在現(xiàn)代生產(chǎn)中，由于它能最大限度地提高產(chǎn)品質(zhì)量和降低成本，近年來在各種工業(yè)測試項(xiàng)目中得到了廣泛的應(yīng)用。隨著工業(yè)制造技術(shù)和加工技術(shù)的進(jìn)步和進(jìn)步，對檢測手段、檢測速度和精度提出了更高的要求，機(jī)器視覺檢測技術(shù)在各個(gè)行業(yè)取得了無數(shù)的成就，發(fā)展勢頭強(qiáng)勁。那么，今天國辰機(jī)器人將詳細(xì)介紹機(jī)器視覺檢測的幾個(gè)歷程和趨勢。
1.初級視覺理論：主要針對光學(xué)成像的逆問題，由一系列從二維光強(qiáng)陣列恢復(fù)三維可見表面物理特性的處理過程組成。每個(gè)過程的輸入數(shù)據(jù)和計(jì)算目的都可以清楚地描述，如邊緣檢測、立體匹配、運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)等。在將三維物體投影到二維圖像的過程中，由于三維信息的大量丟失，導(dǎo)致了病理問題，因此加強(qiáng)對主要針對三維重建的原始視覺過程及其約束的研究顯得尤為重要。
2.主動視覺理論：主動視覺是指觀察者以一定或不確定的方式對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤和感知的技術(shù)方法，在主動視覺中，觀察者和目標(biāo)對象也可以同時(shí)運(yùn)動，觀測器的運(yùn)動為研究目標(biāo)的形狀、距離和運(yùn)動提供了額外的條件，重要的研究方向是目標(biāo)跟蹤、導(dǎo)彈攔截等。
3.視覺信息融合：通過融合各種視覺信息，突破單一視覺信息獲取的局限性，在理想的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)靜態(tài)和瞬時(shí)視覺信息的獲取，達(dá)到理解復(fù)雜客觀世界的要求。主要研究領(lǐng)域是圖像信息融合。
4.三維場景重建：目前，三維場景的恢復(fù)理論和算法僅限于場景的視覺部分，屬于2.5維信息表達(dá)，僅在物體的可視輪廓范圍內(nèi)提供三維信息，恢復(fù)場景中可見部分和不可見部分的完整信息是一個(gè)復(fù)雜而又迫切需要解決的理論問題。
5.算法性能評價(jià)：機(jī)器視覺研究的重點(diǎn)是任務(wù)能否執(zhí)行或能否完成，缺乏對算法性能質(zhì)量和系統(tǒng)方法的表征和評價(jià)，在實(shí)際應(yīng)用中，效率和性能是非常重要的，否則算法和系統(tǒng)無法走出實(shí)驗(yàn)室，因此建立算法性能評估是非常必要的。
6、視覺并行計(jì)算：視覺實(shí)時(shí)計(jì)算還有許多理論、算法和技術(shù)上的問題。視覺并行計(jì)算結(jié)構(gòu)發(fā)展趨勢是在越來越大的結(jié)構(gòu)中采用越來越小的處理單元，其發(fā)展方向是由基本邏輯運(yùn)算處理單元組成龐大的處理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。
7、通用視覺信息系統(tǒng)：能完成各種視覺任務(wù)的通用視覺信息系統(tǒng)，即建立類比于人類視覺系統(tǒng)功能的機(jī)器視覺系統(tǒng)，通過建立專用視覺系統(tǒng)平臺，逐漸發(fā)展到完善的通用視覺系統(tǒng)，如視覺平臺，高度智能化的視覺機(jī)器人等。
可預(yù)計(jì)的是，隨著機(jī)器視覺技術(shù)自身的成熟和發(fā)展，機(jī)器視覺檢測技術(shù)將在現(xiàn)代和未來制造企業(yè)中得到越來越廣泛的應(yīng)用。