咱们常说，眼睛是人类心灵的窗户，那么给机器装一双眼睛，赋予它感知才能，使得它看懂世界，这便是核算机视觉作为人工智能最重要的环节之一。

　　机器视觉体系是指运用机器替代人眼做出各种丈量和判别。机器视觉是工程范畴和科学范畴中的一个十分重要的研讨范畴，它是一门触及光学、机械、核算机、形式辨认、图画处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个范畴的归纳性学科，其能以及运用规模跟着工业自动化的开展逐步完善和推行，其间母子图画传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、ARM嵌入式技能、图画处理和形式辨认等技能的快速开展，有力地推动了机器视觉的开展。

　　机器视觉是一种比较杂乱的体系。由于大大都体系监控方针都是运动物体，体系与运动物体的匹配和和谐动作尤为重要，所以给体系各部分的动作时刻和处理速度带来了严厉的要求。在某些运用范畴，例如机器人、飞翔物体导制等，对整个体系或许体系的一部分的分量、体积和功耗都会有严厉的要求。

　　一个完好的机器视觉体系包含：照明光源、光学镜头、 CCD 摄相机、图画收集卡、图画检测软件、监视器、通讯单元等。

　　1、当传感器探测到被捡测物体挨近运动至摄像机的摄影中心，将触发脉冲发送给图画收集卡；

　　2、图画收集卡依据已设定的程序和延时，将发动脉冲别离发送给照明体系和摄像机；

　　3、一个发动脉冲送给摄像机，摄像机完毕当时的摄影，从头开端一副新的摄影，或许在发动脉冲到来前摄像机处于等候状况，检测到发动脉冲后发动，在开端新的一副摄影前摄像机翻开曝光构件（曝光时刻事前设定好）；另一个发动脉冲送给光源，光源的翻开时刻需求与摄像机的曝光时刻匹配；摄像机扫描和输出一副图画；

　　4、图画收集卡接纳信号并经过A/D转化将模仿信号数字化，或许是直接接纳摄像机数字化后的数字视频数据；

　　图画收集部分一般由光源、镜头、数字摄像机和图画收集卡构成。收集进程可简略描绘为在光源供给照明的条件下，数字摄像机摄影方针物体并将其转化为图画信号，最终经过图画收集卡传输给图画处理部分。在规划图画收集部分时，要考虑到多方面的问题，首要是关于数字摄像机、图画收集卡和光源方面的问题。

　　照明是影响机器视觉体系输入的重要要素，其直接影响输入数据的质量和运用效果。到现在为止，还未有哪种机器视觉照明设备能通用各种运用，因而在实践运用中，需针对运用挑选相应的照明设备以满意特定需求。

　　照明体系按其照耀办法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频亮光照明等。其间，背向照明是指将被测物放在光源和摄像机之间，以进步图画的对比度。前向照明是光源和摄像机坐落被测物的同侧，其长处是便于装置。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，并依据其发生的畸变，解调出被测物的三维信息。频亮光照明是将高频率的光脉冲照耀到物体上，摄像机摄影要求与光源同。

　　光学摄像头的使命便是进行光学成像，一般在丈量范畴都又专门的用于丈量的摄像镜头，由于其对成像质量有着要害性的效果。摄像头需求留意的一个问题是畸变。这个就需求运用相应的畸变校对办法，现在也开发出了许多自动畸变自动校对体系。

　　CCD( Charge Coupled Device) 摄像机及图画收集卡共同完结对方针图画的收集与数字化。现在 CCD，CMOS等固体器材的运用技能，线阵图型灵敏器材，像元尺度不断减小，阵列像元数量不断添加，像元电荷传输速率也得到大幅进步。在根据PC机的机器视觉体系中，图画收集卡是操控摄像机摄影来完结图画的收集与数字化，并和谐整个体系的重要设备。

　　用于机器视觉的图画处理与剖析办法的中心是，处理方针的检测辨认问题。当所需求辨认的方针比较杂乱时，就需求经过几个环节，从不同的旁边面归纳来完结。

　　对方针进行辨认提取的时分，首要是要考虑怎样自动地将方针物从布景中分离出来。方针物提取的杂乱性一般就在于方针物与非方针物的特征差异不是很大，在确认了方针提取计划后，就需求对方针特征进行增强。

