机器视觉技术 捕获

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1、机器视觉技术捕获“深度”世界发布时间：2013-07-17我要说几句 

2、   ·» 自动化测试趋势展望2013·» 国防与航空航天应用解决方案与产品选型指·» NICompactRIO开发者指南·» LabVIEW2012评估版软件机器视觉——这一“第三只眼”正以巨大的能量，改变着人们的生活和工作方式。想记录眼前美景?不用再掏出相机或手机，只需一句语音指令，佩戴的轻巧时尚的谷歌眼镜就能立刻拍出眼前的图景;走在陌生的大街上，不用再查地图或问路，只需将手机摄像头对准街道，诺基亚“城市万花筒”就能将眼前的商店、餐馆和景点直接标注，覆盖显示在手机图像上……这些以往

3、多是在电影中看到的画面，已成为普通人可以触摸到的现实。机器视觉——这一“第三只眼”正以巨大的能量，改变着人们的生活和工作方式。与人眼一决高低“机器视觉就是用机器代替人眼来进行识别、测量、判断等。机器视觉系统是通过摄像头将拍摄对象转换成图像信号，然后再交由图像分析系统进行分析、测量等。”中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员黄凯奇博士介绍：“机器视觉是一项典型的跨学科任务，涉及到光学、计算机视觉、模式识别、机器学习、人工智能、统计学、认知心理学等等。”机器视觉最早应用于工业制造领域。通过机器视觉的自动识别功能，许多流水线上具有高度重复性的检测工作

4、都可以不再依靠人来完成，大大提高了检测效率和精度。黄凯奇介绍，机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。机器视觉技术在工业领域的简单应用示意图一个典型的机器视觉系统包括照明、镜头、相机、图像采集卡和视觉处理器5个部分。由于采集卡能更加迅速地传输图像到存储器，且计算机速度不断加快，所以在目前的机器视觉系统中，视觉处理器的应用逐渐减少。图像采集卡在机器视觉系统中举

5、足轻重。比较典型的PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关，可连接多台相机，能控制采集卡采用任意一个相机捕获的信息。伴随着技术的发展，机器视觉的功能也在不断扩展。黄凯奇说：“缺陷检测是通过机器视觉手段来分析零部件信息，从而判断其是否存在缺陷;测量是通过使用机器视觉来对考察对象的尺寸、形状等信息进行度量;人机交互是利用机器视觉工具分析人或者其他机器发出的指令，从而实现对机器的操纵;环境建模是对机器周围环境进行感知建模，比如移动机器人对路面环境进行感知建模等。”“目前总的看来，机器视觉在工业电子以及半导

6、体行业应用还是最为主要的，如PCB板缺陷检测、IC芯片缺陷检测等。交通领域的应用如电子眼也较为广泛，其他行业如制药中的药品成分分析、互联网中的视觉计算广告、物流中的物品分拣等等，都有机器视觉应用的影子。”黄凯奇说。机器视觉——这“第三只眼”已在多个领域展现出了比人眼更强大的功能。黄凯奇表示：“机器视觉利用好了完全可以比人做得更好，因为不同的人在观看时，信息得不到充分和及时的交流，主观性也很强。而机器视觉不仅计算功能强大，而且获取的信息通过协同分析后得到的知识会具有‘极高’的价值，尤其在其更趋于智能化之后。”捕获“深度”世界在现实生活中，我们越来越需要更多的

7、三维模型来实现对物体或环境的全面掌握。“获得三维模型有两种基本方式，一种是利用激光扫描仪，一种是拍摄照片。但激光扫描仪的成本高，也有可能会对样本带来一些损害。第二种方式的成本小，而且在精度上也跟激光扫描仪相差无几，因此成为了现在研究的一个热点。”中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室副研究员高伟博士一边展示他们的三维重建照片，一边介绍。高伟说，一般的图像上是没有长度、距离等深度信息的，而三维模型则能更加全面、精确地记录环境，可以直观呈现物体的位置、距离、姿态等。高伟所在的机器人视觉团队研究开发的中国古代建筑全自动三维重建系统，能够实现全自动三维建模，

8、即从底层图像处理到生成最终的三维模型，全部自动实现，无需人工交互。它对图像的拍摄方式也无特殊约束和限制，只需手持自由拍摄即可。在精度上，也与激光扫描精度相当，精度小于3cm/100米，通过配备更高像素数量的相机和长焦镜头还可以实现毫米级重建。此外，在实时定位与在线三维重建方面，机器视觉也具有极大的应用潜力。高伟介绍了通过机器视觉在手机上增强现实的原理，即将手机上摄像头读取的视频作为输入，通过初始化、特征点提取、动态模板特征点匹配、几何变化计算阶段后得到视频每一帧中感兴趣区域的位置。诺基亚手机的“城市万花筒”就是一个应用实例。高伟所在团队在视觉信息处理上的突

9、出创新能力，不断吸引着国际大企业前来合作。“我们现在就正与诺基亚公