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三維掃描儀:機器視覺簡介

作者: 時間:2016-12-15 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
三維掃描儀的計算機視覺(也稱計算機視覺)是指用攝像機和計算機代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等,它是人工智能領(lǐng)域最熱門的研究課題之一,它和專家系統(tǒng)、自然語言理解已成為人工智能領(lǐng)域最活躍的三大領(lǐng)域。盡管它還沒有形成完整的理論體系,在很多方面它解決問題的方法還是一種技巧,但它是實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)高度自動化、機器人智能化、自主車導航、目標跟蹤,以及各種工業(yè)檢測、醫(yī)療和軍事應(yīng)用的核心內(nèi)容之一,也是實現(xiàn)智能機器人的關(guān)鍵因素之一,它的發(fā)展不僅將大大推動智能系統(tǒng)的發(fā)展,也將拓寬計算機與各種智能機器的研究范圍和應(yīng)用領(lǐng)域。

覺是研究用計算機來模擬生物外顯或宏觀視覺功能的科學和技術(shù)。機器視覺系統(tǒng)的首要目標是用圖像創(chuàng)建或恢復(fù)現(xiàn)實世界模型,然后認知現(xiàn)實世界。機器視覺系統(tǒng)獲取的場景圖像一般是灰度圖像,即三維場景在二維平面上的投影。此時,場景三維信息只能通過灰度圖像或灰度圖像序列來恢復(fù)處理,這種恢復(fù)需要進行多點對一點的映射逆變換。在信息恢復(fù)過程中,還需要有關(guān)的場景知識和投影幾何知識。

覺是一個相當新且發(fā)展十分迅速的研究領(lǐng)域,并成為計算機科學的重要研究研究領(lǐng)域之一。機器視覺是在20 世紀50 年代從統(tǒng)計模式識別開始的,當時的工作主要集中在二維圖像分析和識別上,如光學字符識別、工件表面、顯微圖片和航空圖片的分析和解釋等。60 年代,Roberts (1965)通過計算機程序從數(shù)字圖像中提取出諸如立方體、楔形體、棱柱體等多面體的三維結(jié)構(gòu),并對物體形狀及物體的空間關(guān)系進行描述。Roberts 的研究工作開創(chuàng)了以理解三維場景為目的的三維機器視覺的研究。Roberts對積木世界的創(chuàng)造性研究給人們以極大的啟發(fā),許多人相信,一旦由白色積木玩具組成的三維世界可以被理解,則可以推廣到理解更復(fù)雜的三維場景。于是,人們對積木世界進行了深入的研究。研究的范圍從邊緣、角點等待征提取,到線條、平面、曲面等幾何要素分析,—直到圖像明暗、紋理、運動以及成像幾何等,并建立了各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和推理規(guī)則。到了70 年代,已經(jīng)出現(xiàn)了一些視覺應(yīng)用系統(tǒng)。

70 年代中期,麻省理工學院(MIT)人工智能(AI)實驗室正式開設(shè)“機器視覺”(Machine Vision)課程,由國際著名學者B.K.P.Horn 教授講授.同時,MIT AI實驗室吸引了國際上許多知名學者參與機器視覺的理論、算法、系統(tǒng)設(shè)計的研究。David Marr 教授就是其中的一位。他于1973 年應(yīng)邀在MIT AI 實驗室領(lǐng)導一個以博士生為主體的研究小組,1977 年提出了不同于“積木世界”分析方法的計算視覺(computational vision)理論,該理論在80 年代成為機器視覺研究領(lǐng)域中的一個十分重要的理論框架。

Marr 視覺計算理論立足于計算機科學,系統(tǒng)地概括了心理生理學、神經(jīng)生理學等方面業(yè)已取得的所有重要成果。是三維掃描儀視覺研究中迄今為止最為完善的視覺理論。Marr建立的視覺計算理論,使計算機視覺研究有了一個比較明確的體系,并大大推動了計算機視覺研究的發(fā)展。人們普遍認為,計算機視覺這門學科的形成與Marr 的視覺理論有著密切的關(guān)系。Marr 視覺計算理論將整個視覺過程所要完成的任務(wù)分成三個過程,而獲得這些表示的過程依次稱為初級視覺、中級視覺和高級視覺,如圖1 所示。


Marr 視覺過程中的三個階段

本文引用地址:http://www.butianyuan.cn/article/201612/330154.htm可以說.對覺的全球性研究熱潮是從20 世紀80 年代開始的,到了80年代中期,機器視覺獲得了蓬勃發(fā)展,新概念、新方法、新理論不斷涌現(xiàn)。有學者對計算機視覺理論的發(fā)展提出了不同的意見和建議。對Marr 的理論框架作了種種的批評和補充,綜合這些意見及補充可得如圖2 所示的框架。


補充的Marr 理論框架

同時,在擴充的理論框架中,引入了三維掃描儀主動視覺的研究方法,在研究中重視了對定性、有目的的視覺等的研究[。比如,基于感知特征群的物體識別理論框架、主動視覺理論框架、視覺集成理論框架等。到目前為止,機器視覺仍然是一個非?;钴S的研究領(lǐng)域。許多會議論文集都反映了該領(lǐng)域的最新進展,比如,國際計算機視覺與模式識別會議(InternationalConference on Computer Vision and Pattern Recognition,CVPR);國際計算機視覺會議(InternationalConference on Computer Vision ,ICCV) ; 國際模式識別會議(International Conference on Pattern Recognition, ICPP);國際機器人學與自動化會議(International Conference on Robotics and Automation,ICRA);計算機視覺研討會(Workshop on Computer Vision, WCV)以及許多SPIE 的會議。還有許多學術(shù)期刊也包含了這一領(lǐng)城的最新研究成果,如,IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine16Intelligence(PAMI);Computer Vision,Graphics,and Image Processing (CVGIP);IEEE高層知識: 物體模型Transaction on ImageProcessing;IEEE Transaction on Man,and Cybernetics (SMC);MachineVisionandApplications;International Journal on Computer Vision (IJCV);Imageand Vision Computing;Pattern Recognition。另外,每年還出版許多研究專集、學術(shù)著作、技術(shù)報告,專題討論會文集等.所有這些都是研究機器視覺及其應(yīng)用的很好信息來源。機器視覺系統(tǒng)主要由三部分組成:圖像的獲取、圖像的處理和分析、輸出或顯示。(end)


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