　　跟着核算机技能、微电子技能以及大规模集成电路的开展，图画信息处理作业越来越多地凭借硬件完结，如 DSP 芯片、专用的图画信号处理卡等。软件部分首要用来完结算法中并不老练又较杂乱或需不断完善改善的部分。这一方面进步了体系的实时性，一同又下降了体系的杂乱度。

　　关于人类来说，辨认和了解周围场景是一件十分简略的事，但关于机器人来说，却是一件很困难的事。首要困难有一下几个方面：

　　实践中的环境要素是多变的，场景中的许多要素，包含照明、物体形状、外表色彩、摄像机以及空间联系改变都会对生成的图画有影响。比方用于智能交通检测的设备，怎样保证其在恶劣气候下仍旧坚持较高的稳定性便是一个很难处理的问题。

　　图画处理与剖析技能是机器视觉的中心，所以构造出一个杰出的、习惯相关范畴运用的辨认算法显得尤为重要。并且现在的运用范畴越来越要求检测设备具有准确、高速地辨认出方针的才能，假如咱们不能构造出一个更好的辨认算法，就不能习惯不断添加的需求。

　　机器视觉所获取的数据量十分十分大的。比方用于手机上的人脸辨认功用，辨认一非必须投射多大几万个红外线点，这是一个巨大的数据。再比方交通检测方面看，一天累积下来的数据量也是惊人的。所以怎样处理如此大的信息量是个难题。不过跟着硬件技能的开展，这个问题将来会逐步得到处理。

　　机器视觉技能是核算机学科的一个重要分支，自起步开展至今，机器视觉现已有20多年的前史，其功用以及运用规模跟着工业自动化的开展逐步完善和推行。

　　80年代开端，开端了全球性的研讨热潮，机器视觉获得了蓬勃开展，新概念、新理论不断涌现。

　　初级阶段为1990～1998年，期间真实的机器视觉体系商场销售额微乎其微。首要的世界机器视觉厂商还没有进入我国商场。1990年曾经，仅仅在大学和研讨所中有一些研讨图画处理和形式辨认的实验室。在20世纪90年代初，一些来自这些研讨机构的工程师成立了他们自己的视觉公司，开发了第一代图画处理产品，人们可以做一些根本的图画处理和剖析作业。尽管这些公司用视觉技能成功地处理了一些实践问题，例如多媒体处理，印刷品外表检测，车牌辨认等，但由于产品自身软硬件方面的功用和可靠性还不够好，约束了他们在工业运用中的开展潜力。别的，一个重要的要素是商场需求不大，工业界的许多工程师对机器视觉没有概念，别的许多企业也没有认识到质量操控的重要性。

　　第二阶段1998～2002年界说为机器视觉概念引进期。自从1998年，越来越多的电子和半导体工厂，包含香港和台湾出资的工厂，落户广东和上海。带有机器视觉的整套的出产线和高档设备被引进我国。跟着这股潮流，一些厂商和制作商开端期望开展自己的视觉检测设备，这是真实的机器视觉商场需求的开端。设备制作商或OEM厂商需求更多来自外部的技能开发支撑和产品选型辅导，一些自动化公司抓住了这个机会，走了不同于上面说到的图画公司的开展路途——做世界机器视觉供货商的署理商和体系集成商。他们从美国和日本引进最先进的老练产品，给终端用户供给专业训练咨询服务，有时也和他们的商业伙伴一同开发整套的视觉检测设备。

　　经过长时刻商场开辟和培养，不只仅是半导体和电子工作，并且在轿车、食物、饮料、包装等工作中，一些尖端厂商开端认识到机器视觉对进步产品品质的重要效果。在此阶段，许多闻名视觉设备供货商，如：Cognex， Basler ， Data TranslaTIon， TEO，SONY开端触摸我国商场寻求本地合作伙伴，但符合要求的本地合作伙伴寥若晨星。

　　第三阶段从2002年至今，咱们称之为机器视觉开展期，从下面几点咱们可以看到我国机器视觉的快速添加趋势：

　　1、在各个工作，越来越多的客户开端寻求视觉检测计划，机器视觉可以处理准确的丈量问题和更好地进步他们的产品质量，一些客户乃至树立了自己的视觉部分。

　　2、越来越多的本地公司开端在他们的事务中引进机器视觉，一些是一般工控产品署理商，一些是自动化体系集成商，一些是新的视觉公司。尽管他们绝大大都尚没有充沛的报答，但都共同以为机器视觉商场潜力很大。资深视觉工程师和实践项目经历的缺少是他们面对的最首要的问题。

