PFSK164 3BSE021180R1視覺傳感器、鏡頭、高速相機、光源、視覺軟件、圖像采集卡、視覺處理器等都變得越來越完善

在人們從自然界獲取的各種信息中，視覺獲取量最高，約占總信息量的80%。隨著信息技術的發(fā)展，人類的視覺功能逐步被賦予計算機、機器人或其他智能機器。目前正處在行業(yè)風口的機器視覺就是這樣一種技術，它通過圖像處理實現(xiàn)自動檢測和分析應用，包括自動檢測、過程控制和機器人導航等。目前，機器視覺（MV）技術已經實現(xiàn)產品化。視覺傳感器、鏡頭、高速相機、光源、視覺軟件、圖像采集卡、視覺處理器等都變得越來越完善。在工業(yè)自動化環(huán)境中，機器視覺越來越受到行業(yè)的關注，并被大量用于諸如自動駕駛汽車、食品生產、包裝和物流、機器人和無人機等。

當提到機器視覺時，技術人員可能會很多理解，本文嘗試著從四個方面逐一解釋有關機器視覺應了解的真相。

真相一：機器視覺≠計算機視覺

機器視覺是一種通過光學設備和非接觸傳感器自動接收和處理真實物體圖像的設備，以獲取所需信息或控制機器人的運動。自20世紀50年代開始運行，從1980年到1990年，這項技術真正開始起飛并逐漸普及。經過數(shù)十年的發(fā)展，機器視覺已經為它是什么以及它是如何工作的積累了各種定義。

自動化成像協(xié)會（AIA）給出了一個更具廣義意味的定義，即：機器視覺包括所有工業(yè)和非工業(yè)應用，其中硬件和軟件的組合為設備執(zhí)行基于圖像捕獲和處理的功能提供操作指導。而SearchEnterpriseAI則給出了機器視覺的狹義定義，將其稱之為“計算機的視覺能力”，該系統(tǒng)使用一個或多個攝像機、模數(shù)轉換（ADC）和數(shù)字信號處理 (DSP)，將產生的數(shù)據傳輸?shù)接嬎銠C或機器人控制器。

在實際應用中，機器視覺通常需要與其他先進的技術協(xié)同工作，包括自然語言處理、機器人過程自動化 (RPA)、人工智能（AI）和機器學習（ML）等，以實現(xiàn)自動化所需的“視覺”功能。你可以把機器視覺看作是自動化的眼睛，AI和ML是大腦，RPA提供了完成工作所需的“鍵盤手”。近年來，自動化的采用速度不斷加快，這對企業(yè)保持行業(yè)競爭力至關重要。如果把自動化想象成“數(shù)字化員工”在工作，假如不增加機器視覺，那么所有這些“數(shù)字化員工”都會處于失明狀態(tài)。

計算機視覺也是近年來的行業(yè)大熱門，那么它與機器視覺又有什么關聯(lián)呢？宏觀來講，機器視覺是一種以新的方式與現(xiàn)有技術集成并應用于解決現(xiàn)實世界問題的技術能力，是一門系統(tǒng)工程學科。而計算機視覺是計算機科學的一種形式，不是通過固定在機器人上的視覺設備如攝像頭等有形硬件來實現(xiàn)的。

更具體來說，機器視覺是一個系統(tǒng)的主體，而計算機視覺是系統(tǒng)的智能，是處理信息的大腦。沒有計算機視覺，機器視覺將無法工作。機器學習、深度學習和神經網絡是通過機器視覺系統(tǒng)以更快的速度處理項目的三種技術。這三種技術可用于擴大機器視覺對要定位的內容的理解，使其成為機器視覺的寶貴資產。隨著計算機視覺技術的進步，機器視覺潛在應用的可能性也相應增加。

值得注意的是，機器視覺與圖像處理同樣是兩個不同的概念，圖像處理是一個輸出圖像的過程，而機器視覺系統(tǒng)可以檢測和分類廣泛行業(yè)中的各種物體和項目，包括汽車、電子和半導體、食品和飲料、道路和車輛交通或智能運輸系統(tǒng) (ITS)、醫(yī)療成像、包裝、標簽和印刷、制藥、電視廣播等，基于機器視覺的技術正在成為自動化創(chuàng)建的核心。

真相二：硬件和軟件的發(fā)展促成了機器視覺的進步

機器視覺是工業(yè)自動化的眼睛。其主要工作流程是：系統(tǒng)通過機器視覺產品（如攝像頭、CMOS或CCD）將拍攝的目標轉換為圖像信號，然后將圖像信號傳輸?shù)綄Ｓ脠D像處理系統(tǒng)。根據像素分布、亮度和顏色等信息，再將圖像信號轉換為數(shù)字化信號，最終使機器（機器人或其他工業(yè)工具）能夠完成制造和質量驗證等工業(yè)任務。

機器視覺是工業(yè)4.0的關鍵要素，它正以多種方式幫助工業(yè)自動化系統(tǒng)，例如通過改善庫存、檢測故障產品和提高制造質量來提高效率。若要準確地模擬人類的感知，機器視覺需要一系列設備和軟件的幫助。而這些軟硬件技術的不斷發(fā)展進一步推動了機器視覺技術的演進。

#01 智能攝像頭

攝像頭（camera）是機器視覺系統(tǒng)中檢查物體或物品的主要設備。有時，一個特定的檢查點可能需要安裝多個攝像頭，以確?？梢哉_檢查每一個細節(jié)。當機器視覺系統(tǒng)需要從圖像中捕獲和提取特定應用程序的信息時，這時就需要智能攝像頭的支持。智能攝像頭通常包含所有必要的通信接口，并可連接到Wi-Fi或服務器，以便傳輸捕獲的圖像數(shù)據。作為一種強大工具，深度學習能使系統(tǒng)設計師快速實現(xiàn)復雜且主觀決策的自動化，同時有效提高產品質量和產能。由Teledyne?Flir公司提供的FLIR Firefly DL攝像頭，內建的深度學習推斷使得該產品不再需要任務分類的主機系統(tǒng)，大大降低了系統(tǒng)的成本和復雜性。Firefly DL攝像頭尺寸小巧、重量輕且功耗低，非常適合嵌入移動、桌面和手持系統(tǒng)。

Omron Industrial Automation公司的S133 UVC彩色CMOS攝像頭同樣是一款智能攝像頭產品，它內置CMOS傳感器，采用超緊湊結構，即插即用，是尋找具有機器視覺功能攝像頭的理想選擇。由于使用方便，S133 UVC彩色CMOS攝像頭深受工業(yè)/機器視覺應用、汽車、生命科學等領域的歡迎。

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