?機(jī)器視覺起源于上世紀(jì)50年代 —— Gilson提出了“光流”這一概念，并基于相關(guān)統(tǒng)計(jì)模型發(fā)展了逐像素的計(jì)算模式，標(biāo)志著2D影像統(tǒng)計(jì)模式的發(fā)展。

相對于人類視覺而言，機(jī)器視覺在量化程度、灰度分辨力、空間分辨力和觀測速 度等方面存在顯著優(yōu)勢。其利用相機(jī)、鏡頭、光源和光源控制系統(tǒng)采集目標(biāo)物體 數(shù)據(jù)，借助視覺控制系統(tǒng)、智能視覺軟件和數(shù)據(jù)算法庫進(jìn)行圖形分析和處理，軟 硬系統(tǒng)相輔相成，為下游自動(dòng)化、智能化制造行業(yè)賦予視覺能力。

隨著深度學(xué)習(xí)、3D視覺技術(shù)、高精度成像技術(shù)和機(jī)器視覺互聯(lián)互通技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器視覺性能優(yōu)勢進(jìn)一步提升，應(yīng)用領(lǐng)域也向多個(gè)維度延伸。

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國內(nèi)機(jī)器視覺起步晚，目前處于快速成長期。國內(nèi)機(jī)器視覺源于上世紀(jì)80年代的第一批技術(shù)引進(jìn)。自1998年眾多電子和半導(dǎo)體工廠落戶廣東和上海開始，機(jī)器視覺生產(chǎn)線和高級設(shè)備被引入我國，誕生了國際機(jī)器視覺廠商的代理商和系統(tǒng)集成商。
隨著全球制造中心向我國轉(zhuǎn)移，目前中國已是繼美國、日本之后的第三大機(jī)器視 覺領(lǐng)域應(yīng)用市場。據(jù)中國視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，2018年我國機(jī)器視覺行業(yè)銷售額達(dá)到83億元，較2013年翻了3倍，年復(fù)合增長率達(dá)33.54%。

機(jī)器視覺基本架構(gòu)

機(jī)器視覺（Machine Vision）是指通過光學(xué)裝置和非接觸傳感器自動(dòng)接收并處理 真實(shí)物體的圖像，分析后獲取所需信息或用于控制機(jī)器運(yùn)動(dòng)的裝置。通俗地說， 機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼。機(jī)器視覺模擬眼睛進(jìn)行圖像采集，經(jīng)過圖像識(shí)別 和處理提取信息，最終通過執(zhí)行裝置完成操作。

五大模塊構(gòu)筑機(jī)器視覺系統(tǒng)：按照信號的流動(dòng)順序，機(jī)器視覺系統(tǒng)主要包括光學(xué) 成像、圖像傳感器、圖像處理、IO和顯示等五大模塊。

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光學(xué)成像模塊設(shè)計(jì)合理的光源和光路，通過鏡頭將物方空間信息投影到像方，從而獲取目標(biāo)物體的物理信息；

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圖像傳感器模塊負(fù)責(zé)信息的光電信號轉(zhuǎn)換，目前主流的圖像傳感器分為CCD與CMOS兩類；

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圖像處理模塊基于以CPU為中心的電路系統(tǒng)或信息處理芯片，搭配完整的圖像處理方案和數(shù)據(jù)算法庫，提取信息的關(guān)鍵參數(shù)；

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IO模塊輸出機(jī)器視覺系統(tǒng)的結(jié)果和數(shù)據(jù)；

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顯示模塊方便用戶直觀監(jiān)測系統(tǒng)的運(yùn)行過程， 實(shí)現(xiàn)圖像的可視化。

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機(jī)器視覺的主要應(yīng)用領(lǐng)域

現(xiàn)在，發(fā)展迅猛的自動(dòng)化技術(shù)在我國掀起了熱潮，我們對機(jī)器視覺的認(rèn)識(shí)加深，每個(gè)人對它的看法發(fā)生了巨變。機(jī)器視覺系統(tǒng)讓大批量、持續(xù)生產(chǎn)的自動(dòng)化程度提高了，大大提高了為工業(yè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)品精度，同時(shí)獲取信息與自動(dòng)處理的能力變得極其快，為工業(yè)生產(chǎn)的信息集成提供了有效途徑。機(jī)器視覺技術(shù)不斷成熟和進(jìn)步，應(yīng)用范圍變得越來越寬泛。

