机器视觉技术解密揭秘计算机视觉的神秘面纱
在工业自动化的浪潮中，机器人扮演着越来越重要的角色，他们不仅能够模仿人类的动作，还变得越来越接近我们。这些“智能”机器人的“眼睛”，也就是机器视觉技术，在这一进程中发挥了巨大的作用，但它与计算机视觉又有何不同呢？
首先，让我们探索一下什么是机器人视觉。在术语的基础上，它涉及相机硬件和计算算法的结合，让机械身体处理现实世界中的视觉信息。例如，一个系统可以通过二维摄像头检测到一个物体被拿起来，这是一个简单而直接的情景；更复杂的情况可能需要3D立体相机引导一个车轮安装到一辆移动中的车辆上。
如果没有这套系统，许多机械任务都将失去方向，因为它们就像是盲目的工作者。但对于某些应用来说，特别是在需要精确操作或高级决策的地方，这种能力变得至关重要。
随着技术不断发展，我们发现这个领域其实是由几个子集构成，它们各自承担着不同的职责。信号处理可以看作是祖父母，因为它包括清理、提取信息以及为图像预处理做准备等基本功能。而图像处理则更多地关注于提高图像质量，将其转换为其他格式或改变以便进一步分析。
然而，计算机视觉作为这个族谱中的堂兄妹，更专注于从图像中提取信息，以实现感知。因此，我们会使用图像处理工具将彩色图片转换为灰度，然后再用计算机视觉来识别其中的对象。
当我们进入更加深层次的话题，比如模式识别和学习时情况就变得复杂多变。这部分专注于数据中的模式识别，对于需要更高级功能支持的地方尤其重要，如对之前看到过但现在不同情境下的物体进行识别。这里面的另一个关键点是计算机会学习，而不是单纯依赖传统规则或程序。
然而，并非所有计算场景都需要这种方法。你同样可以使用信号而非图片进行训练，然后将其输入到算法之中，比如根据正常良品标准判断零件是否合格。
最后，当谈论到“工程”领域时，我们遇到了与科学领域截然不同的概念——那就是所谓的“machine vision”。它更侧重于特定的应用，如自动检测、过程控制和导引，而不仅仅是一种技术或算法集合。这意味着尽管它使用了类似的人工智能技术，但它自己并不完全属于另外两个范畴：既不是纯粹科学研究，也不是完全归入普通意义上的“robot vision”。
综上所述，虽然在很多方面，“machine vision”被认为是后者的孩子，它拥有自己的独特性和重点，不应被简化为简单的一致概念。
