機器人視覺是什麼意思

① 機器人視覺的三大要求是什麼

第一定律

機器人不得傷害人，或任人受到傷害而無所作為；

第二定律

機器人應服從人的一切命令，但命令與第一定律相抵觸時例外；

第三定律

機器人必須保護自己的存在，但不得與第一、第二定律相抵觸。

② 機器視覺說的是什麼啊

視覺來系統配合硬體，如視覺自光源、工業相機、工業鏡頭、光源控制器等，便構成了機器視覺。機器視覺是人工智慧正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。在一些不適於人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。

例如，在生產流水線上對產品的檢測，機器視覺可以自行判斷流水線上的產品是否有瑕疵、缺陷，搭配機械手對殘次的產品進行分揀剔除，並且可以長時間工作，高效准確，可有效代替人工進行QC質檢，進而為企業節省了人工成本。

③ 什麼是機器視覺

美國製造工程師協會（ Society of Manufacturing Engineers）機器視覺分會和美國機器人工業協會（RIA Robotic Instries Association）的自動化視覺分會對機器視覺下的定義為：「機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的感測器自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用於控制機器人運動的裝置」。
在現代工業自動化生產中，涉及到各種各樣的檢驗、生產監視及零件識別應用，例如零配件批量加工的尺寸檢查，自動裝配的完整性檢查，電子裝配線的元件自動定位，IC上的字元識別等。通常人眼無法連續、穩定地完成這些帶有高度重復性和智能性的工作，其它物理量感測器也難有用武之地。由此人們開始考慮利用光電成像系統採集被控目標的圖像，而後經計算機或專用的圖像處理模塊進行數字化處理，根據圖像的像素分布、亮度和顏色等信息，來進行尺寸、形狀、顏色等的判別。這樣，就把計算機的快速性、可重復性，與人眼視覺的高度智能化和抽象能力相結合，由此產生了機器視覺的概念。

工業線掃描相機系統 一個成功的機器視覺系統是一個經過細致工程處理來滿足一系列明確要求的系統。當這些要求完全確定後，這個系統就設計並建立來滿足這些精確的要求。機器視覺的優點包括以下幾點：
■ 精度高
作為一個精確的測量儀器，設計優秀的視覺系統能夠對一千個或更多部件的一個進行空間測量。因為此種測量不需要接觸，所以對脆弱部件沒有磨損和危險。
■ 連續性
視覺系統可以使人們免受疲勞之苦。因為沒有人工操作者，也就沒有了人為造成的操作變化。多個系統可以設定單獨運行。
■ 成本效率高
隨著計算機處理器價格的急劇下降，機器視覺系統成本效率也變得越來越高。在歐美，一個價值10000美元的視覺系統可以輕松取代三個人工探測者，而每個探測者每年需要20000美元的工資。而在中國，比較誇張的應用是一機視覺設備，可以代替幾百上千人進行測試測量。另外，視覺系統的操作和維持費用非常低。
■ 靈活性
視覺系統能夠進行各種不同的測量。當應用變化以後，只需軟體做相應變化或者升級以適應新的需求即可。
機器視覺系統比光學或機器感測器有更好的可適應性。它們使自動機器具有了多樣性、靈活性和可重組性。當需要改變生產過程時，對機器視覺來說「工具更換」僅僅是軟體的變換而不是更換昂貴的硬體。當生產線重組後，視覺系統往往可以重復使用。

④ 什麼是工業機器人的視覺系統

工業機器人的視覺引導系統應用包含了以下的幾個方面：自動的堆垛和自動卸跺；傳送帶的追蹤；組件的裝配；機器人的應用及其檢測；機器人上下料；機器人的引導點膠等。

通過工業機器人視覺引導系統這幾種方面，把相機安裝在機器人的手臂上，隨時跟隨機器人的移動，相機可以通過一次拍攝定位出視野范圍內的所有的產品，通過數據傳輸，引導機器人抓取，並擺放在設定好的位置上。

機器視覺系統，在生產線上，人來做此類測量和判斷會因疲勞、個人之間的差異等產生誤差和錯誤，但是機器卻會不知疲倦地、穩定地進行下去。一般來說，機器視覺系統包括了照明系統、鏡頭、攝像系統和圖像處理系統。

對於每一個應用，我們都需要考慮系統的運行速度和圖像的處理速度、使用彩色還是黑白攝像機、檢測目標的尺寸還是檢測目標有無缺陷、視場需要多大、解析度需要多高、對比度需要多大等。從功能上來看，典型的機器視覺系統可以分為：圖像採集部分、圖像處理部分和運動控制部分。

