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基于视觉的机器人焊接相关理论基础(下）

时间：2017-08-11 来源：机器人在线 阅读：7279 原创
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(3)图像的增强和复原:图像的增强和复原是为了改善图像的外观，提升图像的质量，让图像更适合焊接机器人分析和人们肉眼观察。图像的增强不用考虑图像质量变坏的过程，突显图像之中有用的区域。图像的复原需要对图像降质，通常来讲我们应当根据其图像降质的过程来建立图像的“降质模型”，然后再使用一些滤波方法，来恢复最初的图像的信息。
(4)图像分割:图像分割就是把图像之中有用的特性部分分割出来，例如图像的边缘和区域等等，图像分割为深层次所进行的图像的识别、图像的分析以及图像的理解提供了有利条件。当前国内外学者已研究出了许多关于边缘提取与图像区域分割的办法，然而依旧没有一种适合应用于各种图像处理统一高效的方法。因此，图像分割技术的投入与发展还在持续的进行中，它是图像处理技术研究的方向中的热点也是难点之一。
(5)图像描述:若要对图像进行识别、理解就必须对图像进行描述。图像的描述分为边界的描述与区域的描述两种方法，通常应用二维形状描述。关于一些特殊的纹理图像可以应用二维纹理特征对其进行描述。随着数字图像处理技术的研究与发展，国内外学者提出了表面的描述、体积的描述、广义圆柱体的描述等方法，来研究描述一部分三维物体。
(6)图像识别:图像的识别是图像模式识别的一部分，它的主要内容为图像经过了预处理像图像增强、图像复原、图像压缩，然后是图像的分割与图像特征的提取，最后是图像的识别和理解。随着图像处理技术的发展，最近几年国内外学者越来越重视新发展起来的模糊模式识别等图像识别。

焊接机器人数字图像处理技术的特点主要有：

1信息的处理量非常大，由于现在数字图像处理的信息绝大部分是二维的信息，所要处理的信息量非常大。所以对于计算机计算的速度和计算机存储的容量等等有着非常高的要求。

2所占据的频带相对比较宽，而且数字图像处理要比语言信息所占据的频带大出好几个数量级。因此在实现成像、传送、储存、处理和显示等这些环节上，技术要求很高，相对所需成本也较高，这也就对频带的压缩技术的要求越来越高。

3无法复原所有的信息，图像只是三维图像的二维投影，因此很难表现出三维图像的所有几何信息。所以，要分析和识别三维景物必须作一定的假设或者附加新的测量，这也是学者在人工智能中正在努力解决的问题。

4所受到人的因素影响较大，数字图像处理之后的图像的信息通常是由人使用与评价的。因为人类的视觉系统非常复杂，又受到复杂的环境条件、人类的个人情绪个人喜好等影响非常大，所以图像的质量评论还应当更加深层次的研究。另外，计算机的视觉系统是仿照人类的视觉系统，因此人类的感知等一定会影响到计算机的视觉研究。 

焊接机器人 基于视觉的CO_2焊接机器人焊接工艺参数与熔池形态关系的研究 技术干货
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