机器视觉的背景意义及算法分类

主要观点总结

本文主要介绍了机器人视觉识别技术在移动机器人平台的关键作用，以及该技术在三维物体目标检测、识别及定位方面的应用。文章详细阐述了机器人视觉识别技术的发展趋势和核心技术，包括三维物体目标检测和识别、6D位姿估计等，并介绍了传统的图像处理算法和基于机器学习的算法在机器人实时抓取策略中的应用。

关键观点总结

关键观点1: 机器人视觉识别技术是移动机器人平台的关键技术，代表着机器人智能化、自动化及先进性的判定标准。

机器人视觉识别技术已经成功应用于众多工业领域中，配合机械臂平台，完成一系列繁重复杂的工作，提高了工业生产效率。

关键观点2: 三维物体目标检测和识别、6D位姿估计是移动机器人平台的核心关键技术，其精度直接影响着最后整个移动机器人控制系统的抓取成功率以及任务的完成度。

这些技术的精度对于机器人的智能化和自动化水平至关重要。

关键观点3: 传统的图像处理算法和机器学习的方法是当前机器人实时抓取策略中的两大分类。

传统的图像处理算法包括基于点对特征、模板匹配和霍夫森林的方法，而机器学习的方法则越来越多地应用于三维物体的6D位姿估计。

关键观点4: 最新的研究成果将深度学习网络应用于局部图像2D检测、特征图与预训练核卷积，并使用投影属性来解析深度网络推断的试点及平面内旋转分数以此构建6D位姿假设。

这是机器学习在机器人视觉识别领域的一个重要应用。

文章预览

    来源：夏至又一年       机器人视觉识别技术是移动机器人平台十分关键的技术，代表着机器人智能化、自动化及先进性的判定标准。基于机器视觉的三维物体目标的识别、检测与定位技术已经成功应用于众多工业领域中。       配合着机械臂平台，以其为基础的操作系统可以完成一系列繁重复杂的工作，大大解放了人类的双手，提高了工业生产效率。作为促成这一切成果基础的机器人视觉识别技术正在逐步建立、稳定发展并一步步走向成熟。近年来，随着机器人相关技术的快速发展，其依靠的平台也快速的更新换代。之前价格较为昂贵的3D工业相机、3D图像传感器、3D扫描仪渐渐得到普及，传感器的微型化、智能化、低功耗以及高效率带来的深度图像设备价格大幅下降，随之机器视觉识别技术也越发深入且成熟。        三维物体目标检测 ………………………………