分析当前所处的环境，建立起环境地图，并使得机器人随时可以在该地图中确定自己的当前位置。从而驱动机器人进行稳定移动地基于视觉的智能机器人。
为了实现上述目的，本技术提供了基于视觉的智能机器人，所述基于视觉的智能机器人包括：机器人本体和设置在所述机器人本体内的控制系统；其中，所述机器人本体包括：Kinect设备、网络摄像头、控制箱体、电池层以及四轮差动平台；所述Kinect设备通过支撑板设置在所述控制箱体的顶部，所述网络摄像头设置在所述Kinect设备的上表面，所述电池层固定在所述控制箱体的下表面，所述电池层的下表面通过伸缩柱连接有四轮差动平台，所述控制系统设置在所述控制箱体中；所述Kinect设备和所述网络摄像头用于采集机器人周围的环境信息，所述控制系统对获取的环境信息进行分析并且执行SLAM程序，实现环境地图构建和自主定位，并且通过串口线路控制所述四轮差动平台的运动；所述电池层中设置有电池组，用于提供系统运行的电能。
优选地，所述控制系统包括：中央处理器和存储器，所述Kinect设备、所述网络摄像头、所述存储器以及所述电池组分别与所述中央处理器相连，所述存储器对所述中央处理器构建的环境地图数据进行存储。
优选地，所述控制系统还包括人体传感器，所述人体传感器用于识别人体，在识别到人体的情况下，所述中央处理器控制所述四轮差动平台围绕所述人体的周围运动，以使得所述Kinect装置采集到所述人体的周围的数据，通过中央处理器实现构建环境地图以及自主定位。
优选地，所述控制箱体的外侧面铰接设置有暗门，所述暗门的背面与所述控制箱体的内部相连通。
优选地，所述暗门上嵌入显示器，所述暗门与所述中央处理器电性连接，用于显示所述中央处理的信息。
优选地，所述显示器为触摸式液晶显示屏。
优选地，所述四轮差动平台四轮独立驱动的平台，且设置在平台侧面的驱动轮为表面布设有防滑凸起条的橡胶轮。
优选地，所述网络摄像头至少设置两个，且间隔设置在所述Kinect设备的上表面，经过标定之后构成双目视觉传感设备。
优选地，所述机器人本体的材料为木头。
优选地，所述Kinect设备为Kinect2.0摄像机。
根据上述技术方案，本技术提供的基于视觉的智能机器人在使用时，利用所述Kinect设备和所述网络摄像头采集机器人周围的环境信息，再利用所述控制系统执行SLAM算法，实现环境地图构建和自主定位。本技术提供的基于视觉的智能机器人克服现有技术中的机器人一般使用GPS来实现机器人自主定位，使用人工输入已知的环境地图和建筑物结构图来代替机器人自主学习和构建地图，但是GPS定位的精度不够，而且仅适用于室内，人工输入地图的方式限制了机器人的工作范围，对于室外变化的环境不适用的问题。
本技术的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本技术，但并不构成对本技术的限制。在附图中：
图1是本技术的一种优选的实施方式中提供的基于视觉的智能机器人的结构示意图；
图2是本技术的一种优选的实施方式中提供的基于视觉的智能机器人上控制系统的结构示意图。
附图标记说明
1四轮差动平台 2伸缩柱
3暗门 4显示器
5控制箱体 6支撑板
7网络摄像 8Kinect设备
9电池层
具体实施方式
以下结合附图对本技术的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本技术，并不用于限制本技术。
在本技术中，在未作相反说明的情况下，“上、下、内、外”等包含在术语中的方位词仅代表该术语在常规使用状态下的方位，或为本领域技术人员理解的俗称，而不应视为对该术语的限制。
如图1和图2所示，本技术提供了一种基于视觉的智能机器人，所述基于视觉的智能机器人包括：机器人本体和设置在所述机器人本体内的控制系统；其中，所述机器人本体包括：Kinect设备8、网络摄像头7、控制箱体5、电池层9以及四轮差动平台1；所述Kinect设备8通过支撑板6设置在所述控制箱体5的顶部，所述网络摄像头7设置在所述Kinect设备8的上表面，所述电池层9固定在所述控制箱体5的下表面，所述电池层9的下表面通过伸缩柱2连接有四轮差动平台1，所述控制系统设置在所述控制箱体5中；所述Kinect设备8和所述网络摄像头7用于采集机器人周围的环境信息，所述控制系统对获取的环境信息进行分析并且执行SLAM程序，实现环境地图构建和自主定位，并且通过串口线路控制所述四轮差动平台的运动；所述电池层9中设置有电池组，用于提供系统运行的电能。
根据上述技术方案，本技术提供的基于视觉的智能机器人在使用时，利用所述Kinect设备8和所述网络摄像头7采集机器人周围的环境信息，再利用所述控制系统执行SLAM算法，实现环境地图构建和自主定位。本技术提供的基于视觉的智能机器人克服现有技术中的机器人一般使用GPS来实现机器人自主定位，使用人工输入已知的环境地图和建筑物结构图来代替机器人自主学习和构建地图，但是GPS定位的精度不够，而且仅适用于室内，人工输入地图的方式限制了机器人的工作范围，对于室外变化的环境不适用的问题。
在本技术的一种优选的实施方式中，所述控制系统包括：中央处理器和存储器，所述Kinect设备8、所述网络摄像头7、所述存储器以及所述电池组分别与所述中央处理器相连，所述存储器对所述中央处理器构建的环境地图数据进行存储，从而方便构建的环境地图提供给工作人员进行分析使用。
在本技术的一种优选的实施方式中，所述控制系统还包括人体传感器，所述人体传感器用于识别人体，在识别到人体的情况下，所述中央处理器控制所述四轮差动平台围绕所述人体的周围运动，以使得所述Kinect装置采集到所述人体的周围的数据，通过中央处理器实现构建环境地图以及自主定位。
在本技术的一种优选的实施方式中，所述控制箱体5的外侧面铰接设置有暗门3，所述暗门3的背面与所述控制箱体5的内部相连通，所述在本技术的一种优选的实施方式中，方便工作人员打开所述控制箱体5，对所述控制箱体5内部的控制系统进行维护和维修。
