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　　機器視覺是通過光學(xué)設(shè)備和非接觸式傳感器自動接收和處理真實物體的圖像，以獲得需要的信息或用于控制機器人/機械運動的設(shè)備。

　　機器視覺最早是在1960年代提出的。直到1980年代和1990年代，機器視覺才迎來了蓬勃的發(fā)展，而在21世紀(jì)之后，機器視覺技術(shù)進(jìn)入了成熟時期。

　　根據(jù)公開數(shù)據(jù)，2018年，全球用于工業(yè)自動化領(lǐng)域的機器視覺技術(shù)市場規(guī)模達(dá)到44.4億美元，預(yù)計2023年將達(dá)到122.9億美元，復(fù)合年增長率為21％。

　　與全球機器視覺產(chǎn)業(yè)相比，中國的機器視覺相關(guān)產(chǎn)業(yè)起步較晚，但發(fā)展迅速。從2011年到2019年，中國的機器視覺市場已從10億元躍升至100億元，并保持每年兩位數(shù)的增長速度。目前，我國已成為僅次于美國和日本的世界第三大機器視覺市場。

　　2020年新冠疫情的爆發(fā)，雖然對整個行業(yè)產(chǎn)生了一定影響，但卻成了機器視覺最大的“訓(xùn)練場”，如：無人機噴灑消毒、機器人非接觸式配送等，加速了公眾對機器人的認(rèn)知，從長遠(yuǎn)來看，這無疑將加速機器視覺行業(yè)的發(fā)展進(jìn)程，各個行業(yè)將使用機器視覺的功能特性更加多樣化，這將促進(jìn)該行業(yè)的全面升級。

　　從當(dāng)前的行業(yè)發(fā)展來看，機器視覺在功能中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在四個方面：

　　一、導(dǎo)航和定位

　　實際上，對于人眼來說，導(dǎo)航和定位是通過兩只眼睛確定目標(biāo)對象的相對位置和絕對位置。對于機器，它需要創(chuàng)建一對“眼睛”——3D視覺。

　　對于3D視覺，首先要談?wù)?D視覺的測量原理。當(dāng)前市場上有四種主要的3D視覺測量技術(shù)：雙目視覺，TOF，結(jié)構(gòu)光和激光三角測量。

　　1、雙目技術(shù)，目前是相對廣泛的3D視覺系統(tǒng)。它的原理就像我們的兩只眼睛，用兩個視點觀察同一景物以獲得不同視角的感知圖像，然后使用三角測量原理計算圖像的視差以獲得景物的三維信息。

　　雙目視覺對硬件的要求較低，因此可以在一定程度上控制成本。但是，它對環(huán)境照明非常敏感。受環(huán)境因素的影響，例如照明角度和照明強度的變化，將導(dǎo)致所拍攝圖片的亮度差異很大，這無疑增加了算法的要求。另外，相機基線（兩個相機之間的距離）限制了測量范圍。測量范圍與基線有很大關(guān)系：基線越大，測量范圍越遠(yuǎn)；基線越小，測量范圍越近。

　　雙目視覺的優(yōu)缺點決定了它更適合在生產(chǎn)現(xiàn)場的在線，產(chǎn)品檢測和質(zhì)量控制。當(dāng)然，某些產(chǎn)品也使用此技術(shù)原理，例如基于slam算法導(dǎo)航和定位的終端產(chǎn)品，體感攝像頭等。

　　2、TOF（全名：TimeOfFlight）飛行時間成像技術(shù)，其原理是連續(xù)向目標(biāo)發(fā)射光脈沖，然后使用傳感器接收從物體返回的光，通過探測光脈沖的飛行時間來獲得目標(biāo)物距離。

　　TOF的核心組件是光源和光接收模塊。它不需要類似雙目視覺算法即可進(jìn)行計算。它可以通過特定公式直接輸出對象的深度信息。因此，它具有響應(yīng)速度快，軟件簡單，識別距離長的特點。因為不需要獲取和分析灰度圖像，所以它不受外部光源的表面特性的影響。但是，TOF技術(shù)的缺點是分辨率低且無法精確成像。

