人的眼睛是感覺之窗，人有80%以上的信息靠眼睛獲取。人眼之所以能看清楚東西 是因為眼睛中有200多萬個視覺神經(jīng)將光學(xué)信號送向視網(wǎng)膜，視網(wǎng)膜又將光學(xué)信號轉(zhuǎn)變 成神經(jīng)脈沖傳向大腦，從而讓人能夠看見物體的顏色和形狀等。能否造出“人工眼睛”讓 服務(wù)機器人也能像人那樣看清楚東西，這是服務(wù)機器人的重要課題。有關(guān)服務(wù)機器人 “眼睛”的識別理論和方法及技術(shù)統(tǒng)稱為模式識別，所謂模式是指被識別的事物，它可以 是文字、圖像、聲音等物理實體，也可以是氣候或環(huán)境等抽象虛體。服務(wù)機器人的“眼睛” (各種機器視覺系統(tǒng))工作過程與人眼類似，也是由信息獲取、圖像處理、特征抽取、判決 分類等構(gòu)成。

人臉識別機器人的“眼睛”的作用主要體現(xiàn)在以下幾個方面。

(1)服務(wù)機器人“眼睛”認字。例如，大家都知道信件投入郵筒后，需要經(jīng)過郵局工人 分揀才能發(fā)往世界各地。 一般地說， 一個工人一天只能分揀2000～3000封信，現(xiàn)在采用 一種機器人“眼睛”(郵政編碼識別系統(tǒng))分揀則可以提高效率十多倍。機器人“眼睛”認 字的原理與人類認字的過程大體相似，它先對輸入的郵政編碼進行分析和抽取特征。其 次是進行對比，即把抽取的特征與原先規(guī)定的0～9這10個符號的特征進行比較，與哪 個數(shù)字的特征Z相似就是哪個數(shù)字。在模式識別理論中，這種方法叫做統(tǒng)計識別法。服 務(wù)機器人“眼睛”認字除了用于郵政系統(tǒng)外，還可用于手寫文字輸入、證件、票據(jù)、車牌的 識別等許多方面。

(2)服務(wù)機器人“眼睛”識圖。例如，工人用數(shù)控機床加工零件要求先看懂圖紙才行。 能否讓服務(wù)機器人“眼睛”來識別圖紙呢?這就是服務(wù)機器人“眼睛”的識圖問題。服務(wù) 機器人“眼睛”識圖的方法除了統(tǒng)計方法外還有語言法，它是基于人類認識過程中視覺和語言的聯(lián)系而建立的，即從圖像結(jié)構(gòu)入手，把圖像分解成一些直線、斜線、折線、點、弧等 基本元素，研究它們是按照什么樣的規(guī)則構(gòu)成圖像的，檢查待識別圖像是屬于哪一類“句 型”,是否符合預(yù)先規(guī)定的句法。按照這個原則，若句法正確就能識別出來。服務(wù)機器人 “眼睛”識圖有廣泛的應(yīng)用，在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、國防、科研、實驗、醫(yī)療、教育、娛樂等各個領(lǐng)域 中，涉及大量的識圖問題，都可以用服務(wù)機器人“眼睛”來識別。

(3)服務(wù)機器人“眼睛”認物。例如，服務(wù)機器人“眼睛”識別物體(3D 識別系統(tǒng))一般 以攝像機作為信息輸入系統(tǒng)，根據(jù)人類識別景物主要靠明暗信息、顏色信息、距離信息等 原理，服務(wù)機器人“眼睛”識別物體也是輸入這三種信息。由于攝像機所拍攝的方向不 同，可以得到各種圖形和圖像，如抽取出立方形物體的D點數(shù)和平行線組數(shù)等立方體的 共同特征，參照事先存儲在計算機中的物體特征表，便可以識別立方體了。目前，服務(wù)機 器人“眼睛”不僅可以識別出簡單形狀的物體，對于曲面物體或電子元件等復(fù)雜形狀的物 體和室外景物識別也有了很大的進展。服務(wù)機器人“眼睛”識別物體可以用于各類產(chǎn)品外觀檢查，零件分選和整機裝配等許多方面。下面介紹一個服務(wù)機器人“眼睛”的實例。

圖2.1所示的服務(wù)機器人“眼睛”是一個5 DOF 立體視覺系統(tǒng)，它能夠跟蹤和識別活 動的目標。它是由 SCUT “智能計算機”科研團隊研制成功的。該“眼睛”包括兩個彩色 攝像機、圖像處理板、個人電腦、數(shù)據(jù)采集卡、5個直流電機、直流電機驅(qū)動器。考慮到主 動跟蹤和目標特征與速度和魯棒性等要求，該“眼睛”以基于顏色的跟蹤算法為基礎(chǔ)，結(jié) 合目標特征跟蹤及目標運動預(yù)測等就可以對活動目標進行跟蹤和識別。

SCUT 5 DOF 立體視覺系統(tǒng)跟蹤活動目標的流程如圖2.2所示。在目標識別中，由 于目標特征跟蹤需要計算光流場，同時還要對多個特征進行匹配等，計算量比基于顏色 的跟蹤算法更大，并且目標檢測采用了顏色模型等，所以在對目標進行跟蹤時，機器人 “眼睛”以顏色跟蹤為主，在判斷顏色跟蹤失敗時，再啟用目標特征跟蹤及目標運動預(yù)測， 直到顏色跟蹤恢復(fù)正常為止。

SCUT 5 DOF 立體視覺系統(tǒng)的控制原理如圖2.3所示，兩個彩色攝像機拍攝待識別 目標圖像，經(jīng)過圖像處理板后送入個人電腦進行分析，經(jīng)過顏色或特征跟蹤算法處理后， 形成5個直流電機的轉(zhuǎn)角控制指令，并經(jīng)由數(shù)據(jù)采集卡和直流電機驅(qū)動器放大后驅(qū)動5個直流電機轉(zhuǎn)動，從而帶動兩個攝像機分別或共同作上、下、左、右、旋轉(zhuǎn)運動，跟蹤待識 別目標。無論待識別的目標怎樣活動，只要不離開兩個攝像機的視覺范圍，這個跟蹤和 識別過程就一直持續(xù)地進行下去。由圖2 .3可以看到，5個直流電機的輸出(它們的轉(zhuǎn) 動，即兩個攝像機的運動)是直接連接到或者說跟蹤目標的。