机器视觉

预测:2025年底全球机器视觉市场市值将超192亿美元

当下机器视觉技术已经渗入到我们的日常生活中,从手机里的美颜APP面目识别功能、人脸相册分类,到支付宝面部识别身份验证、储物柜人脸识别,以及工业机器人对物体准确抓取、物流机器人障碍避让等等都是运用了计算机视觉技术。

据美国商业资讯网站6月22日来自都柏林的报道,全球机器视觉市场正处于迅速发展之中,预计到2025年年底,市值将超过192亿美元。时至今日,机器视觉技术不仅成功应用于多个领域,并且应用范围还在逐步扩大。已由起初的电子制造业和半导体生产企业,发展到了包装、汽车、交通和印刷等多个行业。

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。运用在一些危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合;此外,在大批量工业生产过程中,机器视觉检测可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。

随着机器视觉的成本逐渐降低,有更多的方案、更强大的硬件、更聪明的算法出现,再加上物联网连接所有装置,机器视觉将成为绝佳的数据收集工具。

图像处理设备完成了捕获、采集和交换数据的过程,在互联生产过程中,这些数据都可以传输到价值链,触发更多智能行为。例如,检测生产设备的磨损状态,维护工厂设施,提醒管理者提前订购生产部件等。未来,视觉系统设备各部件的尺寸将变小,而速度、精度、分辨率会显著提高,因此普及率也会在几年内急剧增长。

机器视觉:让机器看世界

小时候第一次阅读艾萨克·阿西莫夫的《我,机器人》这篇小说时,故事中的类人机器人就深深吸引了我。这些机器人具备类人的视听以及与周围环境进行互动的能力。这些让人赞叹的能力打开了我的想象力大门。我甚至问过爸爸,这些机器人是否真的可以“看到”。现在,作为一名工程师我深刻了解到机器视觉以及“视力”对于机器人而言是多么重要。

移动相关应用的蓬勃发展使得人们对于智能未来的想象成为了现实——采用语音控制实现更智能的家居环境,更智能的传感器为实现智慧城市助力,更智能的工厂通过实现自动化解决了许多问题,智能的自动驾驶汽车更不用说了。机器视觉能够推动自主学习、自主决策和自主系统技术的发展。

机器视觉系统浅析

机器视觉对于硬件和软件有一定的要求。主要的要求之一是图像采集,这使用(大多数情况下)摄像头实现。例如,现代移动处理器具备摄像头接口,如MIPI CSI-2接口是许多移动相关应用中常用的接口。图像传感器可以很方便地捕获图像,并使用标准或自定义接口将传感器数据发送到处理单元。