苏州吴中区机器人视觉培训班

这是机器人视觉的步。摄像头会捕捉场景中的光线，并将其转换为数字信号，形成图像。例如，在工业生产线上，一个高速摄像机可以快速拍摄流水线上零件的图像，其帧率可以根据需要调整，以确保能够清晰地捕捉到零件的状态。

采集到的图像可能会受到噪声干扰、光照不均等问题的影响。预处理就是要对这些问题进行处理。例如，通过中值滤波算法可以去除图像中的椒盐噪声。如果图像光照不均匀，可以使用直方图均衡化的方法来增强图像的对比度，使图像中的物体特征更加清晰。

从经过预处理的图像中提取对后续识别和理解有价值的特征。这些特征可以是物体的边缘、角点、纹理等。比如，在识别一个圆形零件时，机器人视觉系统会提取其边缘的曲线特征，通过检测边缘像素的变化来确定零件的形状是否为圆形。

根据提取的特征，与预先存储的模型或通过机器学习得到的模式进行对比，从而识别出目标物体。并且还能进一步理解目标物体的状态，比如在物体识别后，还能判断其位置、姿态、是否有缺陷等。例如，在自动化仓储中，机器人通过视觉系统识别出货物箱后，还能判断其在货架上的位置和摆放姿态，以便准确地抓取。

机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。

计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述