機(jī)器視覺是通過計(jì)算機(jī)模擬人類視覺功能，讓機(jī)器獲得相關(guān)視覺信息和加以理解?？煞譃?/span>“視”和“覺”兩部分原理。

“視”是將外界信息通過成像來顯示成數(shù)字信號(hào)反饋給計(jì)算機(jī)，需要依靠一整套的硬件解決方案，包括光源、相機(jī)、圖像采集卡、視覺傳感器等?！坝X”則是計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理和分析，主要是軟件算法。

機(jī)器視覺在工業(yè)上應(yīng)用領(lǐng)域廣闊，核心功能包括：測量、檢測、識(shí)別、定位等。產(chǎn)業(yè)鏈可以分為上游部件級(jí)市場、中游系統(tǒng)集成/整機(jī)裝備市場和下游應(yīng)用市場

機(jī)器視覺中，缺陷檢測功能，是機(jī)器視覺應(yīng)用得最多的功能之一，主要檢測產(chǎn)品表面的各種信息。在現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，連續(xù)大批量生產(chǎn)中每個(gè)制程都有一定的次品率單獨(dú)看雖然比率很小，但相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的瓶頸，并且在經(jīng)過完整制程后再剔除次品成本會(huì)高很多，因此及時(shí)檢測及次品剔除對(duì)質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進(jìn)一步升級(jí)的重要基石

機(jī)器視覺技術(shù)近年發(fā)展迅速

1）圖像采集技術(shù)發(fā)展迅猛

CCD、CMOS等固件越來越成熟，圖像敏感器件尺寸不斷縮小，像元數(shù)量和數(shù)據(jù)率不斷提高，分辨率和幀率的提升速度可以說日新月異，產(chǎn)品系列也越來越豐富，在增益、快門和信噪比等參數(shù)上不斷優(yōu)化，通過核心測試指標(biāo)來對(duì)光源、鏡頭和相機(jī)進(jìn)行綜合選擇，使得很多以前成像上的難點(diǎn)問題得以不斷突破。

2）圖像處理和模式識(shí)別發(fā)展迅速

圖像處理上，隨著圖像高精度的邊緣信息的提取，很多原本混合在背景噪聲中難以直接檢測的低對(duì)比度瑕疵開始得到分辨。在特征生成上，很多新算法不斷出現(xiàn)，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及獨(dú)二分量分析；還有關(guān)子支持向量機(jī)，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的設(shè)計(jì)等都在不斷延展。

3）深度學(xué)習(xí)帶來的突破

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學(xué)習(xí)則通過多層感知機(jī)模擬大腦工作，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)簡單特征、建立復(fù)雜特征、學(xué)習(xí)映射并輸出，訓(xùn)練過程中所有層級(jí)都會(huì)被不斷優(yōu)化。隨著越來越多的基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺軟件推向市場，深度學(xué)習(xí)給機(jī)器視覺的賦能會(huì)越來越明顯

4）3D視覺的發(fā)展

3D視覺還處于起步階段，許多應(yīng)用程序都在使用3D表面重構(gòu)，包括導(dǎo)航、工業(yè)檢測、逆向工程、測繪、物體識(shí)別、測量與分級(jí)等，但精度問題限制了3D視覺在很多場景的應(yīng)用，目前工程上最先鋪開的應(yīng)用是物流里的標(biāo)準(zhǔn)件體積測量，相信未來這塊潛力巨大。

我國智能制造裝備產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和技術(shù)提升的市場空間巨大，機(jī)器視覺行業(yè)將受益?！笆濉逼陂g，中國將進(jìn)一步深化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，推進(jìn)制造業(yè)的科技創(chuàng)新和智能制造水平，著力從要素驅(qū)動(dòng)向技術(shù)及創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)以及制造業(yè)的進(jìn)一步智能化將推動(dòng)機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展

編輯：黃飛

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