機器人視(shi)覺(jue)、計算機視(shi)覺(jue)、圖像(xiang)處理、機器視(shi)覺(jue)和圖形(xing)識別，這幾(ji)者之(zhi)間到底有神(shen)馬區別呢(ni)？

要弄清(qing)楚(chu)他(ta)們哪一個是哪一個，有時候(hou)也真的是容易混(hun)淆的。接下(xia)來(lai)看看這(zhe)(zhe)些(xie)術語的具(ju)體含義是什么，以及他(ta)們與機器人技(ji)術有什么關聯。讀了這(zhe)(zhe)篇文(wen)章(zhang)后(hou)，你就再也不會被這(zhe)(zhe)些(xie)概念弄糊涂了！

當人們有時(shi)候(hou)談論機器人視覺的(de)(de)(de)時(shi)候(hou)，他們搞混淆(xiao)了。當他們說，他們正在使用“計算機視覺”或“圖像處(chu)理(li)”的(de)(de)(de)時(shi)候(hou)，實(shi)際上(shang)，他們的(de)(de)(de)意思(si)是正在使用‘機器視覺’，這是一個完全可以理(li)解的(de)(de)(de)錯誤(wu)。因為(wei)，所(suo)有不同術語之間(jian)的(de)(de)(de)界限有時(shi)候(hou)也是有些(xie)模糊(hu)的(de)(de)(de)。

在這篇(pian)文章當中(zhong)，我(wo)們分(fen)解了(le)機器人(ren)視覺的(de)“族(zu)譜”，以顯示(shi)在更廣泛的(de)信號處理領域所(suo)在的(de)位置。

什么是機器人視覺(RobotVision)？

在基(ji)本術(shu)語中(zhong)，機(ji)器人視覺涉(she)及使(shi)用(yong)相機(ji)硬件和(he)計算機(ji)算法的(de)(de)(de)(de)結合，讓機(ji)器人處(chu)理來自現實(shi)世界的(de)(de)(de)(de)視覺數據(ju)。例如(ru)，您的(de)(de)(de)(de)系(xi)統可以(yi)使(shi)一個(ge)(ge)二(er)維(wei)攝像(xiang)頭，檢測(ce)到(dao)機(ji)器將拿起來的(de)(de)(de)(de)一個(ge)(ge)對象(xiang)物。更復雜(za)的(de)(de)(de)(de)例子可能是使(shi)用(yong)一個(ge)(ge)3D立體(ti)相機(ji)來引導機(ji)器人將車輪安裝到(dao)一個(ge)(ge)以(yi)移動中(zhong)的(de)(de)(de)(de)車輛(liang)上(shang)。

如果沒(mei)有機(ji)器(qi)視覺，你的(de)機(ji)器(qi)人(ren)基(ji)本上是(shi)個瞎子。對(dui)一些機(ji)器(qi)人(ren)任務來說，這也許不是(shi)一個問題。但對(dui)于某些應用來說，機(ji)器(qi)人(ren)視覺是(shi)有幫助(zhu)的(de)，甚至是(shi)必不可少的(de)。

機器人視覺(RobotVision)的“族譜”

機器(qi)人(ren)視(shi)(shi)(shi)覺(jue)與機器(qi)視(shi)(shi)(shi)覺(jue)密切(qie)相關，機器(qi)視(shi)(shi)(shi)覺(jue)我(wo)們(men)稍后(hou)再介紹(shao)。他(ta)(ta)們(men)兩個又都與計(ji)算機視(shi)(shi)(shi)覺(jue)密切(qie)相關。如果(guo)他(ta)(ta)們(men)談論的(de)是一(yi)個“族譜”，計(ji)算機視(shi)(shi)(shi)覺(jue)可以看作是他(ta)(ta)們(men)的(de)“父(fu)母(mu)”。然而，為了詳細的(de)了解他(ta)(ta)們(men)在整(zheng)個系(xi)統中的(de)位置，我(wo)們(men)要更(geng)進一(yi)步介紹(shao)他(ta)(ta)們(men)的(de)“祖父(fu)母(mu)”-信號處(chu)理。

族譜

信號處理(SignalProcessing)

