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機器人的眼睛
人的眼睛是感覺之窗，人有80%以上的信息是靠視覺獲取，能否造出“人工眼”讓機器也能象人那樣識文斷字，看東西，這是智能自動化的重要課題。關于機器識別的理論，方法和技術，稱為模式識別。所謂模式是指被判別的事件或過程，它可以是物理實體，如文字，圖片等，也可以是抽象的虛體，如氣候等。機器識別系統與人的視覺系統類似，由信息獲取，信息處理與特征抽取，判決分類等部分組成。 機器認字 大家知道，信件投入郵筒需經過郵局工人分揀后才能發往各地。一人一天只能分揀2-3千封信，現在采用機器分揀，可以提高效率十多倍。機器認字的原理與人認字的過程大體相似。先對輸入的郵政編碼進行分析，并抽取特征，若輸入的是個6字，其特征是底下有個圈，左上部有一直道或帶拐彎。其次是對比，即把這些特征與機器里原先規定的0到9這十個符號的特征進行比較，與哪個數字的特征最相似，就是哪個數字。這一類型的識別，實質上叫分類，在模式識別理論中，這種方法叫做統計識別法。 機器識圖 現有的機床加工零件完全靠操作者看圖紙來完成。能否讓機器人來識別圖紙呢？這就是機器識圖問題。機器識圖的方法除了上述的統計方法外，還有語言法，它是基于人認識過程中視覺和語言的聯系而建立的。把圖像分解成一些直線、斜線、折線、點、弧等基本元素，研究它們是按照怎樣的規則構成圖像的，即從結構入手，檢查待識別圖像是屬于哪一類“句型”，是否符合事先規定的句法。按這個原則，若句法正確就能識別出來。 機器識別物體 機器識別物體即三維識別系統。一般是以電視攝像機作為信息輸入系統。根據人識別景物主要靠明暗信息，顏色信息，距離信息等原理，機器識別物體的系統也是輸入這三種信息，只是其方法有所不同罷了。由于電視攝像機所拍攝的方向不同，可得各種圖形，如抽取出棱數，頂點數，平行線組數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。
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