一臺(tai)機(ji)器為(wei)什么能看到你？因為(wei)它有了自己的(de)視覺。機(ji)器視覺技(ji)術是一門(men)涉及人工智能、神經生(sheng)物學、心理物理學、計算機(ji)科學、圖(tu)像(xiang)處理、模(mo)式識別等諸多領(ling)域(yu)的(de)交叉學科。機(ji)器視覺主要用計算機(ji)來模(mo)擬人的(de)視覺功能，從客(ke)觀事物的(de)圖(tu)像(xiang)中提取信息，進行處理并加以理解(jie)，最(zui)終用于實際檢測、測量和控制(zhi)，技(ji)術最(zui)大的(de)特點是速度快、信息量大、功能多。

　　機器視覺(jue)主要用計算機來模擬人(ren)的(de)視覺(jue)功能，但(dan)并(bing)不(bu)僅(jin)僅(jin)是人(ren)眼的(de)簡(jian)單延(yan)伸，更重要的(de)是具有人(ren)腦的(de)一(yi)部分功能一(yi)一(yi)從客觀事物(wu)的(de)圖像(xiang)中提取信息(xi)，進行處理并(bing)加以理解，最終用于實際檢測、測量和(he)控制。

　　一個典型的工業機(ji)器(qi)視(shi)覺應用系統，包括數(shu)字圖(tu)像處理技術(shu)(shu)(shu)(shu)、機(ji)械工程技術(shu)(shu)(shu)(shu)、控制技術(shu)(shu)(shu)(shu)、光源照明技術(shu)(shu)(shu)(shu)、光學成像技術(shu)(shu)(shu)(shu)、傳感(gan)器(qi)技術(shu)(shu)(shu)(shu)、模擬與數(shu)字視(shi)頻技術(shu)(shu)(shu)(shu)、計算機(ji)軟硬件技術(shu)(shu)(shu)(shu)、人機(ji)接口技術(shu)(shu)(shu)(shu)等。

　　發展歷史簡介

　　機器視(shi)覺(jue)的研(yan)究是(shi)從(cong)20世紀60年(nian)代中期美國學者L.R.羅(luo)伯茲關于理解多(duo)面體(ti)組成(cheng)的積木世界研(yan)究開(kai)始的。當時運用(yong)的預處(chu)理、邊緣檢測、輪(lun)廓(kuo)線構成(cheng)、對(dui)象建模(mo)、匹配(pei)等技術(shu)，后(hou)來一直在機器視(shi)覺(jue)中應用(yong)。

　　羅(luo)伯茲在圖(tu)(tu)像分析過(guo)程(cheng)中，采(cai)用了自底向上的方法。用邊緣檢(jian)測(ce)技術來確定輪廓線，用區(qu)域(yu)(yu)分析技術將(jiang)圖(tu)(tu)像劃分為(wei)由(you)灰度相(xiang)近的像素組成的區(qu)域(yu)(yu)，這些技術統(tong)稱為(wei)圖(tu)(tu)像分割。其目的在于用輪廓線和區(qu)域(yu)(yu)對所分析的圖(tu)(tu)像進(jin)(jin)行描述，以便同(tong)機內存儲的模型進(jin)(jin)行比較匹配。

　　實踐表明，只用(yong)自(zi)底向上的(de)(de)分析(xi)太困難(nan)，必須同(tong)時(shi)采用(yong)自(zi)頂(ding)向下，即把(ba)目(mu)標分為若干子目(mu)標的(de)(de)分析(xi)方(fang)法，運(yun)用(yong)啟(qi)(qi)發(fa)(fa)式知(zhi)識對對象進行預測。這同(tong)言(yan)語理(li)解(jie)中采用(yong)的(de)(de)自(zi)底向上和自(zi)頂(ding)向下相結合(he)的(de)(de)方(fang)法是(shi)一致(zhi)的(de)(de)。在圖像理(li)解(jie)研究中，A.古茲曼提出運(yun)用(yong)啟(qi)(qi)發(fa)(fa)式知(zhi)識，表明用(yong)符號過程(cheng)來(lai)解(jie)釋輪(lun)廓(kuo)畫的(de)(de)方(fang)法不必求助于諸如(ru)最小二(er)乘法匹配之類的(de)(de)數值計算程(cheng)序。