1.工業(yè)檢測

近幾十年來，在工業(yè)檢測中利用視覺系統(tǒng)的非接觸、速度快、精度合適、現(xiàn)場抗干擾能力強(qiáng)等突出的優(yōu)點(diǎn)，使機(jī)器視覺技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，取得了巨大的經(jīng)濟(jì)與社會(huì)效益。
機(jī)器視覺系統(tǒng)的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動(dòng)化程度。運(yùn)用在一些危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合；此外，在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，機(jī)器視覺檢測可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。
自動(dòng)視覺識(shí)別檢測目前已經(jīng)用于產(chǎn)品外形和表面缺陷檢驗(yàn)，如木材加工檢測、金屬表面視覺檢測、二極管基片檢查、印刷電路板缺陷檢查、焊縫缺陷自動(dòng)識(shí)別等。這些檢測識(shí)別系統(tǒng)屬于二維機(jī)器視覺，技術(shù)已經(jīng)較為成熟，其基本流程是用一個(gè)攝像機(jī)獲取圖像，對所獲取的圖像進(jìn)行處理及模式識(shí)別，檢測出所需的內(nèi)容。

2.汽車制造行業(yè)

汽車制造質(zhì)量原先主要依靠三坐標(biāo)測量完成，效率低、時(shí)間長、數(shù)據(jù)量嚴(yán)重不足， 且只能離線測量。機(jī)器視覺引入非接觸測量技術(shù)，逐步發(fā)展成固定式在線測量站 與機(jī)器人柔性在線測量站等在線測量系統(tǒng)，可嚴(yán)格監(jiān)控車身尺寸波動(dòng)，提供數(shù)據(jù)支持。
除傳統(tǒng)三坐標(biāo)測量、激光在線測量外，藍(lán)光掃描測量、表面缺陷測量等視覺測量 方法可進(jìn)行更加精細(xì)地測量，對車身基本特征尺寸、車體裝配效果、缺陷等提供 高精度監(jiān)控。多種監(jiān)控測量手段互相結(jié)合，確保生產(chǎn)零件零缺陷、整車制造高質(zhì)量。
機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)可以對產(chǎn)品進(jìn)行制造工藝檢測、自動(dòng)化跟蹤、追溯與控制等， 包括通過光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)獲取車身零件編碼以保證零件在整個(gè)制造過程中的可追溯性，通過識(shí)別零件的存在或缺失以保證部件裝配的完整性，以及通過視覺技術(shù)識(shí)別產(chǎn)品表面缺陷或加工工具是否存在缺陷以保證生產(chǎn)質(zhì)量。

3.消費(fèi)電子行業(yè)

消費(fèi)電子行業(yè)元器件尺寸小、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)高，適合用機(jī)器視覺系統(tǒng)檢測，也促進(jìn)機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)步。同時(shí)，消費(fèi)電子產(chǎn)品生命周期短、需求量大，拉動(dòng)機(jī)器視覺市場需求。
機(jī)器視覺在消費(fèi)電子領(lǐng)域，以PCB/FPC AOI檢測、零部件及整機(jī)外觀檢測、裝配引導(dǎo)等應(yīng)用為主，并呈現(xiàn)出越來越多的新的應(yīng)用場景。

PCB缺陷檢測主要是焊點(diǎn)缺陷檢測和元器件檢測兩大部分。傳統(tǒng)的人工目視檢測法易漏檢、速度慢、時(shí)間長、成本高，已不能滿足生產(chǎn)需要，機(jī)器視覺PCB檢測系統(tǒng)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
在電路板從印刷裝置中移下，或在清洗劑中清洗后，以及返修完成返回生產(chǎn)線中，機(jī)器視覺提供的在線視覺技術(shù)可以在實(shí)施印刷操作后直接發(fā)現(xiàn)存在的缺陷情況，保證了操作者在加上PCB以前能夠及時(shí)處理有關(guān)問題。另外，發(fā)現(xiàn)缺陷時(shí)可以有效防止有缺陷的電路板送達(dá)生產(chǎn)線后端，從而避免出現(xiàn)返修或廢棄現(xiàn)象。操作者能夠及時(shí)得到反饋，明確處于操作中的印刷工藝操作是否良好，達(dá)到預(yù)防缺陷產(chǎn)生的目的，對生產(chǎn)效率和良率的提升至關(guān)重要。

4.圖像識(shí)別

圖像識(shí)別，簡單講就是使用機(jī)器視覺處理、分析和理解圖像，識(shí)別各種各樣的的對象和目標(biāo)，功能非常強(qiáng)大，圖片識(shí)別應(yīng)用熱度在視覺與圖像領(lǐng)域中排名第三。
最典型的圖像識(shí)別應(yīng)該就是識(shí)別二維碼了。二維碼和條形碼是我們生活中極為常見的條碼。在商品的生產(chǎn)中，廠家把很多的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在小小的二維碼中，通過這種方式對產(chǎn)品進(jìn)行管理和追溯，隨著機(jī)器視覺圖像識(shí)別應(yīng)用變得越來越廣泛，各種材質(zhì)表面的條碼變得非常容易被識(shí)別讀取、檢測，從而提高現(xiàn)代化的水平、生產(chǎn)效率大大的提高、生產(chǎn)成本降低。
圖像識(shí)別大多商用場景還屬于藍(lán)海，潛力有待開發(fā)，同時(shí)，圖片數(shù)據(jù)大多被大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所掌握，創(chuàng)業(yè)公司數(shù)據(jù)資源稀少。人臉識(shí)別也屬于圖像識(shí)別的一個(gè)應(yīng)用場景，做人臉識(shí)別的大多數(shù)企業(yè)同時(shí)也在提供圖像識(shí)別服務(wù)，但是銷售效果不佳，主要贏利點(diǎn)還在于人臉識(shí)別。

