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  • 机器人视觉

    2014-06-21 14:04:45
    机器人视觉的讲解,内容全面,值得大家阅读
  • 机器人视觉技术

    2018-08-01 20:54:41
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  • 机器人视觉伺服综述

    2021-01-15 15:41:12
    系统论述了机器人视觉伺服发展的历史和现状。从不同角度对机器人视觉控制系统进行分类, 重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统。对人工神经网络在机器人视觉伺服 方面的应用情况作了...
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    博客地址:

    Robot Vision vs Computer Vision: What's the Difference?blog.robotiq.com
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    机器人视觉(Robot Vision),计算机视觉(Computer Vision),图像处理(Image Processing),机器视觉(Machine Vision)模式识别(Pattern Recognition)到底有什么不同之处?

    在基本术语中,机器人视觉涉及使用相机等硬件和计算机算法的组合,以允许机器人处理来自世界的视觉数据。但当人们谈起机器人视觉的时候,常常与“计算机视觉”或“图像处理”混淆在一起。不同术语之间的界限有时会模糊不清,但在许多地方仍有着明确的不同。本文通过一一分析机器人视觉“家谱”中的成员,力争为大家梳理出更清晰的概念。

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    图1 机器人视觉的家族图谱

    机器人视觉(Robot Vision)和机器视觉(Machine Vision)密切相关,同时他们都属于计算机视觉(Computer Vision)的研究范畴。如果我们谈论家谱,计算机视觉可以被看作是机器人视觉和机器视觉的“父母”。然而,为了理解它们在世界上的适用范围,我们必须更进一步引入“祖父母”——信号处理(Signal Processing)。

    信号处理 (Signal Processing)

    信号处理涉及电信号处理的相关工作,包括去噪,信息提取或为信号的输出或进一步处理做准备。任何东西或多或少都可以被认为是一种信号,纷繁复杂的信号也均可以被处理,比如模拟电信号,数字电子信号,频率信号等。图像的本质就是一个二维(或更多)信号。在机器人视觉的研究中,我们对处理图像的过程尤为感兴趣,所以机器人视觉就等同于图像处理吗?当然不是!

    图像处理和计算机视觉 (Image Processing vs Computer Vision)

    计算机视觉和图像处理就像表兄弟一样,但是他们却有着截然不同的目标。图像处理技术主要用于提高图像的质量,将图像转换成另外的格式(如直方图)或者为进一步处理做一些更改。而计算机视觉更偏重于从图像中提取出有价值的信息以理解它们。因此,你可能会使用图像处理技术将图像转换成灰度图,然后使用计算机视觉的方法检测图像中的对象。如果我们进一步观察家谱,我们会发现这两个领域都受到物理学领域的影响,特别是光学领域。

    模式识别vs机器学习 (Pattern Recognition vs Machine Learning)

    截止目前为止,一起概念相对清晰明了。但当我们将模式识别和机器学习引入到家谱中时,问题开始变得复杂。该系列的这一分支专注于识别数据中的模式。例如,为了能够从其图像中识别对象,软件必须能够检测它看到的对象是否与先前的对象类似。因此,机器学习同信号处理一样,也是计算机视觉的一个父母。需要注意的是,并非所有计算机视觉技术都需要机器学习。在实践中,这两个领域通常组合为:计算机视觉检测图像中的特征和信息,然后将其用作机器学习算法的输入。例如,计算机视觉检测传送带上部件的尺寸和颜色,然后机器学习根据其了解好部件应该是什么样的知识来决定这些部件是否有故障。

    机器视觉 (Machine Vision)

    当我们要理解机器视觉的概念时,一切都在变化。这是因为机器视觉与之前的所有术语完全不同,它更多地关注于特定的应用而不是技术。机器视觉是指用于自动检测,过程控制和机器人引导的视觉的工业用途。其余的“家庭”成员更多的偏重于科学领域,而机器视觉却完全属于工程领域。

    在某些方面,您可以将其视为计算机视觉的后代,因为它使用计算机视觉和图像处理的技术和算法。但是,尽管它用于引导机器人,但它与机器人视觉并不完全相同。

    机器人视觉 (Robot Vision)

    机器人视觉结合了之前所有术语中的技术。在许多情况下,机器人视觉和机器视觉可以互换使用。但是,有一些细微的差别。一些机器视觉应用,例如零件检测,与机器人无关——该部件仅放置在寻找故障的视觉传感器前面。

