機(jī)器人視覺與計(jì)算機(jī)視覺有什么區(qū)別?
發(fā)布時(shí)間 : 2020-07-23
機(jī)器人視覺、計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、機(jī)器視覺和模式識別之間聽起來名字都好像差不多,那么到底有些什么區(qū)別?是否會認(rèn)知混淆?我們來看一下所有這些術(shù)語的含義以及它們與機(jī)器人技術(shù)的關(guān)系。希望在閱讀本文后,您不會再疑惑!
人們在談?wù)摍C(jī)器人視覺技術(shù)時(shí)有時(shí)會感到困惑。他們嘴上在說“機(jī)器視覺”時(shí),而他們正在使用“計(jì)算機(jī)視覺”或“圖像處理”。這是一個非常容易混淆的錯誤理解。所有不同術(shù)語之間的界線有時(shí)會模糊不清。
在本文中,我們分解了機(jī)器人視覺的“家譜”,并展示了它在更廣泛的信號處理領(lǐng)域中的適用范圍。
什么是機(jī)器人視覺?
在基本術(shù)語中,機(jī)器人視覺涉及使用相機(jī)硬件和計(jì)算機(jī)算法的組合,以允許機(jī)器人處理來自世界的視覺數(shù)據(jù)。例如,您的系統(tǒng)可能有一個2D攝像頭,可以檢測機(jī)器人拾取的對象。更復(fù)雜的例子可能是使用3D立體相機(jī)引導(dǎo)機(jī)器人將輪子安裝到移動的車輛上。
沒有Robot Vision,您的機(jī)器人基本上是盲目的。對于許多機(jī)器人任務(wù)而言,這不是問題,但對于某些應(yīng)用,機(jī)器人視覺是有用的甚至是必要的。國內(nèi)外也有一些非常優(yōu)質(zhì)的視覺品牌如埃爾森、所羅門、圖漾、歐姆龍自動化、Linkhou靈猴等。
機(jī)器人視覺的家譜
機(jī)器人視覺與機(jī)器視覺密切相關(guān),我們將在稍后介紹。它們都與計(jì)算機(jī)視覺密切相關(guān)。如果我們談?wù)摰氖羌易V,則計(jì)算機(jī)視覺可以被視為他們的“父母”。但是,要了解它們都適合什么地方,我們必須更進(jìn)一步以引入“祖父母”(信號處理)。
信號處理
信號處理包括處理電子信號以清除它們(例如去除噪聲)、提取信息、準(zhǔn)備輸出到顯示器或?yàn)檫M(jìn)一步處理做好準(zhǔn)備。任何東西都可以是信號,或多或少??梢蕴幚淼男盘栍泻芏喾N,例如模擬電信號、數(shù)字電子信號、頻率信號等。圖像基本上只是一個二維(或更多)維信號。對于機(jī)器人視覺,我們感興趣的是圖像的處理。
圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺
計(jì)算機(jī)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(biāo)。圖像處理技術(shù)主要用于提高圖像質(zhì)量,將其轉(zhuǎn)換為另一種格式(如直方圖)或以其他方式更改以進(jìn)行進(jìn)一步處理。另一方面,計(jì)算機(jī)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(zhuǎn)換為灰度,然后使用“計(jì)算機(jī)視覺”檢測該圖像中的對象。如果我們進(jìn)一步觀察家譜,我們會發(fā)現(xiàn)這兩個域都受到物理學(xué)領(lǐng)域的影響,特別是光學(xué)領(lǐng)域。
模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)
到目前為止,這么簡單。當(dāng)我們將模式識別包含在家譜中,或者更廣泛地包括機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí),它開始變得更加復(fù)雜。該系列的這一分支專注于識別數(shù)據(jù)中的模式,這對于Robot Vision所需的許多更高級的功能非常重要。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類似。因此,機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)視覺的另一個父母,同時(shí)也是信號處理。
但是,并非所有計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)都需要機(jī)器學(xué)習(xí)。您還可以對非圖像的信號使用機(jī)器學(xué)習(xí)。在實(shí)踐中,這兩個域通常組合如下:計(jì)算機(jī)視覺檢測圖像中的特征和信息,然后將其用作機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入。例如,計(jì)算機(jī)視覺檢測傳送帶上部件的尺寸和顏色,然后機(jī)器學(xué)習(xí)根據(jù)其了解好部件應(yīng)該是什么樣的知識來決定這些部件是否有故障。
機(jī)器視覺
現(xiàn)在我們開始講機(jī)器視覺,一切都在變化。這是因?yàn)镸achine Vision與之前的所有術(shù)語完全不同。它更多地是關(guān)于特定應(yīng)用而不是技術(shù)。機(jī)器視覺是指用于自動檢測,過程控制和機(jī)器人引導(dǎo)的視覺的工業(yè)用途 。其余的“家庭”是科學(xué)領(lǐng)域,而機(jī)器視覺是一個工程領(lǐng)域。
在某些方面,您可以將其 視為計(jì)算機(jī)視覺的孩子,因?yàn)樗褂糜?jì)算機(jī)視覺和圖像處理的技術(shù)和算法。但是,盡管它用于引導(dǎo)機(jī)器人,但它與機(jī)器人視覺并不完全相同。
機(jī)器人視覺
最后,我們講機(jī)器人視覺。如果您一直在關(guān)注該文章,那么您將意識到Robot Vision融合了以前所有術(shù)語中的技術(shù)。在很多情況下,Robot Vision和Machine Vision可以互換使用。但是,有? 一些細(xì)微的差異。某些機(jī)器視覺應(yīng)用程序(例如零件檢查)與機(jī)器人技術(shù)無關(guān)-零件僅放置在尋找故障的視覺傳感器前面。
此外,Robot Vision不僅是工程領(lǐng)域。這是一門具有自己特定研究領(lǐng)域的科學(xué)。與純粹的計(jì)算機(jī)視覺研究不同,機(jī)器人視覺必須將機(jī)器人學(xué)的各個方面納入其技術(shù)和算法中,例如運(yùn)動學(xué),參考系校準(zhǔn)以及機(jī)器人對環(huán)境產(chǎn)生物理影響的能力。 視覺伺服是僅可以稱為“機(jī)器人視覺”而不是“計(jì)算機(jī)視覺”的技術(shù)的完美示例。它涉及通過使用視覺傳感器檢測到的機(jī)器人位置反饋來控制機(jī)器人的運(yùn)動。
投入與產(chǎn)出
了解這些差異的一個有用的方法來自RSIP視覺。它們根據(jù)輸入定義一些域。因此,為了完成本文,這里是上面介紹的每個域的基本輸入。