未來機器視覺應該怎麽走?

未來（lái）機器視覺應該怎麽走?

隨著中國製造2025戰略的深（shēn）入，4.0時代背景下，智能工業機器人產業市場呈現出不斷增長的勢頭，其中充當工業機器人的機（jī）器視覺檢測功不可沒。

以我國（guó）目前的安防行業為例，安（ān）防技術一直（zhí）在演進。當行業完成網絡化和（hé）高清化後，智能應用成為各（gè）種安防廠商的熱門技術。應該說，從2012年開始，安防行業就（jiù）圍繞如何使（shǐ）產品和係統智能化應用進行（háng）了深入的研發和探討，引（yǐn）發了一波技術潮流（liú）。如果智能視頻分析是智能安全應用的2.0版本，那麽（me）機器視覺檢（jiǎn）測將開啟智能安全應用的2.0時代。

未來（lái），機器視（shì）覺檢（jiǎn）測將是AI人（rén）工智能快速發展的（de）一個分支。簡而言之，機器視覺就是（shì）用機（jī）器代替人眼來測量和判斷。通（tōng）過CMOS或CCD傳（chuán）感器將被（bèi）攝目標轉換（huàn）成圖像信號，傳輸到特殊的圖像（xiàng）處理係統，獲取被攝目標的形（xíng）態信（xìn）息，並根據像素分布、亮度、顏色等信息轉換成（chéng）數字信號;圖像係統對（duì）這些信號進（jìn）行各種計算，以提取目標的特征，然後（hòu）根（gēn）據判斷結果控製現（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（yīng）用於人臉識別和車牌識別。以智能交通行業為例，機器視覺具有成本低、穩定性強、準確性高、適用範圍廣的（de）優點。目前已廣泛應用於國內外高速公（gōng）路和公路的交通監控係統，體現在車牌識別、車身顏色識別、車型識別、違章識別、交通流量統計、交通流量控製等方麵。在工業應用中，還有視覺點膠機、視覺機器人等一係列設備，對（duì）廣大企業主（zhǔ）的開源節流有很大幫助。

此時會有（yǒu）人懷疑懷疑機器視覺和深度（dù）學習的（de）重疊性太大，是否兩者在安防行業是同一（yī）個概念的不同表達。其（qí）實如果隻從視頻監控行業來看，學習算法是機器視覺更高層次的（de）應用，因為它基於巨大的樣本采集掌握（wò）了大量的數據特征，而機器視（shì）覺主要擅長特征感（gǎn）知（zhī）、圖像預處理（lǐ）、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（tí）取來預測數據，從而提前預測各種緊急情況（kuàng）。