　　這就決定了TOF技術(shù)更適合于遠(yuǎn)程3D信息收集。最常見的是自動駕駛領(lǐng)域的激光雷達(dá)。但是，由于自動駕駛行業(yè)的發(fā)展特點，該領(lǐng)域的激光雷達(dá)公司并不多。主要公司已經(jīng)占領(lǐng)了市場份額，后來進(jìn)入者的市場門檻已經(jīng)很高。近年來，隨著掃地機器人在ToC市場中的市場份額不斷增長，許多公司正在考慮使用TOF技術(shù)進(jìn)入該領(lǐng)域，并在其中占有一定份額。但是，TOF技術(shù)公司面臨的主要問題是如何降低成本，讓我們拭目以待。

　　3、結(jié)構(gòu)光技術(shù)，該技術(shù)是通過一個光源投射聘束結(jié)構(gòu)光，打到要測量的對象上，因為不同的對象具有不同的形狀，這將導(dǎo)致由于一些條紋或斑點而導(dǎo)致的不同變形。發(fā)生這種變形后，就需要通過算法計算出距離，形狀，大小和其他信息，以獲得物體的三維圖像。

　　結(jié)構(gòu)光技術(shù)不需要使用非常精確的時間延遲來測量，而且解決了雙目匹配算法的復(fù)雜性和魯棒性問題，因此具有計算簡單，測量精度高的優(yōu)點。而且由于沒有明顯的紋理和形狀變化，因而同樣可以精確測量，因此越來越多的行業(yè)應(yīng)用使用結(jié)構(gòu)光技術(shù)。最常見的一種是手機的面部識別。

　　4、激光三角測距技術(shù)，也是一種幾何測量方法。本質(zhì)上，它使用物體之間的三角幾何關(guān)系進(jìn)行距離測量。典型的應(yīng)用是使用激光作為光源的測量方案，該方案也基于光學(xué)幾何原理，并根據(jù)光源、物體和檢測器三者之間的幾何成像關(guān)系確定空間物體各點的三維坐標(biāo)。

　　這種方法通常使用激光作為光源，并使用CCD/CMOS相機作為檢測器，具有結(jié)構(gòu)光3D視覺的準(zhǔn)確，快速和低成本的優(yōu)點。根據(jù)幾何原理的計算，被測物體越近，CCD/CMOS上的位置差別越大，分辨率和精度越高。所以這種測量法在中近距離下的精度很高，特別適合中近距離測距，已成為室內(nèi)機器人測距定位的首選。

　　二、外觀檢查

　　外觀檢查是通過圖像處理技術(shù)完成的。圖像處理實際上是圖像信息的計算機處理。

　　圖像處理的主要目的是三個方面：提高圖像的視感質(zhì)量，提取圖像中包含的某些特征或特殊信息，對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，編碼和壓縮，以便于圖像的存儲和傳輸。而這些是檢查生產(chǎn)線上產(chǎn)品質(zhì)量問題的最佳應(yīng)用，這個環(huán)節(jié)也是替代勞動力的最重要部分。

　　此外，它在其他領(lǐng)域也有應(yīng)用，例如生成原始圖像的預(yù)覽圖，將相機安裝在汽車或無人駕駛飛機上以及使用圖像處理技術(shù)來處理相機拍攝的照片。

　　三、識別

　　從字面上可以看出，識別是一個認(rèn)識加辨別的過程，需要對機器進(jìn)行類似人的判斷。因此，識別主要通過圖像處理和深度學(xué)習(xí)的融合來實現(xiàn)此功能。

　　圖像處理把外部對象的信息轉(zhuǎn)換為機器語言，然后通過視覺感知完成信息的輸入。這個過程本質(zhì)上是機器學(xué)習(xí)的過程，將兩者疊加融合以使識別功能智能化。最常見的應(yīng)用是人臉識別和無人駕駛。

　　四、高精度檢測

　　高精度檢測實際上與第一個導(dǎo)航和定位功能原理相同。不同之處在于，它可能會把多種測量技術(shù)融合在一起，以形成一個高精度的檢測系統(tǒng)。

　　因為使用高精度檢測的行業(yè)通常在諸如精密加工和高端工業(yè)制造之類的高要求行業(yè)中，所以要求檢測精度達(dá)到um級。這些是人眼無法檢測到的，必須由機器完成。這也已成為工業(yè)4.0時代工業(yè)自動化的關(guān)鍵應(yīng)用。

　　人工智能和“中國制造2025”戰(zhàn)略的深入下行，勢必給機器視覺需求帶來持續(xù)增長。

　　機器視覺是一個技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)。核心技術(shù)的積累和持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵因素之一。我們期待出現(xiàn)更多的行業(yè)杰出人士，為整個行業(yè)的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。