在当今的科技领域，计算机视觉研究取得了令人瞩目的进展，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）发挥着举足轻重的作用。CNN作为一种专门为处理具有网格结构数据而设计的神经网络，在图像识别、目标检测、语义分割等诸多计算机视觉任务中展现出了卓越的性能。

实际上，对CNN的研究可以追溯到20世纪80年代。那个时候，科技发展水平远不如现在，计算机的算力也极为有限。然而，科学家们就已经开始探索CNN的奥秘。到了1998年，在计算机普遍算力相当低下的艰难条件下，CNN取得了一项了不起的成就——成功地对120万张图片进行分类处理，并且达到了当时最高的准确率。这一成果无疑为CNN后续的发展奠定了坚实的基础。

我们都清楚，神经网络是模仿人类大脑神经元的人工网络。而CNN特别之处在于，它模仿的是人类大脑对视觉的反应及处理方式。可以说，CNN包含了类似人类眼睛和大脑的两个重要功能模块。其中，输入层就如同人类的眼睛，主要负责接受视觉数据的输入；而隐藏层则好比人类的大脑，对输入的数据进行深度处理和分析。

在机器人系统里，CNN和RNN都扮演着至关重要的角色。CNN代表着机器人的眼睛和大脑视觉神经，它能让机器人“看”到周围的环境，并对看到的图像进行理解和分析。而RNN（循环神经网络）则代表了机器人的耳朵和大脑听觉神经，使机器人能够“听”懂声音信息。由此可见，如果一个机器人没有CNN和RNN，那它就如同僵尸或者一堆废铁，失去了感知和处理外界信息的能力。

CNN主要由以下5个层次组成，它们依次按顺序紧密相连，每一层都接受上一层的输出特征数据，并将处理后的数据提供给下一层。这五个层次分别是输入层、卷积层、激励层、池化层和全连接层。

输入层：它的作用等同于人的眼睛，主要功能是接受视觉数据的输入。当我们向CNN输入一张图片时，输入层就会将这张图片的像素信息接收进来，为后续的处理做好准备。

卷积层：也被称为卷积计算层，它是特征提取的关键第一步。具体来说，卷积层会把输入的图片划分成n个小块，每个小块一般是3×3或5×5个像素点阵。然后，对每个小块中的像素点的数值进行相加的计算处理，从而得到一个值，这就是卷积计算的基本过程。在这里，n个小块就相当于n个神经元，这些神经元通过卷积计算的方法对输入图片的每个局部小块进行感知，接着把感知到的信息传递给神经网络中的下一层神经元。

激励层：激励层通常放置在卷积层后面，其主要任务是将卷积层的输出结果进行一次非线性的映射。简单来讲，就是根据权重参数对卷积层输出的数据进行一些变换处理，使得神经网络能够学习到更复杂的特征和模式。

池化层：池化层通常夹在卷积层之间，它主要负责对上层输出的特征数据进行筛选、压缩和归一化处理。通过这样的处理，可以节约内存空间，并且能够增加计算深度，让神经网络更加高效地处理数据。

全连接层：全连接层位于CNN的尾部，它的主要功能是对前面每一层的输出结果进行汇总计算。然后，结合权重参数，最终得到我们所需要的结果，比如对图片的分类标签等。