机器视觉——为人工智能产业化增快配上“眼睛”
发布时间：2021-06-10 17:52:36 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：美国制造工程师协会(SME)视觉分会和美国机器人工业协会(RIA)自动化视觉分会对机器视觉的定义为：是通过光学装置和非接触式的传感器，自动的接受和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人/机械运动的装置。 机器视觉最早被提出来是在20世纪6
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美国制造工程师协会(SME)视觉分会和美国机器人工业协会(RIA)自动化视觉分会对机器视觉的定义为：是通过光学装置和非接触式的传感器，自动的接受和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人/机械运动的装置。
机器视觉最早被提出来是在20世纪60年代，直到20世纪80到90年代，机器视觉才迎来了蓬勃发展，而在21世纪之后，机器视觉技术才步入成熟期。
有公开数据显示，在2018年，全球用于工业自动化领域的机器视觉技术市场规模达44.4亿美元，预计2023年将达122.9亿美元，其年复合增长率高达21%。
相较于全球机器视觉行业而言，中国的机器视觉相关产业起步较晚，但发展速度很快。自2011年到2019年，我国机器视觉市场从10亿元跃升到百亿级，每年都维持着两位数的增速。目前，中国已成为仅次于美国和日本的世界第三大机器视觉市场。
而2020年新冠疫情的爆发，虽然对整个行业有一定的冲击影响，但却成为了机器视觉最大的“练兵场””——无人机喷洒消毒、机器人无接触式配送等，加速了大众对机器人的认知，长期来看，这无疑会加速机器视觉行业的发展进程，各行各业将会对机器视觉的功能特性运用更加多元化，助推行业的全面升级。
从目前的行业发展来看，机器视觉在功能上的应用主要表现在四个方面：
一、导航和定位
对于人眼而言，导航和定位，实则就是通过双眼来目标物体的判定相对位置和绝对位置。于机器而言，则需为其造一双“眼睛”——3D视觉来实现的。
谈到3D视觉，首先说说3D视觉的测量原理。目前市场上主流的有四种3D视觉测量技术：双目视觉、TOF、结构光和激光三角测量。
1、双目技术，是目前较为广泛的3D视觉系统，它的原理就像我们人的两只眼睛，用两个视点观察同一景物，以获取在不同视角下的感知图像，然后通过三角测量原理计算图像的视差，来获取景物的三维信息 。
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双目视觉对于硬件要求低，因而能一定程度上控制成本。但它对于环境光照非常敏感，光照角度变化、光照强度变化等环境因素的影响，拍摄的图片亮度差别会比较大，这无疑加大了对算法的要求。另外相机基线(两个摄像头间距)限制了测量范围，测量范围和基线关系很大：基线越大，测量范围越远;基线越小，测量范围越近。
双目视觉优劣势决定了它更适合于制造现场的在线、产品检测和质量控制。当然也有一些产品也会用此技术原理，如基于slam算法导航定位的终端产品、体感摄像头等。
2、TOF(全称：Time Of Flight)飞行时间法成像技术，它的原理是通过给目标物连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行时间来得到目标物距离。
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