機(jī)器人視覺(jué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理、機(jī)器視覺(jué)和圖形識(shí)別，這幾者之間到底有神馬區(qū)別呢？

要弄清楚他們哪一個(gè)是哪一個(gè)，有時(shí)候也真的是容易混淆的。接下來(lái)看看這些術(shù)語(yǔ)的具體含義是什么，以及他們與機(jī)器人技術(shù)有什么關(guān)聯(lián)。讀了這篇文章后，你就再也不會(huì)被這些概念弄糊涂了！

當(dāng)人們有時(shí)候談?wù)摍C(jī)器人視覺(jué)的時(shí)候，他們搞混淆了。當(dāng)他們說(shuō)，他們正在使用“計(jì)算機(jī)視覺(jué)”或“圖像處理”的時(shí)候，實(shí)際上，他們的意思是正在使用‘機(jī)器視覺(jué)’，這是一個(gè)完全可以理解的錯(cuò)誤。因?yàn)?，所有不同術(shù)語(yǔ)之間的界限有時(shí)候也是有些模糊的。

在這篇文章當(dāng)中，我們分解了機(jī)器人視覺(jué)的“族譜”，以顯示在更廣泛的信號(hào)處理領(lǐng)域所在的位置。

什么是機(jī)器人視覺(jué)(RobotVision)？

在基本術(shù)語(yǔ)中，機(jī)器人視覺(jué)涉及使用相機(jī)硬件和計(jì)算機(jī)算法的結(jié)合，讓機(jī)器人處理來(lái)自現(xiàn)實(shí)世界的視覺(jué)數(shù)據(jù)。例如，您的系統(tǒng)可以使一個(gè)二維攝像頭，檢測(cè)到機(jī)器將拿起來(lái)的一個(gè)對(duì)象物。更復(fù)雜的例子可能是使用一個(gè)3D立體相機(jī)來(lái)引導(dǎo)機(jī)器人將車輪安裝到一個(gè)以移動(dòng)中的車輛上。

如果沒(méi)有機(jī)器視覺(jué)，你的機(jī)器人基本上是個(gè)瞎子。對(duì)一些機(jī)器人任務(wù)來(lái)說(shuō)，這也許不是一個(gè)問(wèn)題。但對(duì)于某些應(yīng)用來(lái)說(shuō)，機(jī)器人視覺(jué)是有幫助的，甚至是必不可少的。

機(jī)器人視覺(jué)(RobotVision)的“族譜”

機(jī)器人視覺(jué)與機(jī)器視覺(jué)密切相關(guān)，機(jī)器視覺(jué)我們稍后再介紹。他們兩個(gè)又都與計(jì)算機(jī)視覺(jué)密切相關(guān)。如果他們談?wù)摰氖且粋€(gè)“族譜”，計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以看作是他們的“父母”。然而，為了詳細(xì)的了解他們?cè)谡麄€(gè)系統(tǒng)中的位置，我們要更進(jìn)一步介紹他們的“祖父母”-信號(hào)處理。

族譜

信號(hào)處理(SignalProcessing)

信號(hào)處理包括處理電子信號(hào)，或是清理(例如：除噪)，提取信息，為輸出到顯示端的前置預(yù)處理，或者為他們的進(jìn)一步處理做準(zhǔn)備的預(yù)處理。任何東西都可以是一個(gè)信號(hào)，或多或少。有各種類型的信號(hào)可以被處理，例如：模擬信號(hào)，數(shù)字信號(hào)，頻率信號(hào)等等。圖像基本上只是二維(或更多維)的信號(hào)。對(duì)于機(jī)器人視覺(jué)，我們感興趣的是針對(duì)圖像的處理。所以，我們?cè)谟懻搱D像處理，對(duì)嗎？不對(duì)。

圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)(ImageProcessingvsComputerVision)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理就像堂兄妹，但他們有著很不同的目標(biāo)。圖像處理技術(shù)主要是用來(lái)提高圖像的質(zhì)量，將其轉(zhuǎn)換成另外一種格式(如直方圖)或改變它以進(jìn)一步處理。另一方面，計(jì)算機(jī)視覺(jué)更側(cè)重于從圖像中提取信息，以感知它們。因此，您可能會(huì)使用圖像處理將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，然后用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)圖像中的對(duì)象。如果我們?cè)龠M(jìn)一步往上看這個(gè)“族譜”，我們看到，這兩個(gè)領(lǐng)域都受物理領(lǐng)域很大的影響特別是光學(xué)。

