2025-01-07 智能化学会动态 0
机器视觉技术是人工智能领域正在蓬勃发展的分支，它通过模拟人类视觉功能，实现图像捕捉、处理和分析，为自动化生产提供强有力的支持。机器视觉系统主要由图像采集设备（如CMOS和CCD）和专用的图像处理软件组成，这些设备能够将物体转换为数字信号，并提取其特征信息。这些信息经过复杂的算法处理后，可以用于控制机械臂或机器人的动作，从而实现对物体的精确测量和判断。
机器视觉技术具有提高生产效率、增强工作安全性以及适应复杂环境的能力，使得它在危险或不适宜人类操作的情形下发挥了巨大作用。例如，在自主导航和伺服控制等领域，机器视觉技术已经成为不可或缺的一部分。
然而，尽管机器视觉技术在工业应用中取得了显著进展，但在公安排爆任务中仍然较少见到其应用。这主要是因为现有的排爆任务往往需要公安人员进行现场勘察，而人眼所受经验与常识限制可能导致客观性的偏差。而利用高级计算能力和先进算法的人工智能系统能够更准确地分析目标并提供专业评估。
随着时间的推移，机器人视觉研究逐渐从理论探索走向实践应用，其起源可以追溯到1967年美国斯坦福大学的一项项目，该项目提出了使用光流作为反馈输入来进行闭环位置控制。但直至1973年的研究才开始引起学术界更多关注。此后随着计算硬件与软件技术的飞速发展，尤其是在90年代以后，人们对于机器人视觉控制算法的兴趣再次上升。
目前，在工业制造、装配线等场景下，机器人手段已广泛采用了基于深度学习的人工智能解决方案，如自动质检、轨道跟踪等，以提升生产效率及产品质量。未来，我们预期这类先进科技会继续推动行业革新，为社会带来更加便捷、高效且安全的服务。