在本技术的一种优选的实施方式中，所述暗门3上嵌入显示器4，所述暗门3与所述中央处理器电性连接，用于显示所述中央处理的信息，所述显示器4方便工作人员获取机器人的工作状态信息，而且该结构方便工作人员对显示器4进行安装和维修。
在本技术的一种优选的实施方式中，所述显示器4为触摸式液晶显示屏，从而方便工作人员向机器人输入控制指令。
在本技术的一种优选的实施方式中，所述四轮差动平台四轮独立驱动的平台，且设置在平台侧面的驱动轮为表面布设有防滑凸起条的橡胶轮。这样可以更加精确地控制机器人地运动，而且可以防止机器人在运动过程中打滑。
在本技术的一种优选的实施方式中，所述网络摄像头7至少设置两个，且间隔设置在所述Kinect设备8的上表面，经过标定之后构成双目视觉传感设备，从而全面而且准确地获取机器人周围的环境信息。
在本技术的一种优选的实施方式中，所述机器人本体的材料为木头。在硬件平台主体结构选材过程中，曾经考虑过使用金属材质焊接或者使用3D打印机打印，但最终都被否决了，原因如下：1)3D打印技术虽然成型快速，但3D打印机打印的材质比较脆弱，而且由于打印机是一层一层打印的，导致了层间尤其脆弱，这样的结构无法承受笔记本和视觉传感器的重量，另外，蓄电池的也比较重；2)金属材质的结构足以承受所需要的载荷，但金属框架本身的重量较大，再加上电脑、视觉传感器、蓄电池等设备，总重量超过了四轮差动平台的载荷。因此，最终选择了木制结构。
在本技术的一种优选的实施方式中，所述Kinect设备8为Kinect2.0摄像机。它增强了深度传感能力，通过更高的深度保真和大幅改进的噪声基底，能够分辨出更小的物体；视频分辨率由VGA级别升级至1080p级别，提供全高清视频效果和流畅的场景体验，数据处理量可达2GB/s；采用全新的USB3.0接口，令Kinect2.0的延迟降低至2帧/s；微软还用读取深度“飞行时间计算”的方法来替代了现有的“光照测量”的测算方法，使得Kinect2.0比第一代更快、更准确；Kinect2.0的视野提高了60％，可支持6人同时操作，并可同时追踪每个人的25个骨骼节点，优化了跟踪算法，令跟踪的姿势更为精确和稳定；提升红外线的侦测性能，可以在黑暗中识别动作；除此之外，Kinect2.0还提供了拇指追踪、手指末端追踪、打开和收缩的手势识别等功能，使更多的细节元素可以被加入到未来的体感应用中。
以上结合附图详细描述了本技术的优选实施方式，但是，本技术并不限于上述实施方式中的具体细节，在本技术的技术构思范围内，可以对本技术的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本技术的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本技术对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本技术的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本技术的思想，其同样应当视为本技术所公开的内容。
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Abstract With the development of applied range, the work condition faced by robot is more complex, which always is unknown, dynamic and unstructured. So the control of robot t o fulfill a mission in real time under this environment has a new challenge. The ma in work and innovative ideas include. The structure of RIRA-Mobile robot is introduced. Furthermore, the driving model and power model are analyzed. The perception system of RIRA-Mobile robot is demonstrated particularly, which includes two models of vision and ultrasonic sensor. RIRA-Mobile robot uses two type s ultrasonic sensors so as to detect the general obstacles’ information. In addition, Sony EVI-D31 PTZ camera is also used, which can de controlled by computer serials that the vision function of robot is extended greatly to get more environment information. Through exploring the behavior-based control technology, a behavior-based control system has been designed for mobile robot fulfilling multiple objective missions. KEYWORDS:mobile robot; hardware modules; behavior control.
