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機器視覺屬于感知技術的一個分支，同時也屬于人工智能技術領域。廣義的機器視覺不僅僅是大多數(shù)人理解的“看”，還包含著對所看到信息的理解和處理。

什么是機器視覺：感知技術&人工智能

機器視覺近年來在國內變得越來越火熱。為了讓更多的人理解和認識這一技術，本文簡單介紹機器視覺“是什么”“能干什么”“都有什么”這幾個問題。

簡單來說，機器視覺是屬于感知技術的一個分支，同時也屬于人工智能技術領域。

感知即意識對內外界信息的覺察、感覺、注意、知覺的一系列過程。如何讓機電系統(tǒng)（特別是機器人）實現(xiàn)感知一直是重要的研究課題。

什么是機器視覺：感知技術&人工智能

傳統(tǒng)的感知技術主要涵蓋了觸覺（各類壓感設備）、聽覺（語音識別）等方面。實際上，視覺技術能帶來的信息更為豐富，也更為全，這也是目前視覺技術被不斷重視和采用的重要原因。

傳統(tǒng)的感知技術下，機器根據(jù)感知技術反饋的信息，機械執(zhí)行設定動作，機電系統(tǒng)和機器人很難去自主判斷各類信息。所以傳統(tǒng)的感知技術帶來的工業(yè)升級更多是自動化改造，而不是智能化改造。

廣義的機器視覺不僅僅是去“看”，還需要對所看到信息進行理解，并協(xié)助機械系統(tǒng)和機器人自主去實現(xiàn)相關的功能和動作，終實現(xiàn)智能化。

機器視覺技術已出現(xiàn)并發(fā)展多年，并在工業(yè)市場有了較為成熟的應用。該技術的終目標，是將需要使用人類視覺的重復性或者危險性工作逐漸被機器所取代。

機器視覺有什么功能

在Carsten Steger、Markus Ulrich和Christian Wiedemann所著的《Machine Vision Algorithms and Applications》一書中，對機器視覺的幾個功能進行了總結和介紹，主要包含：

1.目標識別

目標識別可用來甄別不同的被測物體，也可以識別一維碼、二維碼、OCR等各類信息。

2.位置探測

位置探測多用于協(xié)助機器人在拆卸裝配產(chǎn)品、加工噴涂部件、拆垛碼垛等工序中準確尋找到目標位置。

3.完成性檢測

完整性檢測多用于判斷元器件是否安裝在正確的位置。

4.形狀和尺寸測量

形狀和尺寸測量多用于檢測產(chǎn)品或部件的集合參數(shù)在允許的公差范圍內。

5.表面檢測

表面檢測多用于檢測產(chǎn)品或部件的是否存在各類缺陷，如是否有劃痕、不平等等問題。

為了便于理解，我們把機器視覺功能總結為檢測、測量、識別和定位四大功能。基于這些功能，配合機電或機器人等設備，并在算法和軟件上進行開發(fā)，可為各行業(yè)智能化升級和改造的需求提供解決方案。

機器視覺系統(tǒng)由什么組成

視覺系統(tǒng)會包含硬件部分和軟件部分。硬件部分一般包括：工業(yè)相機（CCD或COMS相機）、鏡頭、光源，軟件部分一般包括：核心算法、圖像識別及處理軟件等。這樣的視覺系統(tǒng)基本可實現(xiàn)前述的測量、定位等功能。

在視覺系統(tǒng)的基礎上，利用實現(xiàn)的視覺功能，加上機電和執(zhí)行系統(tǒng)，就組成了人們所熟知的各類智能化設備或解決方案。

機器視覺涉及什么產(chǎn)業(yè)鏈

從機器視覺的系統(tǒng)構成出發(fā)，我們大致勾勒出機器視覺涉及到的產(chǎn)業(yè)鏈組成（下圖）。和眾多的產(chǎn)業(yè)鏈組成結構一樣，機器視覺的產(chǎn)業(yè)鏈也包含了上、中、下游。

機器視覺上游的核心仍然集中在相機、鏡頭和算法軟件幾個部分，中游一般是承接上游硬件和下游需求間的設備或解決方案提供商。

而下游，依托不同領域的需求，可以建立起各類機器視覺應用場景。從廣為人知的自動駕駛（ADAS機器視覺），到智慧城市（安防類機器視覺），再到無人工廠（生產(chǎn)類/工業(yè)類機器視覺）。機器視覺技術給人類帶來的絕不僅僅是技術上的升級，更將是生活方式的巨大變革。

中國機器視覺起步于80年代的技術引進，隨著98年半導體工廠的整線引進，也帶入機器視覺系統(tǒng)。06年以前國內機器視覺產(chǎn)品主要集中在外資制造企業(yè)，規(guī)模都較小。06年開始，工業(yè)機器視覺應用的客戶群開始擴大到印刷、食品等檢測領域。

從2011年開始，隨著人工成本的增加和制造業(yè)的升級需求，加上計算機視覺技術的快速發(fā)展，越來越多機器視覺方案滲透到各領域，到2019年我國機器視覺市場規(guī)模已達近125億元左右。

隨著人們在生產(chǎn)生活中對智能化和信息化的需求不斷變多，對機器視覺的需求也在不斷增加。而伴隨著機器視覺涉及的圖像采集、圖像處理、深度學習和3D視覺幾大軟硬件相關技術的不斷發(fā)展和進步，我們相信未來將有無限的可能會被實現(xiàn)。

參考文獻：

【1】施特格.機器視覺算法與應用[M].清華大學出版社,2008.

【2】中國機器視覺行業(yè)快速發(fā)展：2019年市場規(guī)模將近125億元.中商情報網(wǎng)