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机器视觉的发展历史
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时间:2016-04-28 14:05:26

        机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要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。

        机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,但并不仅仅是人眼的简单延伸,更重要的是具有人脑的一部分功能一一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。

        一个典型的工业机器视觉应用系统,包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、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、计算机软硬件技术、人机接口技术等。

        机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术,后来一直在机器视觉中应用。

        罗伯兹在图像分析过程中,采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线,用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域,这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述,以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明,只用自底向上的分析太困难,必须同时采用自顶向下,即把目标分为若干子目标的分析方法,运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中,A.古兹曼提出运用启发式知识,表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如最小二乘法匹配之类的数值计算程序。

        70年代以后,机器视觉形成几个重要研究分支:一、目标制导的图像处理;二、图像处理和分析的并行算法;三、从二维图像提取三维信息;四、序列图像分析和运动参量求值;五、视觉知识的表示;六、视觉系统的知识库等。

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