人工智能与图像处理在机器人视觉中的应用
人工智能与图像处理在机器人视觉中的应用电子科技大学格拉斯哥学院2017级司旭在大一学期我参加了学院所组织的新生研讨课，其中图像处理的内容引起了我的兴趣，本文便是基于课上所讲内容与个人思考见解所写。当我们提到图像处理，我们都会不约而同的想到Photoshop，AE，Pr，等等，这样的用于图像视频后期处理的应用。这些应用往往是面向用户，将用户所提供的照片进行处理，返回处理后照片。然而对于面向机器的图像处理同样是图像处理的一大方面即机器人视觉。
什么是机器人视觉(Robot Vision)？机器人视觉，是使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能。一个典型的机器视觉系统组成包括：图像采集单元（光源、镜头、相机、采集卡、机械平台），图像处理分析单元（工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面），执行单元（电传单元、机械单元）。机器视觉系统通过图像采集单元将待检测目标转换成图像信号，并传送给图像处理分析单元。图像处理分析单元的核心为图像处理分析软件，它包括图像增强与校正、图像分割、特征提取、图像识别与理解等方面。输出目标的质量判断、规格测量等分析结果。分析结果输出至图像界面，或通过电传单元（PLC等）传递给机械单元执行相应操作。如果没有机器人视觉，那这个机器人无异于瞎子。虽然机器人在执行某些任务时不需要这种功能，但机器人视觉的存在对于机器人的帮助是巨大的，同时也会为机器人技术进步带来促进作用。
计算机视觉和图像处理就像一对兄弟，但他们有着很不同的目标。图像处理技术主要是用来提高图像的质量，将其转换成另外一种格式(如直方图)或改变它以进一步处理。另一方面，计算机视觉更侧重于从图像中提取信息，以感知它们。因此，您可能会使用图像处理将彩色图像转换为灰度图像，然后用计算机视觉检测图像中的对象。然而目前机器人视觉也存在一定问题，例如无法准确快速的识别物体，计算量过大占用过多CPU资源等等。在近几年人工智能应用兴起后，我不免产生思考：可不可以运用人工智能强大的计算能力与神经网络学习能力配合互联网解决一些问题。目前，人工智能对于图像的处理大致有四种算法：遗传算法（GeneticAlgorithm，GA），蚁群算法（Antcolonyoptimization,ACO），模拟退火算法（SimulatedAnnealing，SA），粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）。这些算法在边缘检测、图像分割、图像识别、图像匹配、图像分类等领域有广泛应用。同样这些算法也可以运用于机器人视觉中。由于本人正在考驾照，深知驾车不易，尤其是在高速行驶中对车道两边的标识信息等不易清晰获取的问题上思考很多，希望可以从科技层面解决。高级驾驶辅助系统（ADSA）可以有效帮助驾驶员获取路况信息，避免潜在危险。它通过各种传感器及相机对路况进行分析。倘若可以将人工智能对与图像处理的能力运用于这种系统，人工智能可以更快更准的分辨图像信息，甚至可以通过它强大的神经网络处理能力主动干预行驶进程，从而让行车更安全更轻松。除了在驾驶领域的应用，人工智能对于图像处理强大的能力还可以运用到其他有关机器人视觉的领域。人工智能的发展也会带动机器人视觉的进步。附：参考内容均来自于网络：https://blog.csdn.net/weixin_41395754/article/details/78835101