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工业机器人及机器人视觉系统 人类想要实现一系列的基本活动，如生活、工作、学习就必须依靠自身的器官，除脑以外，最重要的就是我们的眼睛了，（工业）机器人也不例外，要完成正常的生产任务，没有一套完善的，先进的视觉系统是很难想象的。 机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支，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。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。 机器视觉系统的应用 在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的
处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分 工作过程 ?一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下： ?1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。 ?2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。 ?3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。 ?4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。
视觉机器人的发展现状与趋势
视觉机器人的发展现状与趋势 机器人技术是高新技术的重要组成部分，其产业化的进程在我国刚刚起步，虽然取得了一定的成绩，但仍然存在很多困难和不足，因此更需要多方面的关心和支持。 国家政策支持，是加速高新技术产业化的重要前提。我国政府有关部门应组织力量进行充分地调查研究，在此基础上，制定切实可行的推广、应用机器人和促进机器人研究开发的倾斜政策。如在税收、投资和贷款方面对机器人产业实行扶持政策。日本政府通过制定政策，采取一系列措施鼓励企业应用机器人，为日本机器人在国内开拓市场的经验值得我们借鉴。另外，对机器人用户，可以考虑给予一定的资金补贴，以鼓励购买。为了避免危险恶劣的工作环境导致的工伤事故和职业病，保护工人的身心安全，对一些特殊工种，如喷涂，铸造等通过劳动法强制采用工业机器人来代替，这样可以大大增加工业机器人的需求数量。 视觉机器人 我国的机器人产业化必须由市场来拉动，机器人作为高新技术，它的发展与社会的生产、经济状况密切相关。机器人的研制、开发只有从技术上实现可能性大为原则选择机器人优先应用的领域，并以此为突破口，向其他领域渗透、扩散至为重要。 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。
维视智造智能分拣机器人 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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。
智能机器人的发展与展望
智能机器人的发展与展望 关键词：智能机器人、人工智能、感知、决策 摘要：本文首先介绍了机器人的起源、历史发展，然后对当代智能机器人的三大要素进行分析，并提出存在的主要问题和面临的挑战，最后对智能机器人的未来进行展望，就未来机器人如何发展的问题提出了自己的看法。 引言：从1954年美国戴沃尔最早提出了工业机器人的概念开始，随着科技的不断进步，各国在机器人的研究上相继取得了重大突破，如今，机器人已被看作是一种常用工具，在制造、装配甚至服务行业，发挥着它不可替代的作用。 机器人的起源 机器人的诞生可以说是从美丽的神话开始的。（智械科技）它先后经历了从古代的神话幻想到此后数千年间艰苦的探索、设计和试验的漫长道路。 《三国演义》记载了诸葛亮在同司马懿斗智斗勇时使用了一种叫做“木牛流马”的木质机器，木牛流马作为一种可以接受人类指挥而且能自动执行工作的机械装置，从某种意义上来说，就是一种机器人。除此之外，中国古代书籍《列子·汤问篇》中记述了一个由能工巧匠制作的“机械艺人”，宋代沈括在《梦溪笔谈》中记录了“自动木人抓老鼠”的故事。而在国外，自动偶人“安德鲁丁”曾欧洲流行一时，1662年日本的竹田近江用钟表技术发明了制动机器玩偶，并在大阪演出。他们作为古代机器人的代表，不论是否真实，都体现了古代人民的创造力和对美好未来的憧憬。 机器人的发展历程 机器人现在已被广泛地用于生产和生活的许多领域,它的发展按其拥有智能的水平可以分为三个层次.一是工业机器人,它只能死板地按照人给它规定的程序工作,不管外界条件有何变化,自己都不能对程序也就是对所做的工作做出相
