《第一课》第六期：认识机器视觉
为提升各位订阅者对机器人领域的认知程度，若波特工作室特别开设2021年全新系列专栏——《第一课》！本季专栏将围绕机器人工程专业相关内容（机器人的发展史、开发板的介绍、主流编程语言、主流机器人技术等），旨在打造一系列启蒙认知教材。一起来学习吧！
第六期 认识机器视觉
人类通过眼睛和大脑来获取、处理与理解视觉信息。周围环境中的物体在可见光照射下，在人眼的视网膜上形成图像，由感光细胞将其转换成神经脉冲信号，并经神经纤维传入大脑皮层进行处理与理解。所以说，视觉不仅指对光信号的感受,还包括对视觉信息的获取、传输、处理与理解的全过程。
让机器人拥有智能双眼智慧大脑
随着信号处理理论和计算机技术的发展，人们试图用摄像机获取环境图像并将其转换成数字信号，用计算机实现对视觉信息处理的全过程,这样就形成了一门新兴的学科——计算机视觉。计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过一幅或多幅图像认知周围环境信息的能力。这使计算机不仅能模拟人眼的功能,而且更重要的是使计算机完成人眼所不能胜任的工作。机器视觉则是建立在计算机视觉理论基础上,偏重于计算机视觉技术工程化。与计算机视觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同,机器视觉重点在于感知环境中物体的形状、位置、姿态、运动等几何信息。
概述
机器视觉技术指通过光学装置和摄像机代替人的眼睛自动接受和处理真实物体的图像，将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度、颜色等信息，转变成数字信号，通过各种图像处理、信号分析等方法提取目标特征，获取所需要的目标信息，比如目标位置、尺寸、外观信息等，然后利用这些信息控制执行机构的后续动作。
机器视觉系统构成
按照机器视觉系统的主要技术环节划分，实现机器视觉技术主要包括三个技术环节：图像采集、图像数据处理与分析、执行机构控制。
机器视觉主要技术
按照机器视觉系统的主要组成部分划分，典型的机器视觉系统一般包括：光源、光学镜头、相机、图像采集卡、图像数据处理与分析软件、计算机、运动机构控制系统、运动机构等。
机器视觉构成
机器视觉特点
1．综合性：其中包括数字图像处理技术，机械工程技术，控制技术，电光源照明技术，光学成像技术，传感器技术，模拟与数字视频技术，计算机硬件技术，人机接口技术等这些技术在机器视觉中式并列关系，相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。
2．实用性：要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。
3．实时性：要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，他们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。
应用
机器视觉技术发展到现在，在生产制造行业中的很多领域都有了一定的应用，按照机器视觉系统在不同域中的用途划分，机器视觉系统所实现的主要功能可分为：测量功能、检测功能、定位功能、识别功能。
应用实况图
测量功能主要是能够实现对被测对象外观尺寸的自动获取，如产品外形轮廓尺寸、孔径、高度、面积等，进而对后续的生产过程加以指导，具有高精度、高速度、低功耗等特点。
检测功能主要是检查被测对象的当前状态是否合格，包括基于产品空间特征的检测，如瑕疵检测等；检查产品尺寸是否属于合格品的容许范围等涉及被测对象的二维或三维几何特征，如残次品检测。
定位功能主要用于确定被检测对象的位置信息，并利用精确的位置信息指导后续加工或运动过程，这一功能通常与工业机器人结合，引导机械手臂，确定产品位置等。在应用方面主要用于全自动装配和生产，如自动组装、自动焊接、自动包装、自动灌装、自动喷涂，大多配合自动执行机构（机械手、焊枪、喷嘴等）。
识别功能主要是利用图像传感设备提取图像中的信息并进行相关匹配识别，如字符识别、条码识别、纹理识别、颜色识别等。
入门机器视觉学习
机器视觉软件一般用编程语言调用算法库的形式，机器视觉算法库有很多包括：halcon、vision pro、Open CV、matlab等。其中，Open CV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。YOLO (You Only Look Once)算法，是一种基于回归的算法，它不必选择图像中感兴趣的部分，只需运行一次就可以预测整个图像的类和包围盒实现目标检测。
目标识别
参考文献：
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