【編者按】機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能廉侧，但并不僅僅是人眼的簡單延伸剂现，更重要的是具有人腦的一部分功能一一從客觀事物的圖像中提取信息刮盗，進行處理并加以理解效勺，最終用于實際檢測禁歧、測量和控制。

機器視覺技術是一門涉及人工智能、神經生物學架独、心理物理學挠囚、計算機科學、圖像處理脖旱、模式識別等諸多領域的交叉學科伞辛。機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息夯缺，進行處理并加以理解蚤氏，最終用于實際檢測、測量和控制踊兜。

機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能竿滨，但并不僅僅是人眼的簡單延伸，更重要的是具有人腦的一部分功能一一從客觀事物的圖像中提取信息捏境，進行處理并加以理解于游，最終用于實際檢測、測量和控制垫言。

一個典型的工業(yè)機器視覺應用系統(tǒng)贰剥，包括數字圖像處理技術、機械工程技術筷频、控制技術蚌成、光源照明技術、光學成像技術涯馆、傳感器技術秕刊、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術俺埋、人機接口技術等腮德。

發(fā)展歷史簡介

機器視覺的研究是從20世紀60年代中期美國學者L.R.羅伯茲關于理解多面體組成的積木世界研究開始的。當時運用的預處理俄脂、邊緣檢測枫技、輪廓線構成、對象建模相吭、匹配等技術秧朝，后來一直在機器視覺中應用。

羅伯茲在圖像分析過程中滴练，采用了自底向上的方法芋妻。用邊緣檢測技術來確定輪廓線，用區(qū)域分析技術將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域摊桅，這些技術統(tǒng)稱為圖像分割昭礁。其目的在于用輪廓線和區(qū)域對所分析的圖像進行描述，以便同機內存儲的模型進行比較匹配。實踐表明剪撬，只用自底向上的分析太困難摄乒，必須同時采用自頂向下，即把目標分為若干子目標的分析方法残黑，運用啟發(fā)式知識對對象進行預測馍佑。這同言語理解中采用的自底向上和自頂向下相結合的方法是一致的。在圖像理解研究中梨水，A.古茲曼提出運用啟發(fā)式知識拭荤，表明用符號過程來解釋輪廓畫的方法不必求助于諸如最小二乘法匹配之類的數值計算程序。

70年代以后疫诽，機器視覺形成幾個重要研究分支：一舅世、目標制導的圖像處理;二、圖像處理和分析的并行算法;三奇徒、從二維圖像提取三維信息;四雏亚、序列圖像分析和運動參量求值;五、視覺知識的表示;六摩钙、視覺系統(tǒng)的知識庫等罢低。

全球應用情況

在國外，機器視覺的應用普及主要體現在半導體及電子行業(yè)荚谢，其中大概40%-50%都集中在半導體行業(yè)和月。機器視覺系統(tǒng)還在質量檢測的各個方面已經得到了廣泛的應用，并且其產品在應用中占據著舉足輕重的地位蚯景。除此之外慨锅，機器視覺還用于其他各個領域前肥。

而在中國楣索，視覺技術的應用開始于90年代，因為行業(yè)本身就屬于新興的領域淀肿，再加之機器視覺產品技術的普及不夠媳惦，導致以上各行業(yè)的應用幾乎空白。目前國內機器視覺大多為國外品牌讯谎。國內大多機器視覺公司基本上是靠代理國外各種機器視覺品牌起家碎员，隨著機器視覺的不斷應用，公司規(guī)模慢慢做大乘硬，技術上已經逐漸成熟倾圣。

在行業(yè)應用方面，主要有制藥扁眯、包裝壮莹、電子、汽車制造、半導體命满、紡織涝滴、煙草、交通胶台、物流等行業(yè)歼疮，用機器視覺技術取代人工，可以提供生產效率和產品質量诈唬。例如在物流行業(yè)韩脏，可以使用機器視覺技術進行快遞的分揀分類，不會出現大多快遞公司人工進行分揀铸磅，減少物品的損壞率骤素，可以提高分揀效率，減少人工勞動愚屁。

提升三維技術

在現實生活中撑枯，我們越來越需要更多的三維模型來實現對物體或環(huán)境的全面掌握。獲得三維模型有兩種基本方式蛹活，一種是利用激光掃描儀簇抑，一種是拍攝照片。但激光掃描儀的成本高匕磅，也有可能會對樣本帶來一些損害枢蜗。第二種方式的成本小，而且在精度上也跟激光掃描儀相差無幾晃逞，因此成為了現在研究的一個熱點箍颗。

我們知道，一般的圖像上是沒有長度虽才、距離等深度信息的纲愁，而三維模型則能更加全面、精確地記錄環(huán)境寨都，可以直觀呈現物體的位置诫汇、距離、姿態(tài)等昼接。比如中國古代建筑全自動三維重建系統(tǒng)爽篷，能夠實現全自動三維建模，即從底層圖像處理到生成最終的三維模型慢睡，全部自動實現逐工，無需人工交互。它對圖像的拍攝方式也無特殊約束和限制漂辐，只需手持自由拍攝即可泪喊。在精度上佃却，也與激光掃描精度相當，精度小于3cm/100米窘俺，通過配備更高像素數量的相機和長焦鏡頭還可以實現毫米級重建饲帅。

此外，在實時定位與在線三維重建方面瘤泪，機器視覺也具有極大的應用潛力灶泵。將手機上攝像頭讀取的視頻作為輸入，通過初始化对途、特征點提取赦邻、動態(tài)模板特征點匹配、幾何變化計算階段后得到視頻每一幀中感興趣區(qū)域的位置锉寿。

目前轻樟，我國基于機器視覺的三維重建技術在國際上可以說處于領先地位，應用也比較廣泛泣虚。除了上述之外舟门，還能用在一些不太適合人工作業(yè)的環(huán)境監(jiān)測方面，像對露天煤礦的監(jiān)測坠痒，就是通過無人機對煤礦進行全方位拍攝锅星，生成三維模型來實時監(jiān)測礦山的變化。此外选阔，也能應用于城市規(guī)劃家统、數字媒體、三維試衣坎扰、牙模制造等多方面曹均。

未來發(fā)展趨勢

由于機器視覺是自動化的一部分，沒有自動化就不會有機器視覺物虑，機器視覺軟硬件產品正逐漸成為協(xié)作生產制造過程中不同階段的核心系統(tǒng)纤悉，無論是用戶還是硬件供應商都將機器視覺產品作為生產線上信息收集的工具，這就要求機器視覺產品大量采用標準化技術求泰，直觀地說就是要隨著自動化的開放而逐漸開放央渣，可以根據用戶的需求進行二次開發(fā)。

當今渴频，自動化企業(yè)正在倡導軟硬一體化解決方案，機器視覺的廠商在未來十年內也應該不單純是只提供產品的供應商北启，而是逐漸向一體化解決方案的系統(tǒng)集成商邁進卜朗。隨著中國加工制造業(yè)的發(fā)展，對于機器視覺的需求也逐漸增多咕村。隨著機器視覺產品的增多场钉，技術的提高蚊俺，國內機器視覺的應用狀況將由初期的低端轉向高端。由于機器視覺的介入逛万，自動化將朝著更智能泳猬、更快速的方向發(fā)展。

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