机器视觉技术的发展趋势

机器视觉是人工智能正在较慢发展的一个分支，非常简单说来，机器视觉就是用机器替换人眼来做到测量和辨别。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄入装置，分CMOS和CCD两种)将被摄入目标转换成图像信号，传输给专用的图像处理系统，获得被摄目标的形态信息，根据像素产于和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号展开各种运算来提取目标的特征，进而根据判断的结果来掌控现场的设备动作。机器视觉系统的特点是提升生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险性工作环境或人工视觉无法满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。

机器视觉技术目前早已广泛应用在机器人自律导航系统、机器人手眼一体控制器掌控等领域中。但是在公安排爆机器人领域，机器视觉技术应用于较较少。

多数排爆任务必须公安干警近距离展开勘查，而人的主观辨别往往受限于经验和生活中累积常识的影响，不会经常出现不客观的错误判断。利用机器视觉系统收集的信息，能自律的辨别有所不同颜色、形状、深度的排爆目标，同时将收集的图像与常用爆炸物专家库中的信息展开核对，客观地反应目标否为爆炸物并得出辨别结果。

机器人视觉技术的研究，最初源自1967年初美国斯坦福大学W.Wichman等人在一个机器人人工智能项目中，明确提出机器人以取得的视觉光流作为视觉反馈控制的输出信息，展开机器人的闭环方位掌控。他的思想被指出是机器人视觉技术的最初雏形，然而该研究项目在当时未获得充足的推崇，主要原因是在当时视觉收集和图像处理系统设备非常便宜且未成熟期。以后1973年，当时为日本大阪大学教授的Y.Shirai在美国麻省理工学院人工智能实验室不作访问学者期间，与实验室其他学者联合创建了机器人视觉掌控方法的实验研究模型，并首次较成熟期地明确提出了视觉掌控方法的研究模型。

但还是由于计算机图像收集设备和图像处理技术的容许，未造就机器人研究学者对视觉掌控方法研究的热潮。转入90年代以后，尤其是随着计算机图像收集设备、图像处理技术和机器人控制技术的革新和发展，机器人视觉控制算法取得了更加了解的注目和研究。

以B.Espiau等人于1992年明确提出的机器人视觉控制算法为起点，机器人视觉控制算法的研究又一次受到了很大的注目。到目前为止，在工业机器人领域，机器人视觉技术有数了许多顺利的应用于例子，如组装、焊、运送、邮件分检，轨线追踪等。

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