应的调整.如果要改变机器人所做的工作,必须由人对程序作相应的改变,因此它是毫无智能的.二是初级智能机器人.它和工业机器人不一样,具有像人那样的感受,识别,推理和判断能力.可以根据外界条件的变化,在一定范围内自行修改程序,也就是它能适应外界条件变化对自己怎样作相应调整.不过,修改程序的原则由人预先给以规定.这种初级智能机器人已拥有一定的智能,虽然还没有自动规划能力,但这种初级智能机器人也开始走向成熟,达到实用水平.三是高级智能机器人，比如地壳机器人.它和初级智能机器人一样,具有感觉,识别,推理和判断能力,同样可以根据外界条件的变化,在一定范围内自行修改程序.所不同的是,修改程序的原则不是由人规定的,面是机器人自己通过学习,总结经验来获得修改程序的原则.所以它的智能高出级智能机器人.这种机器人已拥有一定的自动规划能力,能够自己安排自己的工作.这种机器人可以不需要人的照料,完全独立的工作,故称为高级自律机器人.这种机器人也开始走向实用，（智械科技）比如地壳机器人可以用于查询、提醒、导航、娱乐等. 智能机器人应该具备的要素 一个智能机器人应该具备三大要素：感知、决策、行动。感知就是机器人具有能够感觉内部、外部的状态和变化，理解这些变化的某种内在含义的能力。决策要求机器人具有能够依据各种条件、状态、约束的限制自主产生目标，规划实现目标的具体方案、步骤的能力。行动需要机器人具备完成一些基本工作、基本动作的能力。在这三大要素的基础上，智能机器人通过感知辅助产生决策，并将决策付诸行动，在复杂的环境下自主地完成任务，形成各种智能行为。地壳机器人主要有查询、展示、引导、提醒、娱乐五大功能。 一、智能机器人的感知 一个鲜活的生命可以通过它的各种感觉器官和中枢神经系统来感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知这个世界，就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。地壳机器人通过超声波雷达传感器，多个传感器协同运行，确保设备安全运行。 1．信息收集
机器人视觉小结
机器人视觉定位 机器人定位是机器人研究与应用领域的一个重要课题，是实现机器人智能化的前提。移动机器人视觉定位技术是通过移动机器人摄像头获取周围景物的图像，将图像通过图像处理的方法得到清晰的图像，并利用图像中的一些自然或人造的特征得到移动机器人与目标物体的相对位置，从而确定工作环境中移动机器人位置及姿态。这些自然或人造的有明显特征的景物称为路标，它很容易被移动机器人识别。路标可以分为两类：人工路标和自然路标。人工路标是在机器人工作环境中人为放置物体和标识来实现机器人定位。自然路标是机器人的工作环境中固有的物体或自然特征。 根据摄像机的数目，视觉定位可以分为单目视觉定位、双目视觉定位和多目视觉定位。多目视觉可以观察到更为丰富的目标信息，但是视觉控制器模型的设计较复杂，需要多幅图像进行匹配，且系统稳定性差。双目视觉通过两个不同方向的摄像头观察目标物体，利用三角测量原理计算图像像素间坐标差异，得到目标物体的三维信息。在双目视觉中，最困难的部分是解决立体视觉中的两相机间的最优距离和特征点的匹配问题，由于景物重复特征易产生假匹配，在摄像机基线距离增大时，遮挡严重，减少了重建的空间点。单目视觉的定位方法简单易用，实时性强，并且适用范围广。 视觉是人类获得外界信息的主要途径之一，机器人视觉是使机器人具有视觉感知的功能，通过视觉传感器获取目标物体的二值图像，利用图像处理的算法进行分析，使机器人识别目标物体并确定其位
置。 数字图像处理是移动机器人视觉定位的关键技术。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是使用数字计算机对获得的目标图像进行预处理，改善图像的质量及性噪比，并实现图像的识别和定位。数字图像系统由计算机软硬件系统组成，软件系统是基于数字图像处理的理论和算法而设计的一系列程序，实现对图像的基本操作。它可以分为以下几个方面：图像信息的获取、采集、处理和输出。图像处理主要包括8 个步骤。 (1)几何处理主要包括图像坐标变换及图像的畸形校正等。 (2)算术处理主要针对图像的像素进行的加减乘除运算。 (3)图像增强突出图像中的有用信息，同时减弱或去除无用信息，以改善图像的质量，加强图像的识别功能，满足某些特殊分析的需要。 (4)图像复原根据退化过程的先验知识，恢复已被退化图像的原来面目。 (5)图像编码根据图像的统计特性和人类的视觉特性，降低图像相关性，消除冗余信息，使用较少比特数表示图像或图像中所包含信息的技术，其研究与图像数据压缩相关。 (6)图像分割根据图像的特征，将图像划分为互不重叠的区域，以便快速准确的提取出有用的信息，实现图像分析和识别功能。 (7)图像模式识别是研究图像处理中技术的新兴方向，在图像分割的基础上进行特征提取，并识别图像的内容。