未來機器視覺應該怎么走?

隨著中國制造2025戰(zhàn)略的深入，4.0時代背景下，智能工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)市場呈現(xiàn)出不斷增長的勢頭，其中充當工業(yè)機器人的機器視覺檢測功不可沒。

以我國目前的安防行業(yè)為例，安防技術一直在演進。當行業(yè)完成網(wǎng)絡化和高清化后，智能應用成為各種安防廠商的熱門技術。應該說，從2012年開始，安防行業(yè)就圍繞如何使產(chǎn)品和系統(tǒng)智能化應用進行了深入的研發(fā)和探討，引發(fā)了一波技術潮流。如果智能視頻分析是智能安全應用的2.0版本，那么機器視覺檢測將開啟智能安全應用的2.0時代。

未來，機器視覺檢測將是AI人工智能快速發(fā)展的一個分支。簡而言之，機器視覺就是用機器代替人眼來測量和判斷。通過CMOS或CCD傳感器將被攝目標轉換成圖像信號，傳輸?shù)教厥獾膱D像處理系統(tǒng)，獲取被攝目標的形態(tài)信息，并根據(jù)像素分布、亮度、顏色等信息轉換成數(shù)字信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種計算，以提取目標的特征，然后根據(jù)判斷結果控制現(xiàn)場設備的運行。

機器視覺檢測主要是識別圖像，因此機器視覺廣泛應用于人臉識別和車牌識別。以智能交通行業(yè)為例，機器視覺具有成本低、穩(wěn)定性強、準確性高、適用范圍廣的優(yōu)點。目前已廣泛應用于國內外高速公路和公路的交通監(jiān)控系統(tǒng)，體現(xiàn)在車牌識別、車身顏色識別、車型識別、違章識別、交通流量統(tǒng)計、交通流量控制等方面。在工業(yè)應用中，還有視覺點膠機、視覺機器人等一系列設備，對廣大企業(yè)主的開源節(jié)流有很大幫助。

此時會有人懷疑懷疑機器視覺和深度學習的重疊性太大，是否兩者在安防行業(yè)是同一個概念的不同表達。其實如果只從視頻監(jiān)控行業(yè)來看，學習算法是機器視覺更高層次的應用，因為它基于巨大的樣本采集掌握了大量的數(shù)據(jù)特征，而機器視覺主要擅長特征感知、圖像預處理、特征提取和特征篩選。也就是說，機器視覺主要是在特征識別和提煉部分，而深度學習是將特征與學習相結合，如利用特征感知和提取來預測數(shù)據(jù)，從而提前預測各種緊急情況。