圖形識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)(PatternRecognitionandMachineLearning)

到目前為止，情況還這么簡(jiǎn)單。當(dāng)我們將圖形識(shí)別或更廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)加入到“族譜”當(dāng)中的時(shí)候，情況就開(kāi)始變得有些復(fù)雜。這個(gè)分支專注于識(shí)別數(shù)據(jù)中的圖形，對(duì)于需要機(jī)器人視覺(jué)的旭東更先進(jìn)的功能來(lái)說(shuō)這是相當(dāng)重要的。例如，為了能夠從它的圖像中識(shí)別一個(gè)對(duì)象，該軟件必須能夠監(jiān)測(cè)到它所看到的對(duì)象是不是之前看到過(guò)的對(duì)象。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)除信號(hào)處理之外的另外一個(gè)母體。

然而，并不是所有的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)都需要機(jī)器學(xué)習(xí)。你也可以使用信號(hào)，而不是圖像進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，然后將其作為一個(gè)Input輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)算法。例如。計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)到傳送帶上的零件大小和顏色，然后機(jī)器學(xué)習(xí)根據(jù)它從正常的良品看起來(lái)應(yīng)該是什么樣子學(xué)到的知識(shí)，來(lái)判定這些零件是不是不良品。

機(jī)器視覺(jué)(MachineVision)

現(xiàn)在我們談到機(jī)器視覺(jué)，一切都將改變。這是因?yàn)闄C(jī)器視覺(jué)完全不同于之前談到的術(shù)語(yǔ)。它更側(cè)重于特定的應(yīng)用，而不僅僅是關(guān)注技術(shù)的部分。機(jī)器視覺(jué)是指工業(yè)用途的視覺(jué)來(lái)進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)、過(guò)程控制和機(jī)器人導(dǎo)引。“族譜”的其余部分是科學(xué)領(lǐng)域，而機(jī)器視覺(jué)是一個(gè)工程領(lǐng)域。

某種程度上來(lái)說(shuō)，你可以認(rèn)為機(jī)器視覺(jué)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的孩子，因?yàn)樗褂糜?jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理的技術(shù)和算法。但是，雖然它可以用來(lái)指導(dǎo)機(jī)器人的，他又不完全是機(jī)器人視覺(jué)。

機(jī)器人視覺(jué)(RobotVision)

最后，終于到達(dá)機(jī)器人視覺(jué)。如果你一直跟隨閱讀這篇文章直到現(xiàn)在，你會(huì)意識(shí)到機(jī)器人視覺(jué)采用了所有以前的技術(shù)。在許多情況下，機(jī)器人視覺(jué)和機(jī)器視覺(jué)相互交替使用。然而，還是有些微妙的差異。一些機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用，如零件監(jiān)測(cè)，與機(jī)器人無(wú)關(guān)，工件僅僅是放置在一個(gè)用來(lái)探測(cè)不良的視覺(jué)傳感器前面即可。

機(jī)器視覺(jué)而非機(jī)器人視覺(jué)

此外機(jī)器人視覺(jué)不僅是一個(gè)工程領(lǐng)域。它也是一門有自己特定的研究領(lǐng)域的科學(xué)。區(qū)別于春計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究，機(jī)器人視覺(jué)必須將機(jī)器人技術(shù)納入到其技術(shù)和算法，如運(yùn)動(dòng)學(xué)，參考幀校準(zhǔn)和及愛(ài)人物理影響環(huán)境的能力。視覺(jué)伺服就是一個(gè)智能被稱為機(jī)器人視覺(jué)技術(shù)而不是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的完美典范。它涉及到機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制，通過(guò)使用視覺(jué)傳感器檢測(cè)到機(jī)器人位置的反饋。

輸入與輸出

下面匯總上面介紹的每個(gè)領(lǐng)域術(shù)語(yǔ)的基本的輸入和輸出來(lái)結(jié)尾這篇文章。