人类获取的信息83%都来自视觉，由听觉、触觉和其他的途径获取信息的占比仅有17%，所以视觉关于人类的重要性溢于言表。而机器视觉作为机器人的“高精密眼睛”，其之于机器人的效果就像视觉之于人类相同重要。

　　近来，中国工程院院士王耀南在2022国际VR工业大会要害共性技能主题论坛上环绕“高光谱机器视觉感知技能使用及开展趋势”宣布讲演。他指出，高光谱机器视觉技能正在敏捷遍及，在制药职业的产品检测、食物出产的安全辨认、建筑材料的质量操控、医学成像等场景中广泛使用，但间隔真实完成“高精准、看得清、更好用”仍面对应战。

　　在日常日子中，人们通常是经过视觉器官（眼睛）获取信息，再经过大脑来剖析、处理这些信息，然后辨认出物体。而高光谱成像的方针是取得包含从可见光到长波、红外光谱的精密光谱“指纹”，准确反映物质共同的光谱特性。作为智能机器人的“高精密眼睛”，高光谱机器视觉的开展对机器人的操控具有重要效果。

　　受不同生物的感光细胞具有差异启示，高光谱成像与感知可将丰厚的、不同波段的图画信号映射到数字国际，是机器智能的重要支撑技能。“高光谱图画可以精准反应出物质特征的光谱信息，这是它最大的优势，”王耀南表明，“近几年，高光谱的开展十分敏捷。曩昔高光谱首要是在摇杆使用里边，今日咱们把高光谱用到机器视觉，使机器人装上了亮堂精准的眼睛，可以感知到可见光、红外光。”

　　据了解，机器人的高光谱视觉研讨首要包含两部分内容，一部分是成像感知，另一部分是主动的光谱信息剖析。成像技能实质上是感光元件把光信息转化为数字图画信息，最早的光谱成像来自感光设备，现在低成本、小体积、高速率、低功耗的感光元件成为开展趋势。近年来高光谱机器视觉的开展态势从感知智能进入到了认知智能，从曩昔的 RGB 图画变成今日的光谱图画，已然进入到一个核算智能成像的年代。现在高光谱相机及其相关技能已成为智能机器视觉范畴研讨的前沿方向。

　　剖析与认知才能是机器人能否对环境中的有用信息加以处理与了解的重要标志，是智能化开展的必经途径。王耀南以为，高光谱机器视觉剖析与认知面对着三大应战，首要触及图画特征提取、语义常识了解和自主习惯学习。

　　“首要要打破图画特征的提取，曩昔咱们首要是像素特征的提取，今日扩展至边际、纹路、光谱等空间几许等方面；第二，它现已走向了图画的推理，触及语义常识的了解、语义的描绘、高维的图画特征等技能的打破。第三，要打破自习惯的学习，传感器要具有学习性、能感知，还要能了解、能剖析，让人工智能真实融入到机器视觉里。”王耀南说道。

　　近年来，经过很多研讨，高光谱视觉传感器的开展打破了两项要害技能。第一项技能面向成像体系，成像体系环绕杂乱的方针，可以处理在多空间、大标准下的成像问题，可以一起捕捉三维空间和光谱维度的成像。第二项技能面向三维光谱数据剖析，比方空间-光谱联合剖析、大数据剖析和处理等。快速打破这两项要害技能，有助于完成高光谱机器视觉技能的广泛使用。

　　“高光谱广泛装载在机器视觉今后，不仅能使用到工业、农业，还能使用到无人驾驶、机器人、新药研发、新产品质量检测等范畴。”王耀南表明。比方为了加快工业检测速度，咱们开发了高光谱图画处理的硬件体系，研发了工业高光谱仪器，包含高光谱的成像，成像仪器的处理特征辨认等。再比方，高光谱机器视觉也被用在异物检测方面，使用于疫苗出产的柔性智能化工厂。而不同的使用场景对高光谱成像的杂乱性、多样性提出了更大的应战。

　　王耀南指出：“跟着科学技能的前进，未来高光谱机器视觉的开展首要需求处理的，也是最重要的一个问题，便是数据传输与处理。”比方，高光谱仪器是联网的，如此巨大规划的光谱图画信息怎样一起传输，这便是一个需求处理的难题。

　　第二是光谱成像高分辨率问题。高光谱最大的缺陷便是分辨率比较低，不像可见光成像的分辨率比较高。合成孔径雷达图画的分辨率也比较低，可是它的勘探精度比较高。每一种传感器都有长处和缺陷，因而未来一个重要的研讨方向便是新的成像办法和机理探究。

　　第三个是一切的高光谱成像仪器都向小型化和高可靠性改变，要可以装载在不同的设备上，从单一的传感器进入到多传感器信息交融，从数据处理方面到光谱数据处理，从模型驱意向数据驱动、常识驱动的方向开展。