70年代以后，機器視(shi)覺(jue)(jue)形(xing)成(cheng)幾個重要研究分(fen)支：一、目(mu)標制導的(de)圖(tu)(tu)像處理；二、圖(tu)(tu)像處理和分(fen)析的(de)并行(xing)算(suan)法；三、從二維圖(tu)(tu)像提取三維信息(xi)；四、序(xu)列圖(tu)(tu)像分(fen)析和運動參量求值；五(wu)、視(shi)覺(jue)(jue)知識的(de)表示；六(liu)、視(shi)覺(jue)(jue)系統的(de)知識庫等。

　　全球應用情況

　　在(zai)國外，機器視覺的(de)應用(yong)普及主要(yao)體現(xian)在(zai)半導體及電子行業(ye)，其中大(da)概40%-50%都(dou)集中在(zai)半導體行業(ye)。機器視覺系統還在(zai)質量檢測的(de)各(ge)個方面已經得到(dao)了(le)廣泛(fan)的(de)應用(yong)，并且(qie)其產品在(zai)應用(yong)中占(zhan)據(ju)著舉足輕重的(de)地(di)位。除此之(zhi)外，機器視覺還用(yong)于其他(ta)各(ge)個領(ling)域。

　　而在中國，視(shi)覺(jue)(jue)技術(shu)的(de)應(ying)用(yong)開始于90年代(dai)，因為行業本(ben)身就屬于新興的(de)領域(yu)，再加之機(ji)器(qi)視(shi)覺(jue)(jue)產品技術(shu)的(de)普及(ji)不夠(gou)，導致以上各(ge)行業的(de)應(ying)用(yong)幾乎空白(bai)。目(mu)前國內機(ji)器(qi)視(shi)覺(jue)(jue)大(da)多(duo)為國外品牌(pai)。國內大(da)多(duo)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jue)(jue)公(gong)司基(ji)本(ben)上是靠代(dai)理國外各(ge)種機(ji)器(qi)視(shi)覺(jue)(jue)品牌(pai)起(qi)家，隨著機(ji)器(qi)視(shi)覺(jue)(jue)的(de)不斷應(ying)用(yong)，公(gong)司規模慢(man)慢(man)做大(da)，技術(shu)上已經逐漸成熟。

       在行(xing)(xing)(xing)業應用(yong)方面，主要有(you)制(zhi)藥、包裝、電(dian)子(zi)、汽(qi)車制(zhi)造、半(ban)導體、紡織(zhi)、煙草、交通、物(wu)流(liu)等行(xing)(xing)(xing)業，用(yong)機器視(shi)覺(jue)技(ji)術取代人工，可以(yi)提供(gong)生產效(xiao)率(lv)和產品(pin)質量。例(li)如在物(wu)流(liu)行(xing)(xing)(xing)業，可以(yi)使用(yong)機器視(shi)覺(jue)技(ji)術進(jin)行(xing)(xing)(xing)快(kuai)遞(di)的(de)分揀分類，不會出(chu)現(xian)大多快(kuai)遞(di)公司人工進(jin)行(xing)(xing)(xing)分揀，減(jian)少物(wu)品(pin)的(de)損壞(huai)率(lv)，可以(yi)提高分揀效(xiao)率(lv)，減(jian)少人工勞(lao)動(dong)。