信(xin)(xin)號(hao)(hao)(hao)處(chu)(chu)(chu)(chu)理(li)(li)(li)(li)包括處(chu)(chu)(chu)(chu)理(li)(li)(li)(li)電子信(xin)(xin)號(hao)(hao)(hao)，或是清理(li)(li)(li)(li)(例如(ru)：除噪)，提取信(xin)(xin)息(xi)，為輸出到顯示(shi)端(duan)的(de)(de)(de)前置預處(chu)(chu)(chu)(chu)理(li)(li)(li)(li)，或者為他們(men)的(de)(de)(de)進一(yi)步處(chu)(chu)(chu)(chu)理(li)(li)(li)(li)做(zuo)準(zhun)備的(de)(de)(de)預處(chu)(chu)(chu)(chu)理(li)(li)(li)(li)。任何東(dong)西都可(ke)以是一(yi)個信(xin)(xin)號(hao)(hao)(hao)，或多或少。有各(ge)種類型的(de)(de)(de)信(xin)(xin)號(hao)(hao)(hao)可(ke)以被處(chu)(chu)(chu)(chu)理(li)(li)(li)(li)，例如(ru)：模擬(ni)信(xin)(xin)號(hao)(hao)(hao)，數(shu)字(zi)信(xin)(xin)號(hao)(hao)(hao)，頻率信(xin)(xin)號(hao)(hao)(hao)等等。圖(tu)像(xiang)基本上只是二維(或更多維)的(de)(de)(de)信(xin)(xin)號(hao)(hao)(hao)。對(dui)(dui)于(yu)機器(qi)人視(shi)覺(jue)，我(wo)們(men)感興趣的(de)(de)(de)是針(zhen)對(dui)(dui)圖(tu)像(xiang)的(de)(de)(de)處(chu)(chu)(chu)(chu)理(li)(li)(li)(li)。所(suo)以，我(wo)們(men)在討論圖(tu)像(xiang)處(chu)(chu)(chu)(chu)理(li)(li)(li)(li)，對(dui)(dui)嗎？不對(dui)(dui)。

圖像處理與計算機視覺(ImageProcessingvsComputerVision)

計(ji)算(suan)機(ji)視(shi)(shi)覺和圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)處理(li)(li)就像(xiang)(xiang)(xiang)堂兄妹，但他們有著很不同的(de)(de)目(mu)標。圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)處理(li)(li)技術主要是用來提高(gao)圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)的(de)(de)質(zhi)量，將其(qi)轉(zhuan)換成另(ling)(ling)外一(yi)種格式(如直方圖(tu)(tu))或改變它以進一(yi)步(bu)處理(li)(li)。另(ling)(ling)一(yi)方面，計(ji)算(suan)機(ji)視(shi)(shi)覺更側重于從圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)中提取信(xin)息，以感知它們。因此(ci)，您可(ke)能會使用圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)處理(li)(li)將彩色圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)轉(zhuan)換為灰度圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)，然后(hou)用計(ji)算(suan)機(ji)視(shi)(shi)覺檢測圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)中的(de)(de)對象。如果我們再進一(yi)步(bu)往上看(kan)這(zhe)個“族譜”，我們看(kan)到(dao)，這(zhe)兩個領域(yu)都受物理(li)(li)領域(yu)很大的(de)(de)影響特別是光學。

圖形識別與機器學習(PatternRecognitionandMachineLearning)

到(dao)(dao)目前為(wei)止，情況(kuang)(kuang)還這么(me)簡單。當我們(men)將圖形(xing)識別或更廣泛(fan)的(de)(de)(de)(de)機(ji)器(qi)學(xue)習加入到(dao)(dao)“族(zu)譜”當中的(de)(de)(de)(de)時候(hou)，情況(kuang)(kuang)就開始變得有些復(fu)雜。這個分支專(zhuan)注(zhu)于(yu)識別數據(ju)中的(de)(de)(de)(de)圖形(xing)，對(dui)于(yu)需要(yao)機(ji)器(qi)人(ren)視覺的(de)(de)(de)(de)旭東(dong)更先進的(de)(de)(de)(de)功(gong)能(neng)(neng)來說這是相當重要(yao)的(de)(de)(de)(de)。例如，為(wei)了能(neng)(neng)夠從它(ta)的(de)(de)(de)(de)圖像中識別一(yi)(yi)個對(dui)象(xiang)，該軟件(jian)必須(xu)能(neng)(neng)夠監(jian)測(ce)到(dao)(dao)它(ta)所(suo)看(kan)到(dao)(dao)的(de)(de)(de)(de)對(dui)象(xiang)是不是之前看(kan)到(dao)(dao)過的(de)(de)(de)(de)對(dui)象(xiang)。因此(ci)，機(ji)器(qi)學(xue)習是計算機(ji)視覺除信號處理之外的(de)(de)(de)(de)另(ling)外一(yi)(yi)個母(mu)體(ti)。

