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機(jī)器視覺（MV）是一種使用計(jì)算機(jī)和算法來(lái)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(dòng)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(gè)攝像頭組成，這些攝像頭分別捕捉、解釋信號(hào)并將信號(hào)發(fā)送到控制系統(tǒng)。對(duì)機(jī)器視覺市場(chǎng)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(dòng)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(jì)，從2022年到2027年，機(jī)器視覺市場(chǎng)的復(fù)合年增長(zhǎng)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(dòng)力。

Part1

先進(jìn)相機(jī)技術(shù)的轉(zhuǎn)變。分辨率超過4500萬(wàn)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(huì)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(cè)每個(gè)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(gè)極具影響力的轉(zhuǎn)變。基于規(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(gè)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(shí)別缺陷，并靈活應(yīng)對(duì)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(gè)更復(fù)雜、更強(qiáng)大的子集，也越來(lái)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(yùn)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(shí)間從數(shù)周減少到數(shù)小時(shí)。現(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(lái)

隨著工業(yè)自動(dòng)化的增加和智能設(shè)備數(shù)量的增長(zhǎng)，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備創(chuàng)建的數(shù)據(jù)將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。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(jià)值的數(shù)據(jù)，在對(duì)有用的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，識(shí)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(cè)性維護(hù)和用戶體驗(yàn)等流程。

機(jī)器視覺取代了人眼，使機(jī)器人和計(jì)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(lái)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(yùn)營(yíng)。根據(jù)MarketsandMarkets Research的說(shuō)法，2021年，全球機(jī)器視覺市場(chǎng)的價(jià)值為111億美元，預(yù)計(jì)在2022-2027年間將以7.4%的復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）增長(zhǎng)，到2027年將達(dá)到172億美元。

這一增長(zhǎng)的市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)力主要是由于對(duì)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(cāng)庫(kù)、制造廠和整個(gè)供應(yīng)鏈的工業(yè)自動(dòng)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(shí)，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了更大的獨(dú)立性和先進(jìn)的決策能力。兩者的結(jié)合通過使用算法來(lái)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(dòng)，并實(shí)施先進(jìn)的檢查流程。

將IIoT應(yīng)用與機(jī)器視覺集成將帶來(lái)諸多好處，例如：

01減少網(wǎng)絡(luò)帶寬

機(jī)器視覺在檢測(cè)中有著廣泛的應(yīng)用。通過AI傳感器增強(qiáng)的高性能相機(jī)系統(tǒng)，允許在數(shù)據(jù)源立即分析數(shù)據(jù)，大幅減少了向云服務(wù)器傳輸數(shù)據(jù)的需求，節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)帶寬。

02提高制造效率

在制造業(yè)中，人工智能機(jī)器視覺常被用于機(jī)器人制導(dǎo)系統(tǒng)，機(jī)器間可直接相互通信，而不是通過中央企業(yè)服務(wù)器進(jìn)行通信。減少了網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)負(fù)載，同時(shí)提高了數(shù)據(jù)處理的效率。

03預(yù)測(cè)性維護(hù)

機(jī)器視覺的另一個(gè)顯著特點(diǎn)是能夠發(fā)出警告信號(hào)。當(dāng)需要維護(hù)和維修時(shí)，先進(jìn)的IoT系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)故障及所需的維修措施，避免因設(shè)備故障帶來(lái)的全面停工。

04增強(qiáng)的客戶體驗(yàn)

機(jī)器視覺通過增加更多的自動(dòng)化、增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析和交流需要了解的信息，顯著改變了企業(yè)的服務(wù)模式。通過機(jī)器視覺的使用，企業(yè)可以創(chuàng)建富有創(chuàng)意、個(gè)性化和獨(dú)特的用戶體驗(yàn)，并推薦合適的產(chǎn)品，進(jìn)而影響客戶的購(gòu)買行為。

機(jī)器視覺中的關(guān)鍵技術(shù)

近年來(lái)，隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和機(jī)器視覺等技術(shù)的進(jìn)步，制造業(yè)迎來(lái)了一場(chǎng)數(shù)字革命。在機(jī)器視覺中，一個(gè)特別令人興奮的發(fā)展是3D視覺的出現(xiàn)，它有效提高了制造業(yè)的效率、精度和自動(dòng)化程度。雖然我們的人眼通過比較左眼和右眼的視角差異來(lái)自然地捕捉深度，但計(jì)算機(jī)通過硬件和軟件解決方案的組合也能實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，因此，3D視覺能使機(jī)器從視覺數(shù)據(jù)中感知深度和三維結(jié)構(gòu)。

目前，已有多種不同的技術(shù)方案可以實(shí)現(xiàn)3D視覺。其中，立體視覺方案是借助放置在不同位置的兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)來(lái)捕捉同一場(chǎng)景，然后通過比較這些圖像之間的差異提取深度信息；結(jié)構(gòu)化光方案則是將圖案（通常以光的形式）投影到場(chǎng)景上，相機(jī)捕捉其變形，通過分析圖案的變形方式將獲得有關(guān)場(chǎng)景中對(duì)象的深度和形狀的線索；飛行時(shí)間（ToF）方法包括向物體發(fā)送紅外光信號(hào)，然后測(cè)量光反射所需的時(shí)間，進(jìn)而確定被測(cè)對(duì)象與相機(jī)的距離；激光三角測(cè)量是3D機(jī)器視覺中常用的方法之一，它使用一個(gè)有源光源和一個(gè)相機(jī)，當(dāng)激光束投射在一條橫截面的線上，并被物體的形狀偏轉(zhuǎn)，即可獲得被測(cè)物的詳細(xì)輪廓。

