机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域。人们从20世纪50年代开始研究二维图像的统计模式识别，60年代Roberts开始进行三维机器视觉的研究，70年代中，MIT人工智能实验室正式开设“机器视觉”课程，80年代开始了全球性的研究热潮，机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新理论不断涌现。现在，机器视觉仍然是一个非常活跃的研究领域，与之相关的学科涉及:图像处理、计算机图形学、模式识别、人工智能、人工神经元网络等。
机器视觉产生于工业自动化
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用，例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100的检验合格率，而当今企业之间的竞争，己经不允许哪怕是0.1的缺陷存在。
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有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此逐渐形成了一门新学科—机器视觉。
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计算机视觉的产生与发展
计算机视觉开始于在20世纪50年代的统计模式识别，当时的工作主要集中在二维图象分析、识别和理解上，如光学字符识别、工件表面、显微图片和航空照片的分析和解释等。20世纪60年代，Roberts将环境限制在所谓的“积木世界”，即周围的物体都是由多面体组成的，需要识别的物体可以用简单的点，直线，平面的组合表示。通过计算机程序从数字图象中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述。Roberts的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维机器视觉的研究。到70年代，己经出现了一些视觉应用系统。
70年代中后期，电视摄像技术的成熟与计算机的发展为研究计算机视觉提供了先进的技术手段期，这一时期麻省理工学院(MIT)人工智能(AI实验室创立了计算机视觉研究小组，并开设了“机器视觉”(Machine
Vision)课程，这吸引了许多知名学者参与机器视觉的理论、算法、系统设计的研究。1977年，Marr提出了不同于“积木世界”分析方法的计算机视觉理论(Computational
Vision)，该理论在20世纪80年代成为计算机视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架。
Marr提出，对于视觉信息处理过程的研究应分为三个层次，即计算理论层，表示算法层，硬件实现层。三者分别回答了信息处理过程中的输入和输出及两者之间的约束，输入和输出的表示和相应的算法，以及在物理上如何实现这种表示和算法。这一框架虽然在细节上甚至在主导思想上还存在不完备的方面，许多方面还有很多争议，但至今仍是目前计算机视觉研究的基本框架。Marr理论为我们提供了研究机器视觉许多珍贵的哲学思想和研究方法，同时也给计算机视觉研究领域创造了许多研究起点。
80年代以后，计算机视觉获得了蓬勃发展，新概念、新方法、新理论不断涌现，越来越多的计算机视觉研究者对传统的基于Marr框架的通用视觉提出挑战，代表性的是出现了以美国马里兰大学计算机视觉研究实验室的Aloimonos
Y为首的目的(Purposive)视觉学派;美国宾夕法尼亚大学计算机系Bajcsy的主动(Active)视觉学派;罗切斯特大学Ballade和Brown的活跃(Animate)视觉学派等。目的视觉、主动视觉，是近年来计算机视觉的研究热点。与基于Marr的通用视觉理论不同，主动视觉强调两点，一是认为视觉系统应具有主动感知的能力;二是认为视觉系统应基于一定的任务(Task
Directed)或目的(Purposive
Directed)。同时，主动视觉认为不基于任何目的视觉的过程是毫无意义的，必须将视觉系统与具体的目的(如导航、识别、操作等)相联系，从而形成感知/作用环(Perception/Action
Cycle)。目的视觉认为视觉都有目的，目的就是行为。针对具体的对象和应用场合，目的视觉己经广泛应用于工农业及其他各行各业。通用视觉的研究更偏重于基础理论，目的视觉更面向应用。通用视觉的研究应借鉴于目的视觉中的主动感知、反馈控制等成果，目的视觉的研究为通用视觉的研究寻求新的生长点。
机器人编程基础需要哪些
编程语言基础
熟悉一种编程语言是必要的，如
C++、Python 等。在机器人视觉运动控制中，这些语言用于编写控制程序。以 Python
为例，它的简洁性和丰富的库使其在开发机器人视觉应用中非常受欢迎。例如，使用 Python 编写程序来调用 OpenCV
库进行图像处理，包括图像读取、滤波、特征提取等操作。
对于工业机器人，C++ 可能更常用于与机器人控制系统的底层通信和高性能计算。例如，在与机器人控制器通信时，C++ 可以更高效地发送和接收运动指令，实现快速准确的运动控制。
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程序结构与逻辑思维
学员需要理解程序的基本结构，包括顺序结构、循环结构和选择结构。在机器人视觉运动控制程序中，这些结构用于处理不同的任务场景。例如，在一个视觉引导的机器人抓取程序中，需要使用循环结构来不断获取视觉图像，直到发现目标物体；使用选择结构来判断目标物体是否符合抓取条件。
良好的逻辑思维能力有助于解决复杂的编程问题。在视觉运动控制中，可能会遇到多个传感器数据融合、不同运动状态的切换等复杂情况，需要学员通过合理的程序逻辑来处理这些情况。例如，当视觉系统检测到目标物体的位置发生变化时，如何通过程序逻辑调整机器人的运动轨迹，这需要对程序的执行流程和条件判断有清晰的认识。
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机器人视觉运动控制培训内容
1
讲解视觉传感器（如工业相机）的工作方式，包括图像采集、像素和分辨率的概念。例如，介绍面阵相机和线阵相机的不同成像原理，以及它们在不同场景下的应用优势。深入学习图像处理的基本算法，如滤波（高斯滤波、中值滤波等）用于去除图像噪声，边缘检测算法（Canny
边缘检测等）用于提取物体的轮廓特征。
2
介绍目标识别和定位的方法，包括基于特征的识别（如形状特征、纹理特征等）和基于深度学习的识别（如卷积神经网络在目标识别中的应用
3
教授机器人运动学基础，包括正运动学（已知机器人关节角度，计算末端执行器的位置和姿态）和逆运动学（已知末端执行器的目标位置和姿态，求解关节角度）。以六轴工业机器人为例，详细讲解如何通过运动学方程计算机械臂各个关节的运动。
4
讲解机器人的动力学原理，如力和扭矩在机器人运动中的作用，以及如何根据动力学模型来优化机器人的运动速度和加速度，避免机械臂的振动和过载。
5
阐述视觉信息如何转换为运动控制指令，例如视觉系统识别出目标物体的三维坐标后，如何通过坐标变换和运动规划算法，将其转换为机器人各关节的运动角度和速度指令。介绍视觉反馈控制的概念，即机器人在运动过程中如何根据视觉系统实时反馈的信息（如目标物体的位置变化）来调整运动轨迹，确保准确地完成任务。
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