1) feature-based visual servo
特征视觉伺服
2) visual servoing
视觉伺服
1.
H_∞ tracking error compensation control for visual servoing of plannar robots;
平面机器人的视觉伺服H_∞跟踪误差补偿控制
2.
The visual servoing design with passivity method;
机器人视觉伺服系统的无源化设计
3.
Image Processing and Calibration of Robot Visual Servoing System;
机器人视觉伺服系统的图像处理和标定技术
3) visual servo
视觉伺服
1.
Experimental design for uncalibrated robot arm visual servo control;
无标定机械臂视觉伺服控制的实验设计
2.
Research on visual servo system of 6-DOF robot based on open controller;
基于开放式控制器的机器人视觉伺服系统研究
3.
The study of visual servo robot and fuzzy control in LabVIEW;
基于LabVIEW的机器人视觉伺服及模糊控制研究
4) vision servo
视觉伺服
1.
Synchro-control technique of vision servo based on X-ray image;
基于X射线图像的视觉伺服同步控制技术
2.
Considering technology request and characteristic of vision servo control on material transfer robot, the paper brings forward recognition arithmetic of the additive center line coordinates value model and analyzes the orientation method of material transfer robot.
文章通过分析型材搬运机器人视觉伺服控制的技术要求和特点,提出一种基于型材型心线坐标附加值模型的识别算法,并以此作为型材图像边缘检测与识别理论的算法,分析了机器手的定位方法;以数字图像处理理论和算法为基础,以VisualC++6。
3.
Using vision as its main approach to obtain outside information, vision servo system features extensive information and high intelligence and therefore is presently widely used in the field of industrial robot, micro-operation robot and spacecraft docking system.
视觉伺服技术是利用计算机视觉原理,对采集到的图像信息进行快速处理和特征提取,进而提供反馈信息实现系统的闭环控制。
5) visual characteristics
视觉特征
1.
The relations among the natural attributes,visual characteristics,and processing technology of materials,new materials,or materials with new application forms were discussed.
就材料的自然属性、视觉特征、加工工艺和新材料或材料的新用途与形态的关系进行了论述,在产品设计中进行材料选择时,必须对材料的各种特性有充分的了解和把握,综合考虑、灵活运用,这样才能选择出合适的材料,从而最大限度的发挥材料的性能,设计出更加完美的形态。
2.
By collecting samples of the network images, and inspecting their different visual characteristics, a content-based image classification system is raised.
对图像资源的有效使用和管理迫切需要建立图像分类的标准或规范,本文通过采集网络图像样本,考察它们的视觉特征差异情况,提出了基于内容的图像分类体系,并且就每类图像的特点予以介绍,指出了图像中用于分类的鲜明的视觉特征。
3.
In this thesis, firstly, video frame segmentation algorithm of multi-modal information based on artificial text and visual characteristics is proposed.
本文首先给出一种基于人工文本与视觉特征的多模态信息视频帧分割算法。
6) visual feature
视觉特征
1.
Analyzing 3D model visual features based on neural networks;
基于神经网络的三维模型视觉特征分析
2.
Face Recognition Based on Visual Feature Extraction and Kernel Discriminant Analysis;
基于视觉特征提取和核判决分析方法的人脸识别
3.
