【前沿】机器视觉,如何赋予改变未来的想象?

日期:2017-03-31 / 人气: / 来源:千家智客

随着信息技术的发展,给计算机、机器人或其他智能机器赋予人类视觉功能,成为人类多年以来的梦想。

  

  视觉是人类观察世界和认知世界的重要手段。据统计,人类从外部世界获得的信息约有80%是由提觉获取的。这既说明视觉信息量巨大,也表明人类对视觉信息有较高的利用率,同时又体现了人类视觉功能的重要性。随着信息技术的发展,给计算机、机器人或其他智能机器赋予人类视觉功能,成为人类多年以来的梦想。

  目前许多机器视觉技术已经实现了产品化、实用化。例如,指纹识别、车牌照识别、智能监控、人脸识别、工业产品的在线检测等。可以说,机器视觉技术在信息化时代,扮演着越来越重要的角色。

  什么是机器视觉?

  机器视觉(machinevision)又常被称作为计算机视觉(computervision),是用计算机实现人的视觉功能一一对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。

  自20世纪50年代从统计模式识别开始的,计算机视觉当时的工作主要集中在二维图像分析、识别和理解上,如光学字符识别、工件表面、显微图片和航空照片的分析和解释等。1973年,英国的Marr教授应邀在麻省理工学院(MIT)的人工智能实验室创建并领导一个以博士生为主体的研究小组,从事视觉理论方面的研究。1977年Marr提出了不同于"积木世界"分析方法的计算视觉理论一一Marr视觉理论.该理论在20世纪80年代成为计算机视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架。

  到了80年代中期.计算机视觉获得了迅速发展,主动视觉理论框架、基于感知特征群的物体识别理论框架等新概念、新方法、新理论不断涌现。而到90年代.计算机视觉在工业环境中得到广泛应用,同时基于多视几何的视觉理论得到迅速发展。

  

  机器视觉与计算机视觉的区别

  不过,张广军编著的《机器视觉》一书曾表示,计算机视觉(computervision)和机器视觉(machinevision)这两个术语是既有区别又有联系的。

  他提出,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。图像可以由单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。分析是对目标物体的识别,确定目标物体的位置和姿态,对三维景物进行符号描述和解释。在计算机视觉研究中,经常使用几何模型、复杂的知识表达,采用基于模型的匹配和搜索技术,搜索的策略常使用自底向上、自顶向下、分层和启发式控制策略。

  机器视觉则偏重于计算机视觉技术工程化,能够自动获取和分析特定的图像,以控制相应的行为。具体地说,计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析的理论及算法基础,机器视觉为计算机视觉的实现提供传感器模型、系统构造和实现手段。因此可以认为.一个机器视觉系统就是一个能自动获取一幅或多幅目标物体图像.对所获取图像的各种特征量进行处理、分析和测量,并对测量结果做出定性分析和定量解释,从而得到有关目标物体的某种认识并做出相应决策的系统。机器视觉系统的功能包括:物体定位、特征检测、缺陷判断、目标识别、计数和运动跟踪。

  

  机器视觉的优势和应用领域

  视觉的最大优点是与被观测的对象无接触,因此对观测与被观测者都不会产生任何损伤,这是其他感觉方式无法比拟的。

  同时,机器视觉所能检测的对象十分广泛,人眼观察不到的范围,它也可以观察。例如,红外线、微波、超声波等人类就观察不到,而机器视觉则可以利用这方面的敏感器件形成红外线、微波、超声波等图像。因此可以说是扩展了人类的视觉范围。另外人无法长时间地观察对象,机器视觉则不知疲劳,始终如一地观测,所以机器视觉可以广泛地用于长时间恶劣的工作环境。

  目前,机器视觉主要应用于以下领域:

  (1)工业自动化生产线应用。产品检测、自动流水线生产和装配、自动焊接、PCB印制板检查以及各种危险场合工作的机器人等。将图像和视觉技术用于生产自动化,可以加快生产速度,保证质量的一致性,还可以避免人的疲劳、注意力不集中等带来的误判。

  (2)各类检验和监视应用。标签文字标记检查,邮政自动化,计算机辅助外科手术.显微医学操作,石油、煤矿等钻探中数据流自动监测和滤波,在纺织、印染业进行自动分色、配色.重要场所门廊自动巡视,自动跟踪报警等。

  (3)视觉导航应用。巡航导弹制导、无人驾驶飞机飞行、自动行驶车辆、移动机器人、精确制导及自动巡航捕获目标和确定距离等.既可避免人的参与及由此带来的危险,也可提高精度和速度。

  (4)图像自动解释应用。对放射图像、显微图像、医学图像、遥感多波段图像、合成孔径雷达图像、航天航测图像等的自动判读理解。由于近年来技术的发展,图像的种类和数量飞速增长,图像的自动理解已成为解决信息膨胀问题的重要手段。

  (5)人机交互应用。人脸识别、智能代理等。同时让计算机可借助人的手势动作(手语)嘴唇动作(唇读)、躯干运动(步态)、表情测定等了解人的愿望要求而执行指令,这既符合人类的交豆习惯,也可增加交互方便性和临场感等。

  (6)虚拟现实应用。飞机驾驶员圳练、医学手术模拟、场景建模、战场环境表示等,它可帮助人们超越人的生理极限,"亲临其境",提高工作效率。

  

  监控摄像与机器视觉

  作为机器视觉的代表应用,以摄像机为核心的视频监控系统广泛应用与安保、交通、楼宇、工业等各个行业领域。随着数字技术越来越多地应用于视频监控系统中,极大地提高了系统性能,也扩大了它的应用范围。但是,监控摄像仍局限于一般的人工监视和事后录像分析上,这种做法需要大量的人工辅助,系统缺乏一定的自主判断能力。

  然而,当机器视觉与图像处理技术加入之后,打破了原有的限制,得以设计出一个实时视频监控系统。该系统在实现视频监控同时,通过运用机器视觉技术,增加了视频变化检测和自动录像功能,系统能够自动识别场景变化,检测出运动目标并锁定,同时发出警告和启动存储装置。这样不仅可以节省大量存储空间,提高监控存储效率,减少不必要的回放,而且数据更加具有针对性。

 

 

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