然而，并(bing)不(bu)是(shi)所有的計算機(ji)視覺(jue)技(ji)術(shu)都(dou)需要機(ji)器(qi)(qi)學(xue)(xue)習(xi)。你也可以使(shi)用信號，而不(bu)是(shi)圖像進(jin)行機(ji)器(qi)(qi)學(xue)(xue)習(xi)，然后(hou)將其作為一個Input輸入到機(ji)器(qi)(qi)學(xue)(xue)習(xi)算法。例如。計算機(ji)視覺(jue)檢測(ce)到傳送帶上(shang)的零(ling)件大小和顏色(se)，然后(hou)機(ji)器(qi)(qi)學(xue)(xue)習(xi)根據它從正常的良(liang)品看起來應該是(shi)什么(me)樣子(zi)學(xue)(xue)到的知(zhi)識，來判(pan)定這些零(ling)件是(shi)不(bu)是(shi)不(bu)良(liang)品。

機器視覺(MachineVision)

現在我們(men)談到機(ji)(ji)器(qi)視覺(jue)(jue)，一(yi)切(qie)都將改變(bian)。這是因(yin)為(wei)機(ji)(ji)器(qi)視覺(jue)(jue)完全(quan)不(bu)同于(yu)之(zhi)前談到的(de)(de)術語。它(ta)更側重于(yu)特定的(de)(de)應用，而不(bu)僅僅是關注技術的(de)(de)部分(fen)。機(ji)(ji)器(qi)視覺(jue)(jue)是指工業用途的(de)(de)視覺(jue)(jue)來進行(xing)自動檢測、過程(cheng)(cheng)控制和機(ji)(ji)器(qi)人導引。“族(zu)譜”的(de)(de)其余部分(fen)是科學領域，而機(ji)(ji)器(qi)視覺(jue)(jue)是一(yi)個工程(cheng)(cheng)領域。

某種程(cheng)度上來說，你可以(yi)認為機器(qi)視(shi)(shi)覺(jue)(jue)是(shi)(shi)計算(suan)機視(shi)(shi)覺(jue)(jue)的孩子，因為它(ta)使用(yong)計算(suan)機視(shi)(shi)覺(jue)(jue)和圖像處理的技術和算(suan)法。但是(shi)(shi)，雖然它(ta)可以(yi)用(yong)來指(zhi)導(dao)機器(qi)人的，他又不完全是(shi)(shi)機器(qi)人視(shi)(shi)覺(jue)(jue)。

機器人視覺(RobotVision)

最后，終于到(dao)達機(ji)(ji)(ji)器(qi)人(ren)視覺。如果你一直(zhi)跟隨閱讀(du)這篇文(wen)章直(zhi)到(dao)現在，你會意(yi)識到(dao)機(ji)(ji)(ji)器(qi)人(ren)視覺采用了所有以前(qian)的(de)技術。在許多情況下，機(ji)(ji)(ji)器(qi)人(ren)視覺和機(ji)(ji)(ji)器(qi)視覺相互交替使(shi)用。然而，還是(shi)有些微妙的(de)差(cha)異。一些機(ji)(ji)(ji)器(qi)視覺應用，如零件(jian)監測(ce)，與機(ji)(ji)(ji)器(qi)人(ren)無(wu)關，工(gong)件(jian)僅僅是(shi)放(fang)置在一個用來探測(ce)不良的(de)視覺傳(chuan)感器(qi)前(qian)面即可。

機器視覺而非機器人視覺

此外(wai)機(ji)器人(ren)視覺(jue)(jue)不僅(jin)是(shi)一個工程領域(yu)。它也(ye)是(shi)一門(men)有(you)自己特定的(de)(de)研究領域(yu)的(de)(de)科(ke)學。區別于春計算機(ji)視覺(jue)(jue)研究，機(ji)器人(ren)視覺(jue)(jue)必須將機(ji)器人(ren)技(ji)術納入到(dao)其技(ji)術和算法，如運(yun)動學，參考(kao)幀校準和及愛人(ren)物理影響環(huan)境的(de)(de)能力。視覺(jue)(jue)伺服就是(shi)一個智(zhi)能被稱為機(ji)器人(ren)視覺(jue)(jue)技(ji)術而不是(shi)計算機(ji)視覺(jue)(jue)的(de)(de)完美典范(fan)。它涉及到(dao)機(ji)器人(ren)的(de)(de)運(yun)動控制，通過使(shi)用(yong)視覺(jue)(jue)傳感器檢測到(dao)機(ji)器人(ren)位置(zhi)的(de)(de)反(fan)饋(kui)。

輸入與輸出

下(xia)面匯(hui)總上面介紹的每個(ge)領域(yu)術語的基本的輸入和(he)輸出來結尾這篇文章。