　　3、一些有几年实践经历的公司逐步给自己定位，以便更好的开展机器视觉事务。他们或许持续进步收集卡、图画软件开发才能，或许企图成为供给工业现场计划或视觉查看设备的首领厂商。单纯的署理依然是他们事务的一部分，但他们现已开端开发自己的技能或许窍门，在元件和体系的层次上。

　　4、经过几年寻觅署理的进程，许多跨国公司开端在我国树立自己的分支机构。一般他们在北京、上海、广东、深圳等树立自己在我国的分支机构，来办理要害的客户以及向合作伙伴供给技能和商务支撑。

　　机器视觉可以说是人工智能的最基层的根底设施层， 在人工智能工业工作运用最首要几个运用范畴中，机器视觉的运用范畴十分深、十分多，从整个工业链的全景图来讲，我国的人工智能工业处在快速的生态的构建期。

　　从整个机器视觉的范畴来讲，它是处在快速的重构期，经过商场剖析来看，机器视觉并不是特别新式的范畴，这从最早图画处理衍生到现在，商场上有许多大的厂商对智能安防和交通做了好久的深耕，他们最开端不是做机器视觉、人脸辨认发家的，在这几个工作中许多厂商都处于齐头并进、快速开展阶段。

　　赛迪参谋猜测到2018年我国人工智能商场规模会超越406亿，这个复合添加率会到达25.8%，增速是快于全球的整个添加率的。在商场结构上来讲，也是存在着全体的状况。出资规模来讲，在上一年一年，从出资的整个额度包含出资笔数都呈快速添加的态势，并且许多从事人工智能和机器视觉的企业数量也在快速地添加。

　　未来，经过人工智能方面利好的方针，在这四个范畴会有比较大的机会，安防、交通，金融，消费电子这是机器视觉范畴要点重视的运用工作方向。

　　第一是现在巨子做机器视觉，包含人工智能演进，他们都是呈开元化，这在我国来讲比方华为，对他们来说开源的思路，究竟开源怎样用，有许多理念上跟国外仍是有必定的间隔，许多开源做完代码自己封装自己用了，其实从整个思路来讲，国外开源理念上是更先进的。当然有其背面的原因，许多企业根本上在提交人工智能代码上走着开源化布置路途。

　　整个工业的演进方向，现在处在快速报答期。整个工业和产品技能演进会存在周期的动摇，机器视觉范畴以及核算机视觉，仍是处在快速的报答期，也便是说它的技能现已得到老练，商场重视度也在快速地上升，它是未来可以得到快速报答的要点产品和范畴。

　　最终便是在现在我国整个商场开展，包含政府的规划中，才智城市这个论题又从头炽热起来了，许多年前建设了许多，可是开展都不是特别顺畅，现在跟着人工智能整个工业开展，这个动力和热潮，首要原因便是技能实力可以处理真实的刚需和真实的问题，在数据方面咱们猜测本年我国才智城市建设数量超越500个，在整个才智城市的工业界说上来讲，机器视觉范畴需求量特别大的，许多的包含才智城市的界说便是说，什么叫才智城市，便是摄象头数量多少个，这是一个很刚性的标准，对智能，包含具有人脸辨认功用摄象头需求量未来是十分大的。

　　现在，最先进的机器视觉技能依然由欧美、日本等国家把握，发达国家针对工业现场的运用开发出了相应的机器视觉软硬件产品。我国现在正处于由劳动密集型向技能密集型转型的时期，对进步生成功率、下降人工本钱的机器视觉计划有着旺盛的需求，我国正在成为机器视觉技能开展最为活泼的区域之一。长三角和珠三角成为世界电子和半导体技能的搬运地，一同也就成为了机器视觉技能的聚集地。许多具有世界先进水平的机器视觉体系进入了我国，国内的机器视觉企业也在与世界机器视觉企业的良性竞赛中不断茁壮成长，许多大学和研讨所都在致力于机器视觉技能的研讨。

