1. 核算机视觉的概念

核算机视觉就是用各种成像体系替代视觉器官作为输入灵敏手法，由核算机来替代大脑完结处理和解说。核算机视觉的终究研讨方针就是使核算机能像人那样经过视觉观察和了解国际，具有自主习惯环境的才能。但在完结终究方针曾经，人们尽力的中期方针是建立一种视觉体系，这个体系能依据视觉灵敏和反响的某种程度的智能完结必定的使命。（这里要指出的一点是在核算机视觉体系中核算机起替代人脑的效果，但并不意味着核算机必须按人类视觉的办法完结视觉信息的处理。核算机视觉能够而且应该依据核算机体系的特色来进行视觉信息的处理、指导。）

2. 核算机视觉的开展

视觉研讨是在Roberts之前都是依据二维的，而且多数是选用模式辨认的办法完结分类作业的。Roberts首要用程序成功地对三维积木国际进行解说，在之后类似的研讨中，Huffman。 Clowes以及Waltz等人对积木国际进行了研讨并别离处理了由线段解说景象和处理暗影等问题。积木国际的研讨反映了视觉前期研讨中的一些特色，即从简化的国际动身进行研讨。这些作业对视觉研讨的开展起了促进效果，但关于略微杂乱的景象便难以见效。

20世纪70年代中期，以Marr, Barrow和Tenebaum等人为代表的一些研讨者提出了一整套视觉核算的理论来描述视觉进程，其中心是从图画康复物体的三维形状。在视觉研讨的理论上，以Marr的理论影响最为深远。其理论着重标明的重要性，提出要从不同层次去研讨信息处理的问题。关于核算理论和算法完结，他又特别着重核算理论的重要性。这一结构尽管在细节上甚至在主导思想上还存在不齐备的方面，许多方面还有许多争议，但至今仍是现在核算机视觉研讨的基本结构。

进入80年代中后期，跟着移动式机器人等的研讨，视觉研讨与之亲近结合，许多引进了空间几许的办法以及物理常识，其首要方针是完结对路途和妨碍的辨认处理。这一时期引进自动视觉的研讨办法，运用了间隔传感器，并选用了多传感器交融等技能。

3. 核算机视觉研讨存在的问题

国际各国的研讨者们依照Marr提出的基本理论结构，对核算机视觉体系的各个研讨层次进行了许多的研讨，并提出了相应的处理办法，但总的来讲，这些办法都存在着一些问题，或缺少通用性，或抗干扰才能差，或存在多解性，其原因如下：一是核算机视觉是一个逆问题，即输入图画为二维图画的灰度，它是三维物体几许特征、光照、物体资料外表性质、物体的色彩、摄像机参数等许多要素的函数。由灰度反推以上各种参数是逆问题，而这些问题大都是非线形的，问题的解不具有唯一性，而且对噪声或离散化引起的差错都极端灵敏；另一个原因是Marr的视觉体系结构是一个自上而下的、模块的、单向的、数据驱动型的结构。神经生理学的深入研讨标明，这种结构与人的视觉体系还有很大距离，生物视觉体系的认知进程是一种与外界交互效果的有意图、自动性进程，而不只仅是一种被迫式的反响。

4. 机器人视觉的概念

1. 机器人视觉体系是指用核算机来完结人的视觉功用，也就是用核算机来完结对客观的三维国际的辨认。2. 机器人视觉首要研讨用核算机来模拟人的视觉功用从客观事物的图画中提取信息，进行处理并加以了解，终究用于实践检测、丈量和操控。

人类视觉体系的感触部分是视网膜，它是一个三维采样体系。三维物体的可见部分投影到视网膜上，人们依照投影到视网膜上的二维成像来对该物体进行三维了解。如果把三维客观国际到二维投印象看作是一种正改换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图画（灰度阵列）到三维客观国际的逆改换，也就是依据这种二维投影图画去重建三维的客观国际。

5. 机器人视觉的开展

机器人视觉体系按其开展可分为三代。第一代机器人视觉的功用一般是按规定流程对图画进行处理并输出效果。这种体系一般由一般数字电路搭成，首要用于平板资料的缺点检测。第二代机器人视觉体系一般由一台核算机，一个图画输入设备和效果输出硬件构成。视觉信息在机内以串行办法流动，有必定学习才能以习惯各种新状况。第三代机器人视觉体系是现在国际上正在开发运用的体系。选用高速图画处理芯片，并行算法，具有高度的智能和一般的习惯性，能模拟人的高度视觉功用。