01工業(yè)機(jī)器視覺2D和3D解決方案

ams OSRAM公司的Mira220是流水線式高靈敏度全局快門圖像傳感器，專為設(shè)計(jì)工程師提供了工業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用的2D和3D解決方案，非常適合無(wú)人機(jī)、機(jī)器人、智能門鎖以及移動(dòng)和可穿戴設(shè)備中的主動(dòng)立體視覺或3D結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)。

Mira220百萬(wàn)像素全局快門圖像傳感器有效分辨率為1600（H）x 1400（V），幀速率可達(dá)90fps，深度為12位。Mira220的先進(jìn)背照（BSI）技術(shù)將傳感器層堆疊在數(shù)字/讀出層之上，這種設(shè)計(jì)產(chǎn)生的占地面積僅為5.3毫米 × 5.3毫米，非常有利于實(shí)現(xiàn)芯片級(jí)封裝，使制造商能夠更自由地優(yōu)化智能眼鏡和VR耳機(jī)等空間受限產(chǎn)品的設(shè)計(jì)。Mira220還具有非常高的靈敏度和量子效率，像素大小僅為2.79μm，可搭配使用低功率發(fā)射器，無(wú)懼昏暗的照明條件。

此外，Mira220的功耗非常低，在睡眠模式下僅需4mW，在空閑模式下僅有40mW，即使在90fps的全分辨率下功耗也僅為350mW。Mira220傳感器采用MIPI CSI-2接口，可輕松與處理器和FPGA交互，芯片上的寄存器可通過標(biāo)準(zhǔn)I2C接口訪問，便于傳感器配置。JetCis評(píng)估系統(tǒng)采用基于Linux的開放式開發(fā)平臺(tái)，運(yùn)行在英偉達(dá)Jetson Nano嵌入式系統(tǒng)上。Mira220全局快門圖像傳感器可由JetCis評(píng)估系統(tǒng)支持，所有產(chǎn)品和評(píng)估套件均可在Mouser官網(wǎng)上找到。

圖1：Mira220高靈敏度全局快門圖像傳感器原理框圖（圖源：ams OSRAM）

02增強(qiáng)視覺AI開發(fā)的MPU和套件

視覺人工智能（Vision AI）是訓(xùn)練計(jì)算機(jī)復(fù)制人類視覺的系統(tǒng)，為此，設(shè)計(jì)人員開發(fā)了人臉檢測(cè)器、二維碼掃描儀等設(shè)備，以人類的方式識(shí)別和處理圖像和視頻中的物體。當(dāng)開發(fā)人員面臨新的基于視覺的物聯(lián)網(wǎng)任務(wù)（如物體或人員檢測(cè)等）的開發(fā)時(shí)，他們?nèi)匀幻媾R著重大挑戰(zhàn)。

Basler公司的AI視覺解決方案套件（AI Vision Solution Kit）是一種嵌入式視覺系統(tǒng)，用于物聯(lián)網(wǎng)視覺解決方案的簡(jiǎn)單原型制作。該套件主要面向數(shù)據(jù)科學(xué)家和現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用工程師，其集成的硬件和軟件設(shè)計(jì)包括Basler新開發(fā)的物聯(lián)網(wǎng)軟件架構(gòu)——Basler容器管理和云連接器，顯著降低了嵌入式硬件和軟件技術(shù)的復(fù)雜性和對(duì)開發(fā)人員專業(yè)知識(shí)的要求。

圖2：AI Vision Solution Kit可有效降低機(jī)器視覺系統(tǒng)的開發(fā)難度（圖源：Mouser）

結(jié)語(yǔ)

機(jī)器視覺領(lǐng)域的新興技術(shù)包括將機(jī)器視覺與人工智能、機(jī)器人和智能眼鏡相結(jié)合，它們可以塑造物聯(lián)網(wǎng)工業(yè)應(yīng)用的未來(lái)。3D機(jī)器視覺在制造業(yè)中的作用已經(jīng)慢慢滲透到主流產(chǎn)業(yè)中，隨著人工智能的進(jìn)步和物聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)展，3D機(jī)器視覺將在未來(lái)幾年成為制造業(yè)不可或缺的一部分。

機(jī)器視覺技術(shù)為供應(yīng)鏈提供了卓越的改進(jìn)，通過人工智能的集成使之得到了更有效的增強(qiáng)。這種進(jìn)步可以看作是人工智能與機(jī)器視覺的完美合作，機(jī)器視覺通過準(zhǔn)確、快速地提供人工智能做出復(fù)雜決策，人工智能算法還使機(jī)器能夠不斷學(xué)習(xí)，這意味著它們的性能會(huì)隨著時(shí)間的推移而不斷提高。對(duì)于工業(yè)機(jī)器人而言，將機(jī)器視覺與機(jī)械臂拾取解決方案結(jié)合使用，可以為機(jī)器人提供從包含多個(gè)物品的包裝中拾取單個(gè)物品所需的數(shù)據(jù)。從本質(zhì)上講，機(jī)器視覺為機(jī)器人提供了靈活的“眼睛”。

在快速發(fā)展的市場(chǎng)中，將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與機(jī)器視覺相結(jié)合的公司將通過展示創(chuàng)新、靈活性、效率和準(zhǔn)確性而脫穎而出。物聯(lián)網(wǎng)使企業(yè)能夠更好地利用時(shí)間、材料和勞動(dòng)力，從而提高效率。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺相結(jié)合，為發(fā)展和滿足競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)不斷變化的需求提供了機(jī)會(huì)。