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機器視覺系統工作過程

一個完整的機器視覺系統的主要工作過程如下：

1、工件定位檢測器探測到物體已經運動至接近攝像系統的視野中心，向圖像採集部分發送觸發脈沖。

2、圖像採集部分按照事先設定的程序和延時，分別向攝像機和照明系統發出啟動脈沖。

3、攝像機停止目前的掃描，重新開始新的一幀掃描，或者攝像機在啟動脈沖來到之前處於等待狀態，啟動脈沖到來後啟動一幀掃描。

4、攝像機開始新的一幀掃描之前打開曝光機構，曝光時間可以事先設定。

5、另一個啟動脈沖打開燈光照明，燈光的開啟時間應該與攝像機的曝光時間匹配。

6、攝像機曝光後，正式開始一幀圖像的掃描和輸出。

7、圖像採集部分接收模擬視頻信號通過A/D將其數字化，或者是直接接收攝像機數字化後的數字視頻數據。

8、圖像採集部分將數字圖像存放在處理器或計算機的內存中。

9、處理器對圖像進行處理、分析、識別，獲得測量結果或邏輯控制值。

10、處理結果控制流水線的動作、進行定位、糾正運動的誤差等。

⑤ 機器人視覺與計算機視覺：有什麼不同

計算機視覺與機器視覺，首先是應用場景不一樣，就像視遠圖像趙旭回答的那樣：你把攝像頭對著人就是CV，對著車間就是MV。

計算機視覺和機器視覺應用場景不同，就像拉貨車和載客車是的，側重點不同而已，一個側重人工智慧分支，一個側重工業應用！簡單說起來的話，計算機視覺偏重於深度學習並且偏向軟體，機器視覺偏重於特徵識別同時對硬體方面要求也比較高，不過隨著對智能識別要求越來越高的發展，這兩個方向畢竟會互相滲透互相融合，區別也僅僅限於應用領域不同而已。

其次，我感覺最大的區別，在於技術要求的側重點不一樣，甚至差別很大。
計算機視覺，主要是對質的分析，比如分類識別，這是一個杯子那是一條狗。或者做身份確認，比如人臉識別，車牌識別。或者做行為分析，比如人員入侵，徘徊，遺留物，人群聚集等。
機器視覺，主要側重對量的分析，比如通過視覺去測量一個零件的直徑，一般來說，對准確度要求很高。我記得以前接觸過一個需求: 視覺測量鐵路道岔缺口。哥剛畢業的時候在鐵路上班，做過控制系統，還開過內燃機車，很清楚道岔缺口的重要性，這玩意兒你說要是測不準，呵呵:)

當然，也不能完全按質或量一刀切，有些計算機視覺應用也需要分析量，比如商場的人數統計。有些機器視覺也需要分析質，比如零件自動分揀。但，計算機視覺一般來說對量的要求不會很高，商場人數統計誤差個百分之幾死不了人的，但機器視覺真的會，比如那個道岔缺口測量。

既然要求這么高，是不是機器視覺就比計算機視覺難呢？也不是的，應該說各有各的難處。
計算機視覺的應用場景相對復雜，要識別的物體類型也多，形狀不規則，規律性不強。有些時候甚至很難用客觀量作為識別的依據，比如識別年齡，性別。所以深度學習比較適合計算機視覺。而且光線，距離，角度等前提條件，往往是動態的，所以對於准確度要求，一般來說要低一些。
機器視覺則剛好相反，場景相對簡單固定，識別的類型少(在同一個應用中)，規則且有規律，但對准確度，處理速度要求都比較高。關於速度，一般機器視覺的解析度遠高於計算機視覺，而且往往要求實時，所以處理速度很關鍵，目前基本上不適合採用深度學習。

以上討論的是技術，商業方面，計算機視覺的應用面更廣一些，畢竟很多業務是跟人相關，比如人臉識別，行為分析等，很多垂直領域都有計算機視覺潛在需求，相對來說，更適合創業；
而機器視覺顧名思義，業務主要跟機器相關，而且對准確度甚至安全性要求很高，也就在資質品牌方面有較高的門檻，所以寡頭壟斷嚴重，一般來說，更適合上班而不是創業。

機器視覺（Machine Vision, MV） & 計算機視覺(Computer Vision, CV)
從學科分類上， 二者都被認為是 Artificial Intelligence 下屬科目.

有幾個分支：

一個是圖像處理，主要是信號與系統，統計，優化
一個是求解景物與圖像之間的關系，如立體視覺、三維重建，主要是幾何
一個是模式識別，例如如何分割圖像、識別目標，主要是人工智慧

但實際提及時， 主觀感覺上
MV 更多注重廣義圖像信號（激光，攝像頭）與自動化控制（生產線）方面的應用。
CV 更多注重（2D, 3D）圖像信號本身的研究以及和圖像相關的交叉學科研究（醫學圖像分析，地圖導航）。