Research on Visual Feature Based Image Retrieval Technology;
基于视觉特征的图像检索技术研究
补充资料：明视觉和暗视觉
不同波长的光刺激在两种亮度范围内作用于视觉器官而产生的视觉现象。光刺激的亮度在约3个坎德拉(cd)以上时，主要由人眼锥体细胞获得的视觉称明视觉或锥体细胞视觉；光刺激的亮度约在10-3尼特以下，即在暗适应情况下主要由杆体细胞获得的视觉称暗视觉或杆体细胞视觉。人眼视网膜中央凹内锥体细胞最多，视网膜边缘只有少数锥体细胞掺杂在杆体细胞中。杆体细胞主要分布在视网膜的边缘，中央凹内没有杆体细胞，而偏离中央凹20°时，单位面积上的杆体细胞密度最大。明视觉主要是中央视觉，而暗视觉则是边缘视觉。因此在微光条件下，如想发现发光暗淡的星星，把目标保持在视觉注视中心反而不如以边缘视觉观察时清楚。
在明视觉的情况下，人眼能分辨物体的细节，也能分辨颜色，但对不同波长可见光的感受性不同，因此能量相同的不同色光表现出不同的明亮程度。一般说来黄绿色看着最亮，光谱两端的红色和紫色则暗得多。不同波长的光的这种相对发光效率通常称作光谱相对视亮度函数（简称V(λ)函数）或相对发光效率函数、视见函数等，可用光谱相对视亮度曲线表示（见图 ）。V（λ）函数是人们看不同色光时产生同等亮度感觉所需要的能量的倒数，即V(λ)=1/E(λ)。式中：V(λ)为相应波长λ的光谱视亮度函数值；E(λ)为波长λ的单色光能量。目前通用的V(λ)函数主要是K.S.吉布森和E.P.T.廷德尔用步进法与W.科布伦茨和W.B.埃默森用闪烁法测定结果的平均值。1924年为国际照明委员会（简称CIE）所采纳。其峰值在555纳米处。
CIE V(λ) 函数是根据白种人眼的测定材料确定的。后来有好几位学者对不同人种（埃及人、高加索人、中非人等）的V(λ)函数进行过测定。结果表明，非白种人的视亮度函数在短波段比CIE V(λ)低些。中国心理学家和生理学家近年来用闪烁法对V(λ)函数进行了测定，结果表明：①中国人眼的V（λ）函数与CIE V(λ)函数很一致。目前尚无充分证据证明人种学上的差别影响V(λ)函数；②随着年龄的增长，光谱短波一侧的V(λ)函数有降低的趋势，这主要是由于水晶体发黄所致。
近60年来不断有人对CIE V(λ)函数提出异议，比较集中的意见是短波段偏低。1951年D.B.贾德提出对CIE V（λ）函数在短波段的修正值。随着气体放电光源和单色光源的发展，CIE V(λ)函数越来越不能满足需要。中国计量科学研究院和中国科学院心理研究所协作，用异色明度匹配法研究V(λ)函数。实验数据已被国际照明委员会采纳，列入1988年CIE第75号出版物推荐的V(λ)2°视场（简称Vb12(λ)）和V(λ)10°视场（简称Vb110(λ)）的国际平均值中。
除年龄外，实验条件和采用的研究方法均影响V(λ)函数，如在明视觉条件下，观察大面积表面时，由于黄斑色素的影响不同和杆体细胞参加，V(λ)曲线比2°视野的V(λ)曲线略有变动。
就正常人眼来说，杆体细胞本身并不能产生彩色视觉，它们只产生无彩色的白、灰和黑的视觉，反以在微光条件下，一切物体呈中性色。暗视觉的光谱相对视亮度函数（简称V′(λ)函数）曲线较V(λ)曲线向短波方面偏移如上图。这说明对长波的感受性降低，而对短波的感受性提高了。这种现象称为普尔金耶现象。
CIE V′(λ)函数是1951年 CIE根据B.H.克劳福德用直接比较法和G.沃尔德用阈限法所得结果推荐使用的。其峰值在507纳米处。这条曲线代表30岁以下经过完全暗适应的观察者,在刺激物离开中央凹超过5°时杆体细胞的平均光谱感受性。V′(λ)曲线的形状主要决定于杆体细胞的感光化学物质对不同波长的吸收特性。视紫红质的吸收曲线与V′（λ）曲线很相似。近年来中国心理学家用直接比较法测定了中国人的V′(λ)结果表明：①V′(λ)曲线形状与CIE V′(λ)曲线形状比较接近,峰值稍向长波位移；②年龄对函数也有影响。
