基于三维图像的目标识别方法研究
2023-04-07
问：什么是基于深度三维图像识别技术
- 答：国外三维人脸识别的典型方法主要是利用深度图像自身的几何特征，利用深度图像处理技术，分析面貌曲面的曲率等几何特征，对面貌曲面进行凹凸区域的分割、正侧面轮廓边缘的提取。最早对三维图像面貌识别的研究有Lapreste提出的基于轮廓线的方法，通过对人脸面貌曲率的分析，提取轮廓线上的特征点，利用轮廓线作为特征进行面貌的识别。Lee&Milios从人脸面貌深度图像中抽取凸区域，这些凸区域形成了特征集，计算出所有凸区域相关的扩展高斯图，两幅面貌特征的匹配就是利用这些扩展高斯图像进行的。当然还有很多基于轮廓线和凸区域的改进方法，例如凸凹点多阶段融合过程方法、轮廓线的欧氏距离识别方法、轮廓线曲率比较方法等等。但这些方法还停留在理论研究的层次，没有实质的自动化系统的出现。国内三维人脸识别的研究也相应地展开，但与国外的研究相比还处于刚起步的状态。目前，三维数据获取已经成为可能，并已经成熟的在实际工作中使用（如三维激光扫描技术、CT成像技术、结构光方法等），使得三维图形识别技术得到了应用的可能，可以迅速地完成人头三维面貌数据获取。
问：图像识别的研究现状
- 答：图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从 1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别， 应用非常广泛。
数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。现代图像识别技术的一个不足就是自适应性能差，一旦目标图像被较强的噪声污染或是目标图像有较大残缺往往就得不出理想的结果。
图像识别问题的数学本质码亮属于模式空间到类别空间的映射问题。目前，在图像识别的发展中，主要有三种识别方法：统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别。图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代，其研究已经有几十年的历史，一直都受到人们的高度重视，至今借助于各种理论提出了数以千计的分割算法，而且这方面的研究仍然在积极地进行着。
现有的图像分割的方法有许多种，有阈值分割方法，边缘检测方法，区域提取方法，结合特定理论工具的分割方法等。从图像的类型来分有：灰度图像分割、彩色图野镇像分割和纹理图像分割等。早在1965年就有人提出了检测边缘算子，使得边缘检测产生了不少经典算法。但在近二十年间，随着基于直方图和小波变换的图像分割方法的研究计算技术、VLSI技术的迅速发展，有关图像处理方面的研究取得了很大的进展颂模粗。图像分割方法结合了一些特定理论、 方法和工具，如基于数学形态学的图像分割、基于小波变换的分割、基于遗传算法的分割等。
问：智能制造信息技术主要讲解哪五个方面?
- 答：一、识别技术：识别功能是智能制造重要的环节之一，识别技术主要体现在射频识别技术，基于深度三维图像识别技术以及物体缺陷自动识别技术，基于三维图像物体识别的任务是识别出图像是什么类型物体的关键，并给出了物体在图像中所呈现的位置和方向，是对三维世界的感知理解。再结合人工智能科学、计算机科学及信息科学，三维物体识别技术是在智能制造服务系统中识别物体几何情况的关键技术。
二、实时定位系统：实时定位系统可以对多种材料、零件、工具、设备等资产进行实时跟踪御知管理(智造家有一款昌轿设备备件的管理系统，是针对设备库存，生命周期等等进行管控的设备备件管理系统)在生产过程中需要跟踪在制品的位置行踪，以及材料、零件、工具的存放位置等。
三、信息物理融合系统：信息物理融合系统又被称为“虚拟网络-实体物理”生产系统，它彻底改变传统制造业逻辑。在信息物理融合系统中，一个工件就能算出自己需要哪些服务。通过数字化逐步升级现有生产设施，这样生产系统可以实现全新的体系结构。
四、网络安全技术：数字化耐拆肆推动了制造业的发展，在很大程度上得益于计算机网络技术的发展，但同时也给工厂的网络安全构成了威胁。以前习惯于纸质的熟练工人，现在越来越依赖于计算机网络、自动化机器和无处不在的传感器，而技术人员的工作就是把数字数据转换成物理部件和组件。制造过程的数字化技术资料支撑了产品设计、制造和服务的全过程，必须得以保护。
五、智能制造系统协同技术：系统协同技术需要大型制造工程项目复杂自动化系统整体方案设计技术、安装调试技术、统一操作界面和工程工具的设计技术、统一事件序列和报警处理技术、一体化资产管理技术等相互协同来完成。
