机器视觉与机器人发展解析

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目前工业机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作，缺乏对环境的感知与应变能力，这极大地限制了机器人的应用。利用机器人的视觉控制，不需要预先对工业机器人的运动轨迹进行示教或离线编程，可节约大量的编程时间，提高生产效率和加工质量。

机器人视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。机器人视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。

机器人与机器视觉间的更快速，高速通信的需求是必不可少的。机器视觉在这里有着举足轻重的地位。机器视觉LED照明技术的提高和相机的小型化，对更多的应用都是非常有用的，但是这些开发仍在继续。通过智能图像采集卡或PC处理器提供更快的计算速度，跟上更多的挑战需求，是机器视觉系统需要不断开拓进取的。尽管在最近几年里取得了许多进步，但是在硬件，通信，算法和软件领域里面仍期望有更多的改进。

首先关于图像特征的选择问题。视觉伺服的性能密切依赖于所用的图像特征，特征的选择不仅要考虑识别的指标，还要考虑控制指标。从控制的观点看，用冗余特征可抑制噪声的影响，提高视觉伺服的性能，但又会给图像处理增加难度。因此如何选择性能最优的特征，如何处理特征以及如何评价特征，都是机器视觉系统需要进一步研究的问题。

再次要结合计算机视觉及图像处理的研究成果，建立机器人视觉系统的专用软件库，加强系统的动态性能研究。目前的研究多集中于根据图像信息确定期望的机器人运动这一环节上，而对整个视觉系统的动态性能研究还需不断创新。

充分利用主动视觉的成果。主动视觉是当今计算机视觉和机器人视觉研究领域中的一个热门课题。它强调的是视觉系统与其所处环境之间的交互作用能力。与传统的通用视觉不同，主动视觉强调两点，一是认为视觉系统应具有主动感知的能力，二是认为视觉系统应基于一定的任务或目的。

最后，主动视觉认为在视觉信息获取过程中，应更主动地调整摄像机的参数，如方向、焦距、孔径等并能使摄像机迅速对准感兴趣的物体。更一般地，它强调注视机制，强调对分布于不同空间范围和时间段上的信号采用不同的分辨率，有选择性地感知，这种主动感知既可在硬件层上通过摄像机物理参数的调整实现，也可以在基于被动摄像机的前提下，在算法和表示层上通过对已获得的数据有选择性地处理实现。同时，主动视觉认为不基于任何目的的视觉过程是毫无意义的，必须将视觉系统与具有的目的相联系，从而形成感知作用环。

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