國產(chǎn)化熱潮,機器視覺迎來發(fā)展良機
作為人類視覺在機器上的延伸,機器視覺憑借其分辨率高、速度快、范圍寬、適應性強、精度高、可量化及可持續(xù)工作等優(yōu)勢,將圖像處理應用于工業(yè)自動化領域,成為智能制造繁榮發(fā)展的推動力。
文︱郭紫文
20世紀50年代,Gilson 提出“光流”概念,機器視覺就此萌蘗。統(tǒng)計模式識別運用計算機分析識別二維圖像,集中研究光學字符識別(OCR)、工件表面圖片分析等技術,為機器視覺提供了理論實踐基礎。隨后,機器視覺的研究轉向三維場景,研究范圍不斷擴展和復雜化。
1977年,美國麻省理工教授David Marr提出將視覺分為目標與策略、表示與算法、硬件的實現(xiàn)三個層次,機器視覺迎來了第一次理論框架的升級。機器視覺發(fā)展至今七十余年,各種理論創(chuàng)新、概念升級和實踐應用不斷涌現(xiàn),不斷推動著工業(yè)智能化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的演進。
圖:機器視覺發(fā)展歷程(圖源:前瞻產(chǎn)業(yè)研究院)
根據(jù)美國制造工程師協(xié)會(SME)機器視覺分會和美國機器人工業(yè)協(xié)會(RIA)自動化視覺分會定義,機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器,自動地接收和處理一個真實物體的圖像,以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。機器視覺被稱為自動化系統(tǒng)的“靈魂之窗”,隨著5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術的融合發(fā)展,在智能制造的浪潮下,機器視覺不斷創(chuàng)新升級、蓬勃發(fā)展。
智能制造的“眼睛”
隨著全球智能制造浪潮的推進,自動化、智能化已經(jīng)成為現(xiàn)代工廠的發(fā)展趨勢,“機器換人”也逐漸成為熱議的話題。作為人類視覺在機器上的延伸,機器視覺憑借其分辨率高、速度快、范圍寬、適應性強、精度高、可量化及可持續(xù)工作等優(yōu)勢,將圖像處理應用于工業(yè)自動化領域,成為智能制造繁榮發(fā)展的推動力。
圖:人類視覺和機器視覺對比
如定義所言,機器視覺可以非接觸地對目標物體進行外觀檢測,判斷其有否表面缺陷,并獲取物體坐標、角度、圖像像素等信息,從而判斷物體所在位置,分析計算狀態(tài)參數(shù)。此外,還可以識別顏色、數(shù)字、條碼等物理特征。我們將這些功能主要分為四大類:檢測、定位、測量、識別。
圖:機器視覺主要功能(來源:前瞻產(chǎn)業(yè)研究院)
機器視覺是“人眼”的替代和延展,如同人類視覺一樣,它也擁有一套完整的視覺系統(tǒng)。典型的機器視覺系統(tǒng)一般包括光源及光源控制器、鏡頭、相機、視覺控制系統(tǒng)等。其中,光源及光源控制器、鏡頭、相機等硬件部分負責圖像捕捉功能,視覺控制系統(tǒng)則負責對成像結果進行處理分析、輸出分析結果至智能設備的其他執(zhí)行機構。
圖:典型機器視覺系統(tǒng)框架(圖源:渤海證券)
機器視覺性能優(yōu)勢顯著,技術持續(xù)創(chuàng)新,未來機器視覺將朝向深度學習、3D視覺等方向不斷發(fā)展和精進。

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