    此外,机器人视觉不仅是一个工程领域,也是一门具有自己特定研究领域的科学。与纯粹的计算机视觉研究不同,机器人视觉必须将机器人技术的各个方面融入其技术和算法中,例如运动学,参考框架校准和机器人物理影响环境的能力。视觉伺服(视觉伺服,一般指的是,通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像,通过图像反馈的信息,来让机器系统对机器做进一步控制或相应的自适应调整的行为)是这一种技术的完美例子,它只能被称为机器人视觉,而不是计算机视觉。它涉及通过使用由视觉传感器检测到的机器人位置的反馈来控制机器人的运动。

    输入vs输出 (input vs output)

    最后,我们通过分析输入和输出来进一步加深对上述概念的理解。

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           有人说,20世纪是电的世纪,21世纪是光的世纪;知光解电,再小的个体都可以被赋能。欢迎来到今日光电!


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    1. 机器人视觉

    机器人视觉研究的核心内容是:视觉定位与导航、路径规划、避障、多传感器融合。视觉定位技术有多种,包括单目视觉、双目视觉、多目视觉、RGB-D等,后三种方法可以使图像具有深度信息,这些视觉“眼睛”亦可以称为VO--视觉里程计。VO在机器人乃至计算机视觉问题中,是一个通过分析处理相关图像序列来确定机器人的位置和姿态的解决方案。

    现今,随着计算机图像处理技术的不断进步以及传感器电子科学的飞速发展,使得越来越多的研究者采用摄像机作为全自主移动机器人的感知元器件,这主要是因为常见的超声或红外传感器感知信息能力有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。但是,现实世界是立体的、三维的,而投影在摄像头感光器件(CCD/CMOS)上的图像是二维的、平面的,因此,基于摄像机的视觉处理目标就是从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息,用于机器人的定位与导航。

    2. 视觉系统组成

    机器人视觉系统主要由软件和硬件两部分组成,硬件方面主要有:视觉传感器(组)、图像采集卡、计算机(主处理机)、机器人及其附属的通信和控制模块等;软件方面主要包括:图像处理软件和机器人控制软件等。机器人视觉系统组成如图1所示。

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    Fig.1 机器人视觉系统组成部分

    2.1 CCD/CMOS

    CCD/CMOS传感器原理:

    一行硅成像元素,在一个衬底上配置光敏元件和电荷转移器件,通过电荷的依次转移,将多个象素的视频信号分时、顺序地取出来,如面阵CCD传感器采集的图像的分辨率可以从32×32到1024×1024像素等。

    2.2视频数字信号处理器

    图像信号一般是离散的二维信号,一幅图像通常由512×512个像素组成(当然有时也有256×256,或者1024×1024个像素),每个像素有256级灰度,或者是3×8bits,RGB_16M种颜色,一幅图像就有256KB或者768KB(对于彩色)个数据。为了完成视觉处理的信号采样量化、编码压缩、预处理、分割、描述、识别和解释,上述前几项主要完成的数学运算可归纳为:

    (1)点处理:

    常用于对比度增强、密度非线性较正、阈值处理、伪彩色处理等。每个像素的输入数据经过一定关系映射成像素的输出数据,例如对数变换可实现暗区对比度扩张。   

    (2)空间域处理:

    二维卷积的运算常用于图像平滑、锐化、轮廓增强、空间滤波、标准模板匹配计算等。若用M×M卷积核矩阵对整幅图像进行卷积时,要得到每个像素的输出结果就需要作M2次乘法和(M2-1)次加法,由于图像像素一般很多,即使用较小的卷积和,也需要进行大量的乘加运算和访问存储器。

    (3)二维正交变换:

    常用二维正交变换有DFT、FFT、Walsh、Haar、DWT、DCT和K-L变换等,常用于图像增强、复原、二维滤波、数据压缩等。

    (4)坐标变换:

    常用于图像的放大缩小、旋转、移动、配准、几何校正和由摄影值重建图像等。

    (5)统计量计算:

    如计算密度直方图分布、平均值和协方差矩阵等。在进行直方图均衡器化、面积计算、分类和K-L变换时,常常要进行这些统计量计算。

    3.视觉导航定位系统的工作原理 

    简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理,先用摄像头进行图像信息采集,将采集的信息进行压缩,然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统,再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来,完成机器人的自主导航定位功能。