主要問題和發展瓶頸

機器(qi)視覺可以看作是(shi)與人工智能和模式識別密切相(xiang)關的一個(ge)子學(xue)科(ke)或子領域。限制機器(qi)視覺發展(zhan)的瓶頸是(shi)多方(fang)面(mian)的，其中最重要的可以歸結(jie)為三個(ge)方(fang)面(mian)：計算能力不足、認知(zhi)理論未明以及精確識別與模糊特征之間的自相(xiang)矛盾。

1.機(ji)器視覺(jue)面向的(de)研究對(dui)(dui)(dui)象(xiang)主要(yao)是圖(tu)像和(he)視頻(pin)(pin)，其(qi)特點是數據量(liang)龐(pang)大、冗余信息多、特征空(kong)間(jian)維度(du)(du)高(gao)，同時考慮到真正的(de)機(ji)器視覺(jue)面對(dui)(dui)(dui)的(de)對(dui)(dui)(dui)象(xiang)和(he)問(wen)題的(de)多樣性，單一的(de)簡單特征提(ti)取(qu)算(suan)法（如(ru)顏色、空(kong)間(jian)朝向與頻(pin)(pin)率、邊界形狀等等）難以滿足算(suan)法對(dui)(dui)(dui)普適性的(de)要(yao)求，因(yin)此在(zai)設(she)計普適性的(de)特征提(ti)取(qu)算(suan)法時對(dui)(dui)(dui)計算(suan)能力和(he)存儲速度(du)(du)的(de)要(yao)求是十分巨大的(de)，這就造成了開發(fa)成本(ben)的(de)大幅度(du)(du)提(ti)高(gao)。

2. 如(ru)何讓機器(qi)認(ren)知這個(ge)世(shi)界？這一問題(ti)目(mu)前沒有(you)成熟的答(da)案，早期(qi)的人工智能(neng)理(li)論(lun)發展經歷了(le)符號主義學派(pai)、行為主義學派(pai)、連接主義學派(pai)等一系列的發展但都沒有(you)找到令人滿(man)意的答(da)案，目(mu)前較(jiao)新(xin)的思(si)想認(ren)為應該(gai)從分析、了(le)解(jie)和(he)模(mo)擬人類大腦的信(xin)息處理(li)功能(neng)去構建智能(neng)機器(qi)視覺系統，但神經科學的發展目(mu)前只能(neng)做到了(le)解(jie)和(he)模(mo)擬大腦的一個(ge)局部，而不是(shi)整體(ti)（當然計(ji)算能(neng)力限(xian)制也是(shi)原因之一）。事(shi)實上，我(wo)們對(dui)人是(shi)如(ru)何對(dui)一個(ge)目(mu)標或(huo)場(chang)景(jing)進行認(ren)知的這一問題(ti)仍(reng)停(ting)留在定(ding)性(xing)描述而非定(ding)量描述上。

3. 機器(qi)視(shi)覺(jue)系統經常被人(ren)詬病(bing)的(de)(de)(de)問題之(zhi)一(yi)就(jiu)是準(zhun)確(que)(que)性(xing)(xing)。以十年前如(ru)火(huo)如(ru)荼(tu)的(de)(de)(de)人(ren)臉(lian)識(shi)別算法(fa)為例，盡管一(yi)系列看似(si)優秀的(de)(de)(de)算法(fa)不(bu)斷問世，但(dan)目前為止在(zai)(zai)非指定(ding)大規模(mo)(mo)樣本庫下進行(xing)人(ren)臉(lian)識(shi)別的(de)(de)(de)準(zhun)確(que)(que)率仍然無(wu)法(fa)滿足實際應用的(de)(de)(de)需求，因(yin)此無(wu)法(fa)取代(dai)指紋或(huo)虹膜等近距(ju)接觸式生物(wu)特征(zheng)識(shi)別方法(fa)。這(zhe)一(yi)問題的(de)(de)(de)出現(xian)并非偶然。因(yin)為目標越(yue)精細(xi)，越(yue)復(fu)雜，信息越(yue)大，則其(qi)模(mo)(mo)糊性(xing)(xing)和不(bu)確(que)(que)定(ding)性(xing)(xing)也(ye)越(yue)強。人(ren)類之(zhi)所以能夠較好的(de)(de)(de)對(dui)人(ren)臉(lian)進行(xing)識(shi)別，其(qi)實也(ye)是以犧牲一(yi)定(ding)的(de)(de)(de)準(zhun)確(que)(que)性(xing)(xing)為代(dai)價的(de)(de)(de)。而機器(qi)視(shi)覺(jue)在(zai)(zai)做的(de)(de)(de)事情一(yi)方面想要借鑒人(ren)腦(nao)或(huo)人(ren)眼(yan)系統的(de)(de)(de)靈(ling)感(gan)去處理(li)復(fu)雜而龐(pang)大的(de)(de)(de)信息流，另一(yi)方面又想摒(bing)除人(ren)腦(nao)在(zai)(zai)模(mo)(mo)式識(shi)別方面存在(zai)(zai)的(de)(de)(de)精確(que)(que)性(xing)(xing)不(bu)足的(de)(de)(de)缺陷。這(zhe)顯然是一(yi)種(zhong)一(yi)廂(xiang)情愿(yuan)的(de)(de)(de)做法(fa)。