⑥ 機器人視覺是什麼

首先來闡述一下，我們為什麼要利用機器人視覺技術來識別「二維碼」。其實大版家都不知權道二維碼的由來，但是大家肯定都知道去超市買東西最後結賬的時候，會有機器掃描物品上的條形碼然後顯示價格。條形碼就相當於一維條形碼，只有x軸有視覺識別系統能識別的出來的二進制編碼；二維碼又稱二維條碼，是它裡面黑白相間的小方塊其實已經被換算成二進制編碼，而且是x、y軸都有相應的換算，然後才可以被機器在線檢測到。
到這邊大家大概知道了機器是如何識別二維碼的了吧，但是這才算是機器人視覺的初級技術，在蘇州機器視覺檢測領域，現在的程度是我們不需要將被識別的物體換算成二進制編碼。力泰科技正在做的就是設計視覺識別系統，能夠直接接收人類所看到的物體，進而理解並分析，然後系統自己就會將識別到的物體轉換成結果輸出到用戶的需求。看！這就是機器人視覺強大的功能，未來這項技術會運用到各行各業中，尤其是鍛造工業，可以替代工人體驗艱苦的環境。

⑦ 什麼是機器視覺

在地球上，以人類為首的所有動物，都會感受外界所傳來的各種信息，藉以掌握外界的狀況而採取行動｡為了感受信息，人類擁有視覺、聽覺、嗅覺、觸覺、味覺等5種感覺，也就是所謂的「五感」｡雖然人類可以從眼睛、耳朵、鼻子、皮膚、舌頭等處獲得信息，但是獲取信息最多的還是視覺｡在藉助「五感」獲得的信息中，大約有80%來自視覺｡長久以來，人類一直夢想著能夠製造出具有智能的機器，而智能機器實現的基礎就是機器視覺技術｡那麼什麼是機器視覺呢？美國製造工程師協會(，SME)機器視覺分會和美國機器人工業協會(RoboticInstriesAssociation，RIA)自動化視覺分會為機器視覺作了如下定義：「機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的感測器自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用於控制機器人運動的裝置｡」通俗地說，機器視覺就是用機器模擬生物宏觀視覺功能，代替人眼來做測量和判斷｡首先，通過圖像感測器將被攝取的目標轉化成為圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布、亮度和顏色等信息，轉變成數字化信號；隨後，圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特徵，如面積、長度、數量、位置等；最後，根據預設的容許度和其他條件輸出結果，如尺寸、角度、偏移量、個數、合格/不合格、有無等｡從廣義角度來看，凡是通過光學裝置獲取真實物體的信息以及對相關信息的處理與執行都是機器視覺，這就包括了可見視覺以及非可見視覺，甚至包括人類視覺不能直接觀察到的、物體內部信息的獲取與處理等。

科學家們通過研究發現，人腦中許多組織都參與了視覺信息的處理過程，因而能夠輕易地處理視覺方面的問題｡但是視覺認知作為一個復雜奧妙的過程，人類對其還知之甚少，因而製造出具有視覺功能的智能機器的夢想也一直難以實現｡隨著視覺感測技術、信息處理技術和計算機技術等的迅猛發展，具有視覺功能的智能機器開始被人類製造出來，並逐漸形成了機器視覺的學科和產業｡對於智能機器而言，賦予其人類視覺功能是極其重要的，於是人們把計算機的快速性、可靠性、結果的可重復性與人類視覺的高度智能化和抽象化能力結合起來，形成一門新的學科———機器視覺。

⑧ 機器視覺和機器人視覺是一個意思嗎

差不多的，都是在設備上加裝視覺系統，來提高整個設備的智能化程度的。

⑨ 機器人視覺

1、單目視覺是無法准確獲得深度信息的，即他只能得到平面信息。不能得到立體信息。深度信息，不一定指目標到相機之間的距離，也可以反應其它的信息，如某個物體的網路、相對位置之類的。不過一定都是跟光軸方向的深度有關。單目視覺可以測量距離，是指測量水平寬或水平高上的距離，與相機、鏡頭的光軸是垂直的平面上的距離測量。其實你可以不用超聲波測距，現在雙目視覺也在應用於實踐，可以考慮使用雙目視覺測量立體信息。
2、得到信息，如果是避障的話，主要就是指輪廓、寬、高，寬可能更重要些，因為只要前面有東西，需要繞開，要繞多遠，只需要有輪廓就可以了，其它的信息是不需要的。當然也可以獲得其它信息，如顏色、類別等。
3、看需要，像圖像增強、灰度化、濾波、二值化等，都是屬於預處理，如果圖像效果好，可以不需要。而邊緣查找、模式匹配、幾何匹配、圓、直線、粒子分析、字元識別、顏色識別等，是特徵提取類的，不一定所有的都會用，選擇你自己需要的用即可。
4、標定，如果僅僅只是為了處理數據，不標定也可以，這樣出來的數據只是以像素為單位的；一般人們可能不太好理解像素，因此需要轉換成世界坐標，這樣是為了便於人們理解距離到底有多少。如一個物體寬1000像素，高750像素。這樣人們可能比較難理解，而其世界坐標可能是長100mm、寬75mm，這樣像素坐標系與世界坐標第的轉換當量就為100mm/1000pixel=0.1mm/pixel，其它再測量得到某個像素值時，只需要乘以這個當量，就可以得到世界坐標了。