6. 核算机视觉和机器人视觉的比较

核算机视觉与机器人视觉有许多的类似之处，两者的基本理论结构、底层理论、算法等是类似的，但核算机视觉与机器人视觉研讨的终究意图不同：前者首要研讨视觉查验，精度要求高，速度不是首要考虑的问题；而机器人视觉首要研讨在视觉引导下机器人对环境的效果，有实时性的要求。因而机器人视觉研讨存在更多的困难。

7. 机器人视觉体系的办法（本文略）

8. 机器人视觉国内外的使用

国外机器视觉系统使用于许多方面，如用于海洋石油挖掘，海底勘查的水下机器人;用于医疗外科手术及研讨的医用机器人;协助人类了解宇宙的空间机器人;完结特殊使命的核工业机器人等。尽管我国在机器视觉方面的开展与国际先进水平比较还有必定距离，但机器视觉系统的研制作业也获得了必定的效果。我国视觉机器人使用首要有以下意图:用以替代人类从事风险、有害和恶劣环境、超净环境下的作业;把人从龌龊、深重的劳作中解放出来;进步劳作生产率，改进产品质量，快速呼应商场要求，加强在国际商场的竞争才能。

9. 机器人视觉现在存在的首要问题

现在的机器人视觉存在以下一些问题：

1. 怎么精确、高速(实时)地辨认出方针。

2.怎么有效地结构和组织出牢靠的辨认算法，而且顺畅地完结。这期待着高速的阵列处理单元，以及算法(如神经网络法、小波改换等算法)的新打破，这样就能够用极少的核算量高度地并行完结功用。

3.实时性是一个难以处理的重要问题．图画采集速度较低以及图画处理需要较长时刻给体系带来显着的时滞，此外视觉信息的引进也显着增大了体系的核算量，例如核算图画雅可比矩阵、估量深度信息等等．图画处理速度是影响视觉体系实时性的首要瓶颈之一。

4.稳定性是一切操控体系首要考虑的问题，关于视觉操控体系，无论是依据方位、依据图画或许混合的视觉伺服办法都面临着如下问题：当初始点远离方针点时，怎么确保体系的稳定性，即增大稳定区域和确保大局收敛；为了防止伺服失败，怎么确保特征点一直处在视场内。

10. 机器人视觉应当进一步研讨的问题

依据现在状况，机器人视觉应在以下几个方面进一步加强研讨：

1.图画特征的挑选问题。视觉伺服的功能亲近依赖于所用的图画特征，特征的挑选不只要考虑辨认的目标，还要考虑操控目标。从操控的观念看，用冗余特征可抑制噪声的影响，进步视觉伺服的功能，但又会给图画处理添加难度。因而怎么挑选功能最优的特征，怎么处理特征以及怎么评估特征，都是需要进一步研讨的问题。针对使命有时可能需要从一套特征切换到另一套，能够考虑把大局特征与部分特征结合起来。

2.结合核算机视觉及图画处理的研讨效果，建立机器人视觉体系的专用软件库。

3.加强体系的动态功能研讨。现在的研讨多集中于依据图画信息断定希望的机器人运动这一环节上，而对整个视觉伺服体系的动态功能缺少研讨。

4.使用智能技能的效果。

5.使用自动视觉的效果。自动视觉是当今核算机视觉和机器人视觉研讨领域中的一个热门课题。它着重的是视觉体系与其所处环境之间的交互效果才能。与传统的通用视觉不同，自动视觉着重两点，一是以为视觉体系应具有自动感知的才能，二是以为视觉体系应依据必定的使命(Task Directed)或意图(Purposive Directed)。自动视觉以为在视觉信息获取进程中，应更自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，它着重凝视机制(Attention)，着重对散布于不同空间范围和时刻段上的信号选用不同的分辨率有挑选性地感知，这种自动感知既可在硬件层上经过摄像机物理参数的调整完结，也能够在依据被迫摄像机的前提下，在算法和标明层上经过对已获得的数据有挑选性地处理完结。一起，自动视觉以为不依据任何意图的视觉进程是毫无意义的，必须将视觉体系与具有的意图(如导航、辨认、操作等)相联系，然后构成感知／效果环(Perception／Action Cycle)。

6.多传感器交融问题。视觉传感器具有必定的运用范围，如能有效地结合其它传感器，使用它们之间功能互补的优势，便能够消除不断定性，获得愈加牢靠、精确的效果。