綜合以上三點，機器視覺的發展(zhan)在短期內難(nan)有重大突破，當前的實用(yong)技術仍然(ran)還是(shi)會集中在特(te)定性任務(wu)或特(te)定性目(mu)標的識(shi)別(bie)算法(fa)的開發上。

關于視覺測量研究：

（1）機器視(shi)覺(jue)測(ce)(ce)(ce)(ce)量的(de)可(ke)靠(kao)性。相比與(yu)其他測(ce)(ce)(ce)(ce)量手段，視(shi)覺(jue)的(de)最大(da)優點就(jiu)是可(ke)以(yi)快速獲得(de)三維信(xin)息，一張或幾張照片就(jiu)可(ke)以(yi)重(zhong)建出被測(ce)(ce)(ce)(ce)物(wu)體(ti)的(de)三維特(te)征(zheng)，進而實現測(ce)(ce)(ce)(ce)量。但正(zheng)如大(da)家所說，只要測(ce)(ce)(ce)(ce)量條(tiao)件、環境(jing)、被測(ce)(ce)(ce)(ce)物(wu)表面(mian)特(te)性等改變(bian)(bian)(bian)，有時甚至時稍加改變(bian)(bian)(bian)，結果則大(da)不一樣(yang)，測(ce)(ce)(ce)(ce)量重(zhong)復性和精度(du)更(geng)無從(cong)談起。這(zhe)也是目前機器視(shi)覺(jue)測(ce)(ce)(ce)(ce)量尺(chi)寸(cun)、位姿等參數時比較突出的(de)問(wen)題(ti)，特(te)別是在一些(xie)強(qiang)光(guang)干擾、溫度(du)場變(bian)(bian)(bian)化、光(guang)照條(tiao)件變(bian)(bian)(bian)化的(de)應用(yong)場合這(zhe)個問(wen)題(ti)尤(you)為突出。因此，視(shi)覺(jue)測(ce)(ce)(ce)(ce)量的(de)環境(jing)適應性問(wen)題(ti)解(jie)決難度(du)很大(da)，無法找到普(pu)適性的(de)方法，只能針對具體(ti)問(wen)題(ti)，研究相應光(guang)照、特(te)征(zheng)提取(qu)、匹(pi)配、重(zhong)建、標定(ding)等具體(ti)方法。

