1. 核算機視覺的概念

核算機視覺就是用各種成像體系替代視覺器官作為輸入靈敏手法，由核算機來替代大腦完結處理和解說。核算機視覺的終究研討方針就是使核算機能像人那樣經過視覺觀察和了解國際，具有自主習慣環境的才能。但在完結終究方針曾經，人們盡力的中期方針是建立一種視覺體系，這個體系能依據視覺靈敏和反響的某種程度的智能完結必定的使命。（這里要指出的一點是在核算機視覺體系中核算機起替代人腦的效果，但并不意味著核算機必須按人類視覺的辦法完結視覺信息的處理。核算機視覺能夠而且應該依據核算機體系的特色來進行視覺信息的處理、指導。）

2. 核算機視覺的開展

視覺研討是在Roberts之前都是依據二維的，而且多數是選用模式辨認的辦法完結分類作業的。Roberts首要用程序成功地對三維積木國際進行解說，在之后類似的研討中，Huffman。 Clowes以及Waltz等人對積木國際進行了研討并別離處理了由線段解說景象和處理暗影等問題。積木國際的研討反映了視覺前期研討中的一些特色，即從簡化的國際動身進行研討。這些作業對視覺研討的開展起了促進效果，但關于略微雜亂的景象便難以見效。

20世紀70年代中期，以Marr, Barrow和Tenebaum等人為代表的一些研討者提出了一整套視覺核算的理論來描述視覺進程，其中心是從圖畫康復物體的三維形狀。在視覺研討的理論上，以Marr的理論影響最為深遠。其理論著重標明的重要性，提出要從不同層次去研討信息處理的問題。關于核算理論和算法完結，他又特別著重核算理論的重要性。這一結構盡管在細節上甚至在主導思想上還存在不齊備的方面，許多方面還有許多爭議，但至今仍是現在核算機視覺研討的基本結構。

進入80年代中后期，跟著移動式機器人等的研討，視覺研討與之親近結合，許多引進了空間幾許的辦法以及物理常識，其首要方針是完結對路途和妨礙的辨認處理。這一時期引進自動視覺的研討辦法，運用了間隔傳感器，并選用了多傳感器交融等技能。

3. 核算機視覺研討存在的問題

國際各國的研討者們依照Marr提出的基本理論結構，對核算機視覺體系的各個研討層次進行了許多的研討，并提出了相應的處理辦法，但總的來講，這些辦法都存在著一些問題，或缺少通用性，或抗干擾才能差，或存在多解性，其原因如下：一是核算機視覺是一個逆問題，即輸入圖畫為二維圖畫的灰度，它是三維物體幾許特征、光照、物體資料外表性質、物體的色彩、攝像機參數等許多要素的函數。由灰度反推以上各種參數是逆問題，而這些問題大都是非線形的，問題的解不具有唯一性，而且對噪聲或離散化引起的差錯都極端靈敏；另一個原因是Marr的視覺體系結構是一個自上而下的、模塊的、單向的、數據驅動型的結構。神經生理學的深入研討標明，這種結構與人的視覺體系還有很大距離，生物視覺體系的認知進程是一種與外界交互效果的有意圖、自動性進程，而不只僅是一種被迫式的反響。

4. 機器人視覺的概念

1. 機器人視覺體系是指用核算機來完結人的視覺功用，也就是用核算機來完結對客觀的三維國際的辨認。2. 機器人視覺首要研討用核算機來模擬人的視覺功用從客觀事物的圖畫中提取信息，進行處理并加以了解，終究用于實踐檢測、丈量和操控。

人類視覺體系的感觸部分是視網膜，它是一個三維采樣體系。三維物體的可見部分投影到視網膜上，人們依照投影到視網膜上的二維成像來對該物體進行三維了解。如果把三維客觀國際到二維投印象看作是一種正改換的話，則機器視覺系統所要做的是從這種二維投影圖畫（灰度陣列）到三維客觀國際的逆改換，也就是依據這種二維投影圖畫去重建三維的客觀國際。

5. 機器人視覺的開展

機器人視覺體系按其開展可分為三代。第一代機器人視覺的功用一般是按規定流程對圖畫進行處理并輸出效果。這種體系一般由一般數字電路搭成，首要用于平板資料的缺點檢測。第二代機器人視覺體系一般由一臺核算機，一個圖畫輸入設備和效果輸出硬件構成。視覺信息在機內以串行辦法流動，有必定學習才能以習慣各種新狀況。第三代機器人視覺體系是現在國際上正在開發運用的體系。選用高速圖畫處理芯片，并行算法，具有高度的智能和一般的習慣性，能模擬人的高度視覺功用。