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    Fig.2 视觉处理流程

    (1)摄像头标定算法:2D-3D映射求参

    传统摄像机标定主要有 Faugeras 标定法、Tscai 两步法、直接线性变换方法、张正友平面标定法和 Weng迭代法。自标定包括基于 Kruppa 方程自标定法、分层逐步自标定法、基于绝对二次曲面的自标定法和 Pollefeys 的模约束法。视觉标定有马颂德的三正交平移法、李华的平面正交标定法和 Hartley 旋转求内参数标定法。

    (2)机器视觉与图像处理:

    a.预处理:灰化、降噪、增强、滤波、二值化、边缘检测....
    b.特征提取:特征空间到参数空间映射。算法有HOUGH、SIFT、SURF。
    c.图像分割:RGB-HIS。
    d.图像描述识别

    (3)定位算法:

    基于滤波器的定位算法主要有KF、SEIF、PF、EKF、UKF等。也可以使用单目视觉和里程计融合的方法。以里程计读数作为辅助信息,利用三角法计算特征点在当前机器人坐标系中的坐标位置,这里的三维坐标计算需要在延迟一个时间步的基础上进行。根据特征点在当前摄像头坐标系中的三维坐标以及它在地图中的世界坐标,来估计摄像头在世界坐标系中的位姿。这种降低了传感器成本,消除了里程计的累积误差,使得定位的结果更加精确。此外,相对于立体视觉中摄像机间的标定,这种方法只需对摄像机内参数进行标定,提高了系统的效率。

    4.定位算法基本实现过程:

    简单的算法过程,可基于OpenCV进行简单实现。

    输入
    通过摄像头获取的视频流(主要为灰度图像,stereo  VO中图像既可以是彩色的,也可以是灰度的 ),记录摄像头在t和t+1时刻获得的图像为It和It+1,相机的内参,通过相机标定获得,可以通过matlab或者opencv计算为固定量

    输出
    计算每一帧相机的位置+姿态 

    基本过程

    1. 获得图像It,It+1
    2. 对获得图像进行畸变处理
    3. 通过FAST算法对图像It进行特征检测,通过KLT算法跟踪这些特征到图像It+1中,如果跟踪特征有所丢失,特征数小于某个阈值,则重新进行特征检测
    4. 通过带RANSAC的5点算法来估计两幅图像的本质矩阵
    5. 通过计算的本质矩阵进行估计R,t
    6. 对尺度信息进行估计,最终确定旋转矩阵和平移向量 
    在深度学习和人工智能大行其道的今天,数字图像处理技术也搭上了顺风车。主流的人工智能架构TensorFlow等,结合OpenCV强大的图像处理工具,可以衍生出非常多优异的算法,在提升处理效果的同时,处理速度和效率也大大提高。

    文章来源:网络收集

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  • 机器人视觉

    2020-08-17 09:55:03
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    机器人视觉篇

    紧接着的这一篇分为两个部分,原因还是因为机器人视觉这个部分,总共分为两个部分,一个是2D视觉,一个是3D视觉。我们将会从两个不同的纬度来学习视觉方面,这两部分的内容主要是基于opencv的技术,所以在安卓的技术线路上,我添加了一个opencv的学习node,多角度学习相同的知识才能看的全面吧。

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    🔗 NO.1 机器视觉 前言
    🔗 NO.2 机器视觉 几何变化 & 特效处理
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    🔗 NO.4 机器人视觉 人脸识别&色彩过滤
    🔗 NO.5 机器人视觉 二值化 & 卷积
    🔗 NO.6 机器人视觉 霍夫检测 & 边缘查找
    🔗 NO.7 C++中使用Opencv
    🔗 NO.8 C++ 直方图 & 卷积
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    🔗 NO.10 C++ 图像算法

    3D没想到花了这么久,然后发现这一部分的内容还是很大的,应该会用15+篇来学习记录学习内容,所以要把一些内容分开细化开,不然整体篇幅太过庞大,导致做链接很麻烦

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    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!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机器人视觉是指使机器人具有视觉感知功能的系统,是机器人系统组成的重要部分之一。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,从族谱图中可以看出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。279b2aed9f0956e21c5670b7802e9685.png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。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相对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,你也可以仅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,它又不完全是机器人视觉。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。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,区别于纯计算机视觉研究,机器人视觉必须将机器人技术纳入到其技术和算法。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。

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