人眼对于亮度约为 10-3～3尼特的光刺激的感觉叫做间视觉。在间视觉中杆体细胞和锥体细胞同时活动并相互作用，它们的相应关系不断变化，致使人们对颜色判断很不可靠。
在明视觉的情况下，人眼能分辨物体的细节，也能分辨颜色，但对不同波长可见光的感受性不同，因此能量相同的不同色光表现出不同的明亮程度。一般说来黄绿色看着最亮，光谱两端的红色和紫色则暗得多。不同波长的光的这种相对发光效率通常称作光谱相对视亮度函数（简称V(λ)函数）或相对发光效率函数、视见函数等，可用光谱相对视亮度曲线表示（见图 ）。V（λ）函数是人们看不同色光时产生同等亮度感觉所需要的能量的倒数，即V(λ)=1/E(λ)。式中：V(λ)为相应波长λ的光谱视亮度函数值；E(λ)为波长λ的单色光能量。目前通用的V(λ)函数主要是K.S.吉布森和E.P.T.廷德尔用步进法与W.科布伦茨和W.B.埃默森用闪烁法测定结果的平均值。1924年为国际照明委员会（简称CIE）所采纳。其峰值在555纳米处。
CIE V(λ) 函数是根据白种人眼的测定材料确定的。后来有好几位学者对不同人种（埃及人、高加索人、中非人等）的V(λ)函数进行过测定。结果表明，非白种人的视亮度函数在短波段比CIE V(λ)低些。中国心理学家和生理学家近年来用闪烁法对V(λ)函数进行了测定，结果表明：①中国人眼的V（λ）函数与CIE V(λ)函数很一致。目前尚无充分证据证明人种学上的差别影响V(λ)函数；②随着年龄的增长，光谱短波一侧的V(λ)函数有降低的趋势，这主要是由于水晶体发黄所致。
近60年来不断有人对CIE V(λ)函数提出异议，比较集中的意见是短波段偏低。1951年D.B.贾德提出对CIE V（λ）函数在短波段的修正值。随着气体放电光源和单色光源的发展，CIE V(λ)函数越来越不能满足需要。中国计量科学研究院和中国科学院心理研究所协作，用异色明度匹配法研究V(λ)函数。实验数据已被国际照明委员会采纳，列入1988年CIE第75号出版物推荐的V(λ)2°视场（简称Vb12(λ)）和V(λ)10°视场（简称Vb110(λ)）的国际平均值中。
除年龄外，实验条件和采用的研究方法均影响V(λ)函数，如在明视觉条件下，观察大面积表面时，由于黄斑色素的影响不同和杆体细胞参加，V(λ)曲线比2°视野的V(λ)曲线略有变动。
就正常人眼来说，杆体细胞本身并不能产生彩色视觉，它们只产生无彩色的白、灰和黑的视觉，反以在微光条件下，一切物体呈中性色。暗视觉的光谱相对视亮度函数（简称V′(λ)函数）曲线较V(λ)曲线向短波方面偏移如上图。这说明对长波的感受性降低，而对短波的感受性提高了。这种现象称为普尔金耶现象。
CIE V′(λ)函数是1951年 CIE根据B.H.克劳福德用直接比较法和G.沃尔德用阈限法所得结果推荐使用的。其峰值在507纳米处。这条曲线代表30岁以下经过完全暗适应的观察者,在刺激物离开中央凹超过5°时杆体细胞的平均光谱感受性。V′(λ)曲线的形状主要决定于杆体细胞的感光化学物质对不同波长的吸收特性。视紫红质的吸收曲线与V′（λ）曲线很相似。近年来中国心理学家用直接比较法测定了中国人的V′(λ)结果表明：①V′(λ)曲线形状与CIE V′(λ)曲线形状比较接近,峰值稍向长波位移；②年龄对函数也有影响。
人眼对于亮度约为 10-3～3尼特的光刺激的感觉叫做间视觉。在间视觉中杆体细胞和锥体细胞同时活动并相互作用，它们的相应关系不断变化，致使人们对颜色判断很不可靠。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条