5.物體分揀

在機(jī)器視覺應(yīng)用環(huán)節(jié)中，物體分揀應(yīng)用是建立在識(shí)別、檢測之后的一個(gè)環(huán)節(jié)，通過機(jī)器視覺系統(tǒng)將圖像進(jìn)行處理，結(jié)合機(jī)械臂的使用實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品分揀。
舉個(gè)例子，在過去的產(chǎn)線上，是用人工的方法將物料安放到注塑機(jī)里，再進(jìn)行下一步工序?，F(xiàn)在則是使用自動(dòng)化設(shè)備分料，其中使用機(jī)器視覺系統(tǒng)進(jìn)行產(chǎn)品圖像抓取、圖像分析、輸出結(jié)果，再通過機(jī)器人把對應(yīng)的物料放到固定的位置上，從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的智能化、現(xiàn)代化、自動(dòng)化。

6.視頻/監(jiān)控分析

人工智能技術(shù)可以對結(jié)構(gòu)化的人、車、物等視頻內(nèi)容信息進(jìn)行快速檢索、查詢。這項(xiàng)應(yīng)用使得讓公安系統(tǒng)在繁雜的監(jiān)控視頻中搜尋到罪犯的有了可能。在大量人群流動(dòng)的交通樞紐，該技術(shù)也被廣泛用于人群分析、防控預(yù)警等。
　　視頻/監(jiān)控領(lǐng)域盈利空間廣闊，商業(yè)模式多種多樣，既可以提供行業(yè)整體解決方案，也可以銷售集成硬件設(shè)備。將技術(shù)應(yīng)用于視頻及監(jiān)控領(lǐng)域在人工智能公司中正在形成一種趨勢，這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用將率先在安防、交通甚至零售等行業(yè)掀起應(yīng)用熱潮。

7.文字識(shí)別

計(jì)算機(jī)文字識(shí)別，俗稱光學(xué)字符識(shí)別，它是利用光學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)把印在或?qū)懺诩埳系奈淖肿x取出來，并轉(zhuǎn)換成一種計(jì)算機(jī)能夠接受、人又可以理解的格式。這是實(shí)現(xiàn)文字高速錄入的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

8.食品包裝與制藥行業(yè)應(yīng)用

機(jī)器視覺在食品包裝領(lǐng)域適用范圍廣泛，可用于檢測瓶子的分類和液位測量、標(biāo) 簽、蓋子、盒子的檢查，以及瓶的形狀、尺寸、密封性和完整性。被檢查的包裝 形狀不限包裝盒、包裝箱、金屬箱、管狀、泡狀、盤狀、廣口瓶、細(xì)口瓶、罐裝 和桶裝等。食品包裝是食品質(zhì)量的重要保障，可以保護(hù)食品在流通過程中免受污染，提高品質(zhì)，避免發(fā)生安全事故。

制藥企業(yè)的生產(chǎn)過程中，藥品關(guān)系到人的生命健康，即使是微小的缺陷存在，一 旦藥品流通到市場后也會(huì)對患者造成無法彌補(bǔ)的損失，甚至導(dǎo)致醫(yī)療事故的發(fā)生。機(jī)器視覺在藥品包裝、質(zhì)量檢測及控制等多個(gè)方面有廣大作為，助力醫(yī)藥行業(yè)加 快現(xiàn)代化、智能化進(jìn)程。目前，在數(shù)粒、打碼、泡罩版缺粒、藥品殘缺和斷片、 加裝說明書、編碼識(shí)別等檢測環(huán)節(jié)，機(jī)器視覺檢測內(nèi)容豐富、穩(wěn)定、精確，滿足醫(yī)藥行業(yè)包裝線經(jīng)常變包裝產(chǎn)品的需求。　　

9.無人駕駛

隨著汽車的普及，汽車已經(jīng)成為人工智能技術(shù)非常大的應(yīng)用投放方向，但就目前來說，想要完全實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛/無人駕駛，距離技術(shù)成熟還有一段路要走。不過利用人工智能技術(shù)，汽車的駕駛輔助的功能及應(yīng)用越來越多，這些應(yīng)用多半是基于計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。　　

