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机器视觉系统的发展历程

时间:2016-07-05  来源:http://www.chytime-ccd.com  点击:811

机器视觉系统的发展历程

        模式识别:起源于20世纪50年代的机器视觉,早期研究主要是从统计模式识别开始。工作主要集中在二维图像分析与识别上,如光学字符识别OCR(0ptical Character Recognition)、工件表面图片分析、显微图片和航空图片分析与解释。
        积木世界:20世纪60年代的研究前沿是以理解三维场景为目的的三维机器视觉。1965年,Roberts从数字图像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。他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。
        对积木世界的创造性研究给人们以极大的启发,许多人相信,一旦由白色积木玩具组成的三维世界可以被理解,则可以推广到理解更复杂的三维场景。
        于是,人们对积木世界进行了深入的研究。研究的范围从边缘、角点等特征提取,到线条、平面、曲面等几何要素分析,一直到图像明暗、纹理、运动以及成像几何等,并建立了各种数据结构和推理规则。
        起步发展:20世纪70年代出现了一些视觉运动系统(Guzmanl969,Mackworthl973)。与此同时,美国麻省理工大学的人工智能(AI,Artificial Intelligence)实验室正式开设“机器视觉”的课程,由国际著名学者B.K.E Horn教授讲授。大批著名学者进入麻省理工大学参与机器视觉理论、算法、系统设计的研究。
        1977年,David Marr教授在麻省理工大学的人工智能(AI)实验室领导一个以博士生为主体的研究小组,于1977年提出了不同于“积木世界”分析方法的计算视觉理论,该理论在80年代成为机器视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架。
        蓬勃发展:20世纪80年代到20世纪90年代中期,机器视觉获得蓬勃的发展,新概念、新方法、新理论不断涌现。如:基于感知特征群的物体识别理论框架、主动视觉理论框架、视觉集成理论框架等。
        到目前为止,机器视觉仍然是一个非常活跃的研究领域。

 

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