　　在国外，机器视觉首要运用在半导体及电子工作，其间，半导体工作占 40% ～ 50%。例如，PCB 印刷电路、SMT外表贴装、电子出产加工设备等。此外机器视觉还在质量检测的各方面及其他范畴均有着广泛运用。

　　近几十年来，在工业检测中运用视觉体系的非触摸、速度快、精度适宜、现场抗搅扰才能强等杰出的长处，使机器视觉技能得到了广泛的运用，取得了巨大的经济与社会效益。

　　自动视觉辨认检测现在现已用于产品外形和外表缺点查验，如木材加工检测、金属外表视觉检测、二极管基片查看、印刷电路板缺点查看、焊缝缺点自动辨认等。这些检测辨认体系归于二维机器视觉，技能现已较为老练，其根本流程是用一个摄像机获取图画，对所获取的图画进行处理及形式辨认，检测出所需的内容。

　　在医学范畴，机器视觉首要用于医学辅佐确诊。首要收集核磁共振、超声波、激光、Ｘ射线、γ射线等对人体查看记载的图画，再运用数字图画处理技能、信息交融技能对这些医学图画进行剖析、描绘和辨认，最终得出相关信息，对辅佐医师确诊人体病源巨细、形状和反常，并进行有用医治发挥了重要的效果。不同医学印象设备得到的是不同特性的生物组织图画，如Ｘ射线反映的是骨骼组织，核磁共振印象反映的是有机组织图画，而医师往往需求考虑骨骼有机组织的联系，因而需求运用数字图画处理技能将两种图画适当地叠加起来，以便于医学剖析。

　　智能交通监控范畴中，在重要的十字路口安放摄像头，就可以运用摄像头的快速摄影功用，完结对违章、逆行等车牌的车牌进行自动辨认、存贮，以便相关的作业人员进行查看。

　　人工检测法和桥检车法都是依托人工用肉眼对桥梁外表进行检测，其速度慢，功率低，漏检率高，实时性差，影响交通，存在安全隐患，很难大幅运用；无损检测包含激光检测、超声波检测以及声发射检测等多种检测技能，它们仪器贵重，丈量规模小，不能满意日益开展的桥梁检测要求；智能化检测有根据导电性材料的混凝土裂缝分布式自动检测体系和智能混凝土技能，也有最前沿的根据机器视觉的检测办法。导电性材料技能尽管运用方便，设备简略，本钱低价，可是均需求事前在混凝土结构上涂刷或许埋设导电性材料进行检测，并且智能混凝土技能还无法确认裂缝方位、裂缝宽度等一系列问题距实用化还有较长的间隔；而根据机器视觉的检测办法是运用CCD相机获取桥梁表观图片，然后运用核算机处理后自动辨认出裂缝图画，并从布景中分离出来然后进行裂缝参数的核算的办法，它具有快捷、直观、准确、非触摸、再现性好、习惯性强、灵活性高、本钱低价的长处，能解放劳动力，扫除人为搅扰，具有很好的运用远景。

　　据统计，混凝土桥梁的损坏有90%以上都是由裂缝引起的，因而对桥梁的健康检测首要是对桥梁表观的裂缝进行检测与丈量。根据机器视觉的桥梁检测技能首要包含三部分内容：桥梁表观图画的获取技能、根据图画的裂缝自动辨认理论与算法以及根据图画的裂缝宽度等病害程度定量化丈量办法。

　　根据机器视觉的自动化、智能化检测技能现已在路途、地道上得到了成功运用，在桥梁上也得到了开始的运用，但首要会集在视野开阔的高空混凝土构件表观图画获取技能上，在病害的自动辨认方面仍停留在理论研讨阶段，还无法运用于实践工程傍边。

　　针对量大面广的混凝土梁体，智能化视频桥梁检测车进入理论与要害部件模型的研制阶段，可是遭到桥梁细微裂缝自动辨认与明晰图画快速化获取难度大的约束，现在离到达实用化程度的要求还相距甚远。

　　机器视觉的诞生和运用，大幅解放了人类劳动力，一同进步了出产自动化水平，配备的运用功率、可靠性及稳定性等。跟着新技能、新理论在机器视觉体系中的运用，机器视觉将在国民经济的各范畴申发挥更大效果，其运用远景宽广，并为社会的开展带来了新的技能革命。

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