10.圖像及視頻編輯

目前市場上也出現(xiàn)了很多運(yùn)用及機(jī)器學(xué)習(xí)算法對圖像進(jìn)行處理，可以實(shí)現(xiàn)對圖片的自動(dòng)修復(fù)、美化、變換效果等操作。并且越來越受到用戶青睞。
機(jī)器視覺在應(yīng)用場景上逐漸突破工業(yè)檢測，其應(yīng)用邊界逐步向智能生活領(lǐng)域拓展。由于機(jī)器視覺在智能生活、智能制造兩個(gè)領(lǐng)域具有不同的技術(shù)特點(diǎn)和應(yīng)用進(jìn)展，所以機(jī)器視覺于這兩個(gè)領(lǐng)域的行業(yè)發(fā)展趨勢也不盡相同。

應(yīng)用場景不斷豐富

全球機(jī)器視覺正處于快速成長期。據(jù)markets and markets預(yù)測，全球機(jī)器視覺市場規(guī)模至2025年有望達(dá)到147美元；GGII數(shù)據(jù)顯示，2019年我國機(jī)器視覺市場規(guī)模65.5億元（不包含計(jì)算機(jī)視覺市場），同比增長21.8%。2014-2019年復(fù)合增長率為28.4%，并預(yù)測到2023年中國機(jī)器視覺市場規(guī)模將達(dá)到155.6億元。
目前主流的機(jī)器視覺技術(shù)仍采用傳統(tǒng)方式，即首先將數(shù)據(jù)表示為一組特征，分析特征或輸入模型后，輸出得到預(yù)測結(jié)果，在結(jié)構(gòu)化場景下定量檢測具有高速、高準(zhǔn)確率、可重復(fù)性等優(yōu)勢。但隨著機(jī)器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)大，傳統(tǒng)方式顯示出通用性低、難以復(fù)制、對使用人員要求高等缺點(diǎn)。
深度學(xué)習(xí)對原始數(shù)據(jù)通過多步特征轉(zhuǎn)換，得到更高層次、更加抽象的特征表示，并輸入 預(yù)測函數(shù)得到最終結(jié)果。深度學(xué)習(xí)可以將機(jī)器視覺的效率和魯棒性與人類視覺 的靈活性相結(jié)合，完成復(fù)雜環(huán)境下的檢測，特別是涉及偏差和未知缺陷的情形， 極大地拓展了機(jī)器視覺的應(yīng)用場景。
傳統(tǒng)的2D機(jī)器視覺技術(shù)在三個(gè)自由度（x、y和旋轉(zhuǎn)）上定位目標(biāo)物體，并基于灰度或彩色圖像對比度提供圖像處理分析結(jié)果，無法獲取目標(biāo)物體的三維信息， 也易受光照條件變化、物體運(yùn)動(dòng)等影響。3D機(jī)器視覺技術(shù)可以在六個(gè)自由度（x、 y、z、旋轉(zhuǎn)、俯仰和橫擺）上定位目標(biāo)物體，提供豐富的三維信息，使機(jī)器能夠 感知物理環(huán)境的變化并作出相應(yīng)調(diào)整，提高了應(yīng)用中的靈活性和實(shí)用性。
機(jī)器視覺功能很少作為孤立的系統(tǒng)，而是以整個(gè)自動(dòng)化系統(tǒng)或者設(shè)備的有機(jī)組成部分之一出現(xiàn)，也往往在配合邏輯控制、運(yùn)動(dòng)控制、數(shù)據(jù)采集、通信網(wǎng)絡(luò)以及企業(yè)數(shù)據(jù)庫管理等其它功能時(shí)，才能真正發(fā)揮出其優(yōu)勢。
構(gòu)建機(jī)器視覺系統(tǒng)，除了完成從光源調(diào)配到圖像處理軟件開發(fā)系列過程外，更是面臨著與上述種種復(fù)雜的自動(dòng)化系統(tǒng)功能集成所帶來的挑戰(zhàn)。單一的視覺開發(fā)軟硬件方案，往往使得自動(dòng)化系統(tǒng)整體的開發(fā)周期、成本和不確定性風(fēng)險(xiǎn)都要由制造方或者集成商來承擔(dān)。機(jī)器視覺與自動(dòng)化系統(tǒng)集成的困難，很大程度上阻礙了其在相對保守的工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用。
行業(yè)內(nèi)企業(yè)、協(xié)會(huì)和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟不斷合作，制定數(shù)據(jù)接口、通訊協(xié)議等基礎(chǔ)共性標(biāo)準(zhǔn)，旨在打通視覺和各信息系統(tǒng)的通道，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間的互聯(lián)互通，是工業(yè)發(fā)展的必然趨勢。

文章來源：https://mp.weixin.qq.com/s/rtEtKVY74Uc851VV5aA6Ew

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