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机器人的眼睛

  人的眼睛是感觉之窗,人有80%以上的信息是靠视觉获取,能否造出“人工眼”让机器也能象人那样识文断字,看东西,这是智能自动化的重要课题。关于机器识别的理论,方法和技术,称为模式识别。所谓模式是指被判别的事件或过程,它可以是物理实体,如文字,图片等,也可以是抽象的虚体,如气候等。机器识别系统与人的视觉系统类似,由信息获取,信息处理与特征抽取,判决分类等部分组成。

机器认字

  大家知道,信件投入邮筒需经过邮局工人分拣后才能发往各地。一人一天只能分拣2-3千封信,现在采用机器分拣,可以提高效率十多倍。机器认字的原理与人认字的过程大体相似。先对输入的邮政编码进行分析,并抽取特征,若输入的是个6字,其特征是底下有个圈,左上部有一直道或带拐弯。其次是对比,即把这些特征与机器里原先规定的0到9这十个符号的特征进行比较,与哪个数字的特征最相似,就是哪个数字。这一类型的识别,实质上叫分类,在模式识别理论中,这种方法叫做统计识别法。

  机器人认字的研究成果除了用于邮政系统外,还可用于手写程序直接输入,政府办公自动化,银行合计,统计,自动排版等方面。

机器识图

  现有的机床加工零件完全靠操作者看图纸来完成。能否让机器人来识别图纸呢?这就是机器识图问题。机器识图的方法除了上述的统计方法外,还有语言法,它是基于人认识过程中视觉和语言的联系而建立的。把图像分解成一些直线、斜线、折线、点、弧等基本元素,研究它们是按照怎样的规则构成图像的,即从结构入手,检查待识别图像是属于哪一类“句型”,是否符合事先规定的句法。按这个原则,若句法正确就能识别出来。

  机器识图具有广泛的应用领域,在现代的工业,农业,国防,科学实验和医疗中,涉及到大量的图象处理与识别问题。

机器识别物体

  机器识别物体即三维识别系统。一般是以电视摄像机作为信息输入系统。根据人识别景物主要靠明暗信息,颜色信息,距离信息等原理,机器识别物体的系统也是输入这三种信息,只是其方法有所不同罢了。由于电视摄像机所拍摄的方向不同,可得各种图形,如抽取出棱数,顶点数,平行线组数等立方体的共同特征,参照事先存储在计算机中的物体特征表,便可以识别立方体了。

  目前,机器可以识别简单形状的物体。对于曲面物体,电子部件等复杂形状的物体识别及室外景物识别等研究工作,也有所进展。物体识别主要用于工业产品外观检查,工件的分选和装配等方面。

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