1、機(jī)器視覺是人工智能重要的前沿技術(shù)

機(jī)器視覺是人工智能行業(yè)的重要前沿分支。機(jī)器視覺通過模擬人類視覺系統(tǒng)，賦予機(jī)器“看”和“認(rèn)知”的能力，是機(jī)器認(rèn)識(shí)世界的基礎(chǔ)。機(jī)器視覺利用成像系統(tǒng)代替視覺器官作為輸入手段，利用視覺控制系統(tǒng)代替大腦皮層和大腦的剩余部分完成對(duì)視覺圖像的處理和解釋，讓機(jī)器人自動(dòng)完成對(duì)外部世界的視覺信息的探測(cè)，做出相應(yīng)判斷并采取行動(dòng)，實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的指揮決策和自主行動(dòng)。作為人工智能的領(lǐng)域之一，視覺類技術(shù)是人工智能企業(yè)的布局重點(diǎn)，具有的技術(shù)分布。

機(jī)器視覺在智能制造領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，按功能主要可分為四大類：識(shí)別、測(cè)量、定位和檢測(cè)。識(shí)別功能指甄別目標(biāo)物體的物理特征，包括外形、顏色、字符、條碼等，其準(zhǔn)確度和識(shí)別速度是衡量的重要指標(biāo)；測(cè)量功能指把獲取的圖像像素信息標(biāo)定成常用的度量衡單位，然后在圖像中精確地計(jì)算出目標(biāo)物體的幾何尺寸，主要應(yīng)用于高精度及復(fù)雜形態(tài)測(cè)量；定位功能指獲取目標(biāo)物體的坐標(biāo)和角度信息，自動(dòng)判斷物體位置，多用于全自動(dòng)裝備和生產(chǎn)；檢測(cè)功能指對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行外觀檢測(cè)，判斷產(chǎn)品裝配是否完整和外觀是否存在缺陷。

2、 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(hào)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。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)物體的物理息；圖像傳感器模塊負(fù)責(zé)信息的光電信號(hào)轉(zhuǎn)換，目前主流的圖像傳感器分為CCD 與CMOS 兩類；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)；IO 模塊輸出機(jī)器視覺系統(tǒng)的結(jié)果和數(shù)據(jù)；顯示模塊方便用戶直觀監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行過程，實(shí)現(xiàn)圖像的可視化。

相對(duì)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(cè)速度等方面存在顯著優(yōu)勢(shì)。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(shì)進(jìn)一步提升，應(yīng)用領(lǐng)域也向多個(gè)維度延伸。

3、 機(jī)器視覺發(fā)展歷程

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。1960 年，美國學(xué)者Roberts 提出了從2D 圖像中提取三維結(jié)構(gòu)的觀點(diǎn)，引發(fā)了MIT 人工智能實(shí)驗(yàn)室及其它機(jī)構(gòu)對(duì)機(jī)器視覺的關(guān)注，并標(biāo)志著三維機(jī)器視覺研究的開始。

70 年代中期，MIT 人工智能實(shí)驗(yàn)室正式開設(shè)“機(jī)器視覺”課程，研究人員開始大力進(jìn)行“物體與視覺”相關(guān)課題的研究。1978 年，David Marr 開創(chuàng)了“自下而上”的通過計(jì)算機(jī)視覺捕捉物體形象的方法，該方法以2D的輪廓素描為起點(diǎn)，逐步完成3D 形象的捕捉，這一方法的提出標(biāo)志著機(jī)器視覺研究的重大突破。

80 年代開始，機(jī)器視覺掀起了性的研究熱潮，方法理論迭代更新，OCR 和智能攝像頭等均在這一階段問世，并逐步引發(fā)了機(jī)器視覺相關(guān)技術(shù)更為廣泛的傳播與應(yīng)用。

90 年代初，視覺公司成立，并開發(fā)出代圖像處理產(chǎn)品。而后，機(jī)器視覺相關(guān)技術(shù)被不斷地投入到生產(chǎn)制造過程中，使得機(jī)器視覺領(lǐng)域迅速擴(kuò)張，上百家企業(yè)開始大量銷售機(jī)器視覺系統(tǒng)，完整的機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)逐漸形成。（來源：機(jī)器人在線）