機(jī)器視覺（MV）是一種使用計算機(jī)和算法來解釋、分析和理解周圍視覺信息的解決方案，是不同技術(shù)和方法的組合，主要用于自動提取圖像信息，為機(jī)器在工業(yè)和非工業(yè)環(huán)境中執(zhí)行給定任務(wù)提供操作指導(dǎo)和關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

在應(yīng)用中，機(jī)器視覺系統(tǒng)由多個攝像頭組成，這些攝像頭分別捕捉、解釋信號并將信號發(fā)送到控制系統(tǒng)。對機(jī)器視覺市場的新研究表明，相機(jī)、人工智能和芯片組的進(jìn)步正在推動在工業(yè)應(yīng)用中使用機(jī)器視覺系統(tǒng)的潛力。IoT Analytics預(yù)計，從2022年到2027年，機(jī)器視覺市場的復(fù)合年增長率將達(dá)到8%。

三大關(guān)鍵技術(shù)：助力機(jī)器視覺更廣泛應(yīng)用

機(jī)器視覺技術(shù)已經(jīng)存在了30多年，但最近的技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)檫M(jìn)一步拓展其采用提供了新的推動力。

Part1

先進(jìn)相機(jī)技術(shù)的轉(zhuǎn)變。分辨率超過4500萬像素的相機(jī)現(xiàn)在不僅優(yōu)于人眼，而且還能以極高的速度拍攝物體且不會失真。相機(jī)的進(jìn)步是引入了“基于事件的視覺傳感器”，與視神經(jīng)處理信息的方式類似，基于事件的視覺傳感器僅通過檢測每個像素的亮度變化就能捕獲圖像，與傳統(tǒng)的基于幀的視覺傳感器相比，它可以工作在更黑暗的環(huán)境或更惡劣的天氣條件下。

Part2

人工智能（AI）技術(shù)的轉(zhuǎn)變。從基于規(guī)則的機(jī)器視覺（基于預(yù)定參數(shù)的決策）到基于人工智能的機(jī)器視覺的轉(zhuǎn)變（基于適用MV模型輸出的決策），這是一個極具影響力的轉(zhuǎn)變?；谝?guī)則的MV是“剛性的”，僅適用于可量化、清晰和非常具體的特征，例如產(chǎn)品上的某種劃痕，它回答了一個yes/no的問題。而基于人工智能的MV可以為不可量化的特征提供準(zhǔn)確的結(jié)果，在更廣泛的背景和照明設(shè)置中識別缺陷，并靈活應(yīng)對產(chǎn)品外觀和缺陷類型的變化（如凹痕或變色）。深度學(xué)習(xí)作為人工智能的一個更復(fù)雜、更強(qiáng)大的子集，也越來越多地應(yīng)用與機(jī)器視覺應(yīng)用中。

Part3

AI芯片的技術(shù)進(jìn)步和轉(zhuǎn)變。新一代的AI芯片功能更強(qiáng)大，適合處理圖像和運行基于人工智能的機(jī)器視覺算法。這些進(jìn)步有助于將深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時間從數(shù)周減少到數(shù)小時?，F(xiàn)在，許多智能相機(jī)的機(jī)器視覺系統(tǒng)都配備了強(qiáng)大的AI芯片，例如ADLINK的NEON-2000-JNX系列內(nèi)置了英偉達(dá)Jetson Xavier NX模塊。

機(jī)器視覺改變工業(yè)的未來

隨著工業(yè)自動化的增加和智能設(shè)備數(shù)量的增長，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備創(chuàng)建的數(shù)據(jù)將呈指數(shù)級增長。在各種工業(yè)應(yīng)用中，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）可以智能地利用這些數(shù)據(jù)，機(jī)器視覺（MV）系統(tǒng)可以獲得有價值的數(shù)據(jù)，在對有用的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，識別模式后將這些數(shù)據(jù)用于分析和改進(jìn)工業(yè)操作，避免決策中出現(xiàn)失誤，還可以改善預(yù)測性維護(hù)和用戶體驗等流程。

機(jī)器視覺取代了人眼，使機(jī)器人和計算機(jī)能夠在視覺上感知和解釋周圍環(huán)境。它們使用先進(jìn)的成像技術(shù)，如相機(jī)、傳感器和成像處理算法來模擬人類視覺的能力，并使其能夠用于增強(qiáng)業(yè)務(wù)流程。這意味著機(jī)器可以執(zhí)行需要視覺檢查或分析的任務(wù)，從圖像或視頻流中提取有意義的信息，并使用這些信息做出智能決策。

目前，機(jī)器視覺是極令人興奮的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）和工業(yè)4.0技術(shù)之一，它的出現(xiàn)將徹底改變工業(yè)供應(yīng)鏈的運營。根據(jù)MarketsandMarkets Research的說法，2021年，全球機(jī)器視覺市場的價值為111億美元，預(yù)計在2022-2027年間將以7.4%的復(fù)合年增長率（CAGR）增長，到2027年將達(dá)到172億美元。

這一增長的市場驅(qū)動力主要是由于對加強(qiáng)質(zhì)量控制和檢查的需求不斷增加。與協(xié)作機(jī)器人和人工智能（AI）的集成，將極大地提高倉庫、制造廠和整個供應(yīng)鏈的工業(yè)自動化水平。當(dāng)機(jī)器視覺與IIoT（工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)）設(shè)備集成時，系統(tǒng)實現(xiàn)了更大的獨立性和先進(jìn)的決策能力。兩者的結(jié)合通過使用算法來提高機(jī)器視覺的智能，制造商可以更好地了解系統(tǒng)操作、工廠和工廠活動，并實施先進(jìn)的檢查流程。