6. 核算機視覺和機器人視覺的比較

核算機視覺與機器人視覺有許多的類似之處，兩者的基本理論結構、底層理論、算法等是類似的，但核算機視覺與機器人視覺研討的終究意圖不同：前者首要研討視覺查驗，精度要求高，速度不是首要考慮的問題；而機器人視覺首要研討在視覺引導下機器人對環境的效果，有實時性的要求。因而機器人視覺研討存在更多的困難。

7. 機器人視覺體系的辦法（本文略）

8. 機器人視覺國內外的使用

國外機器視覺系統使用于許多方面，如用于海洋石油挖掘，海底勘查的水下機器人;用于醫療外科手術及研討的醫用機器人;協助人類了解宇宙的空間機器人;完結特殊使命的核工業機器人等。盡管我國在機器視覺方面的開展與國際先進水平比較還有必定距離，但機器視覺系統的研制作業也獲得了必定的效果。我國視覺機器人使用首要有以下意圖:用以替代人類從事風險、有害和惡劣環境、超凈環境下的作業;把人從齷齪、深重的勞作中解放出來;進步勞作生產率，改進產品質量，快速呼應商場要求，加強在國際商場的競爭才能。

9. 機器人視覺現在存在的首要問題

現在的機器人視覺存在以下一些問題：

1. 怎么精確、高速(實時)地辨認出方針。

2.怎么有效地結構和組織出牢靠的辨認算法，而且順暢地完結。這期待著高速的陣列處理單元，以及算法(如神經網絡法、小波改換等算法)的新打破，這樣就能夠用極少的核算量高度地并行完結功用。

3.實時性是一個難以處理的重要問題．圖畫采集速度較低以及圖畫處理需要較長時刻給體系帶來顯著的時滯，此外視覺信息的引進也顯著增大了體系的核算量，例如核算圖畫雅可比矩陣、估量深度信息等等．圖畫處理速度是影響視覺體系實時性的首要瓶頸之一。

4.穩定性是一切操控體系首要考慮的問題，關于視覺操控體系，無論是依據方位、依據圖畫或許混合的視覺伺服辦法都面臨著如下問題：當初始點遠離方針點時，怎么確保體系的穩定性，即增大穩定區域和確保大局收斂；為了防止伺服失敗，怎么確保特征點一直處在視場內。

10. 機器人視覺應當進一步研討的問題

依據現在狀況，機器人視覺應在以下幾個方面進一步加強研討：

1.圖畫特征的挑選問題。視覺伺服的功能親近依賴于所用的圖畫特征，特征的挑選不只要考慮辨認的目標，還要考慮操控目標。從操控的觀念看，用冗余特征可抑制噪聲的影響，進步視覺伺服的功能，但又會給圖畫處理添加難度。因而怎么挑選功能最優的特征，怎么處理特征以及怎么評估特征，都是需要進一步研討的問題。針對使命有時可能需要從一套特征切換到另一套，能夠考慮把大局特征與部分特征結合起來。

2.結合核算機視覺及圖畫處理的研討效果，建立機器人視覺體系的專用軟件庫。

3.加強體系的動態功能研討。現在的研討多集中于依據圖畫信息斷定希望的機器人運動這一環節上，而對整個視覺伺服體系的動態功能缺少研討。

4.使用智能技能的效果。

5.使用自動視覺的效果。自動視覺是當今核算機視覺和機器人視覺研討領域中的一個熱門課題。它著重的是視覺體系與其所處環境之間的交互效果才能。與傳統的通用視覺不同，自動視覺著重兩點，一是以為視覺體系應具有自動感知的才能，二是以為視覺體系應依據必定的使命(Task Directed)或意圖(Purposive Directed)。自動視覺以為在視覺信息獲取進程中，應更自動地調整攝像機的參數，如方向、焦距、孔徑等并能使攝像機迅速對準感興趣的物體。更一般地，它著重凝視機制(Attention)，著重對散布于不同空間范圍和時刻段上的信號選用不同的分辨率有挑選性地感知，這種自動感知既可在硬件層上經過攝像機物理參數的調整完結，也能夠在依據被迫攝像機的前提下，在算法和標明層上經過對已獲得的數據有挑選性地處理完結。一起，自動視覺以為不依據任何意圖的視覺進程是毫無意義的，必須將視覺體系與具有的意圖(如導航、辨認、操作等)相聯系，然后構成感知／效果環(Perception／Action Cycle)。

6.多傳感器交融問題。視覺傳感器具有必定的運用范圍，如能有效地結合其它傳感器，使用它們之間功能互補的優勢，便能夠消除不斷定性，獲得愈加牢靠、精確的效果。