1.1 機器視覺的發展歷程

機器視覺技術是計算機學科發展的一個重要分支，其功能及應用領域隨著工業自動化的快速發展而變得更加廣泛和全面。機器視覺技術的發展經歷了如下階段。

· 20世紀60年代：機器視覺技術的起源。20世紀60年代末，美國學者羅伯茲關于理解多面體的組成，即對“積木世界”的研究成為早期人工智能領域最具代表性的課題之一，當時運用的預處理、邊緣檢測、對象匹配、輪廓線構成等機器視覺技術一直沿用至今。

· 20世紀70年代：機器視覺技術的發展。MIT人工智能實驗室正式開設“機器視覺”課程，國際上許多知名學者參與視覺理論、算法、系統設計的研究。其中，D.Marr教授于1977年提出了不同于“積木世界”分析方法的視覺計算理論（Vision Computational Theory）。該理論立足于計算機科學，系統地概括了心理生理學、神經生理學等方面取得的重要成果，使得機器視覺研究有了一個明確的體系，大大推動了對機器視覺的研究。D.Marr教授的視覺計算理論將整個機器視覺過程分成三個階段，依次為初級視覺處理、中級視覺處理和高級視覺處理，如圖1-1所示。

· 20世紀80年代：機器視覺技術的快速發展。在這個階段，不僅出現了基于感知特征群的物體識別理論框架、主動視覺理論框架、視覺集成理論框架等概念，而且還產生了很多新的研究方法和理論，無論對一般二維信息的處理水平，還是針對三維圖像的模型及算法研究水平都有了很大提高。有學者對機器視覺理論的發展提出了不同的意見和建議，即對圖1-1進行了補充。總之，在這一階段，機器視覺技術獲得蓬勃發展，新概念、新方法、新理論不斷涌現。

圖1-1

· 20世紀90年代：機器視覺技術開始應用在工業領域中。由于機器視覺技術是一種非接觸檢測方式，在一些不適合人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合中，常應用機器視覺代替人工視覺。同時，在大批量重復性的工業生產過程中，利用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和自動化程度。利用機器視覺技術對蘋果LOGO缺陷的檢測如圖1-2所示。

圖1-2

· 21世紀初期：機器視覺技術的深入研究。機器視覺作為機器人的“眼睛”，在人工智能快速發展的同時，正逐步走向成熟，即機器視覺技術開始應用到多個領域。例如，工業探傷、自動焊接、醫學診斷、跟蹤報警、移動機器人、指紋識別、人臉識別、模擬戰場、智能交通、無人機與無人駕駛、智能家居等。機器視覺的應用如圖1-3所示。

圖1-3