人工智能與機器視覺

引言：機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進(jìn)行各種運算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。

       機器視覺是一項綜合技術(shù)，包括圖像處理、機械工程技術(shù)、控制、電光源照明、光學(xué)成像、傳感器、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計算機軟硬件技術(shù)(圖像增強和分析算法、圖像卡、 I/O卡等)。一個典型的機器視覺應(yīng)用系統(tǒng)包括圖像捕捉、光源系統(tǒng)、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執(zhí)行模塊。

    機器視覺系統(tǒng)最基本的特點就是提高生產(chǎn)的靈活性和自動化程度。在一些不適于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時，在大批量重復(fù)性工業(yè)生產(chǎn)過程中，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)的效率和自動化程度。

       如今，中國正成為世界機器視覺發(fā)展最活躍的地區(qū)之一，應(yīng)用范圍涵蓋了工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等國民經(jīng)濟(jì)的各個行業(yè)。其重要原因是中國已經(jīng)成為全球制造業(yè)的加工中心，高要求的零部件加工及其相應(yīng)的先進(jìn)生產(chǎn)線，使許多具有國際先進(jìn)水平的機器視覺系統(tǒng)和應(yīng)用經(jīng)驗也進(jìn)入了中國。

       經(jīng)歷過長期的蟄伏，2010年中國機器視覺市場迎來了爆發(fā)式增長。數(shù)據(jù)顯示當(dāng)年，中國機器視覺市場規(guī)模達(dá)到8.3億元，同比增長48.2%，其中智能相機、軟件、光源和板卡的增長幅度都達(dá)到了50%，工業(yè)相機和鏡頭也保持了40%以上的增幅，皆為2007年以來的最高水平。

       2011年，中國機器視覺市場步入后增長調(diào)整期。相較2010年的高速增長，雖然增長率有所下降，但仍保持很高的水平。2011年中國機器視覺市場規(guī)模為10.8億元，同比增長30.1%，增速同比2010年下降18.1個百分點，其中智能相機、工業(yè)相機、軟件和板卡都保持了不低于30%的增速，光源也達(dá)到了28.6%的增長幅度，增幅遠(yuǎn)高于中國整體自動化市場的增長速度。電子制造行業(yè)仍然是拉動需求高速增長的主要因素。2011年機器視覺產(chǎn)品電子制造行業(yè)的市場規(guī)模為5.0億人民幣，增長35.1%。市份額達(dá)到了46.3%。電子制造、汽車、制藥和包裝機械占據(jù)了近70%的機器視覺市場份額。

     而在中國，視覺技術(shù)的應(yīng)用開始于90年代，因為行業(yè)本身就屬于新興的領(lǐng)域，再加之機器視覺產(chǎn)品技術(shù)的普及不夠，導(dǎo)致以上各行業(yè)的應(yīng)用幾乎空白。目前國內(nèi)機器視覺大多為國外品牌。國內(nèi)大多機器視覺公司基本上是靠代理國外各種機器視覺品牌起家，隨著機器視覺的不斷應(yīng)用，公司規(guī)模慢慢做大，技術(shù)上已經(jīng)逐漸成熟。

       隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高，3D機器視覺也開始進(jìn)入人們的視野。3D機器視覺大多用于水果和蔬菜、木材、化妝品、烘焙食品、電子組件和醫(yī)藥產(chǎn)品的評級。它可以提高合格產(chǎn)品的生產(chǎn)能力，在生產(chǎn)過程的早期就報廢劣質(zhì)產(chǎn)品，從而減少了浪費節(jié)約成本。這種功能非常適合用于高度、形狀、數(shù)量甚至色彩等產(chǎn)品屬性的成像。

       在行業(yè)應(yīng)用方面，主要有制藥、包裝、電子、汽車制造、半導(dǎo)體、紡織、煙草、交通、物流等行業(yè)，用機器視覺技術(shù)取代人工，可以提供生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如在物流行業(yè)，可以使用機器視覺技術(shù)進(jìn)行快遞的分揀分類，不會出現(xiàn)大多快遞公司人工進(jìn)行分揀，減少物品的損壞率，可以提高分揀效率，減少人工勞動。