（2）測(ce)量(liang)精度(du)(du)問題(ti)。精度(du)(du)是(shi)測(ce)量(liang)系統的(de)重要指標。視(shi)覺測(ce)量(liang)精度(du)(du)依賴(lai)于相機分(fen)(fen)辨(bian)率(lv)(lv)、視(shi)場(chang)大小、圖(tu)像處(chu)理算法(fa)等等。CCD和CMOS的(de)制造(zao)工藝已(yi)取得長足進步，目(mu)前6000*4000pixel的(de)分(fen)(fen)辨(bian)率(lv)(lv)已(yi)經(jing)成為穩定商品。而采(cai)用壓電(dian)驅動芯片做(zuo)微米(mi)級移動進行像素細(xi)分(fen)(fen)的(de)方法(fa)和設備已(yi)經(jing)商品化，號稱分(fen)(fen)辨(bian)率(lv)(lv)可近20000*14000pixel。在軟件(jian)方面，各類(lei)算法(fa)層出(chu)不窮(qiong)，但具(ju)有普適(shi)性的(de)算法(fa)幾乎沒有，這(zhe)個(ge)在CV領域也是(shi)如此。因此，提(ti)高(gao)視(shi)覺測(ce)量(liang)的(de)普適(shi)性、并確保精度(du)(du)，目(mu)前似乎是(shi)個(ge)不可能完成的(de)任務。

綜上，視(shi)覺(jue)測量(liang)要大的突破(po)確(que)實很難(nan)，必須和應用(yong)光學、視(shi)覺(jue)認知、CV、人工(gong)智能(neng)等相(xiang)關學科進行深度交叉。

　　提升三維技術

　　在(zai)現實(shi)生活中(zhong)，我們越來(lai)越需要更多的(de)三(san)維(wei)模型(xing)(xing)來(lai)實(shi)現對物體(ti)或環境的(de)全面掌握。獲得三(san)維(wei)模型(xing)(xing)有兩種(zhong)(zhong)(zhong)基本方(fang)式(shi)(shi)，一種(zhong)(zhong)(zhong)是(shi)利用激(ji)光(guang)掃(sao)描(miao)(miao)儀(yi)，一種(zhong)(zhong)(zhong)是(shi)拍攝照(zhao)片(pian)。但激(ji)光(guang)掃(sao)描(miao)(miao)儀(yi)的(de)成(cheng)本高，也(ye)有可(ke)能會對樣本帶來(lai)一些損(sun)害。第二種(zhong)(zhong)(zhong)方(fang)式(shi)(shi)的(de)成(cheng)本小，而且在(zai)精度上也(ye)跟(gen)激(ji)光(guang)掃(sao)描(miao)(miao)儀(yi)相差(cha)無幾，因此(ci)成(cheng)為(wei)了現在(zai)研究的(de)一個熱(re)點。

　　我們知道，一般的(de)(de)圖(tu)像上是沒(mei)有長度(du)、距(ju)離等(deng)(deng)深度(du)信息的(de)(de)，而三維(wei)模(mo)型則(ze)能更加全(quan)面、精確地記(ji)錄環(huan)境，可(ke)以直觀呈現(xian)(xian)物體(ti)的(de)(de)位置、距(ju)離、姿(zi)態等(deng)(deng)。比如中國古代建(jian)筑(zhu)全(quan)自(zi)動三維(wei)重(zhong)建(jian)系統，能夠實現(xian)(xian)全(quan)自(zi)動三維(wei)建(jian)模(mo)，即從底層圖(tu)像處理到生成最終的(de)(de)三維(wei)模(mo)型，全(quan)部(bu)自(zi)動實現(xian)(xian)，無需(xu)人工交互。它對(dui)圖(tu)像的(de)(de)拍(pai)攝方式(shi)也無特(te)殊(shu)約(yue)束和(he)限制，只需(xu)手持(chi)自(zi)由拍(pai)攝即可(ke)。在精度(du)上，也與激光(guang)掃描精度(du)相當，精度(du)小于3cm/100米(mi)，通過(guo)配備更高像素數(shu)量的(de)(de)相機和(he)長焦鏡頭還可(ke)以實現(xian)(xian)毫米(mi)級(ji)重(zhong)建(jian)。

　　此外，在實(shi)時定位(wei)(wei)與在線三維重(zhong)建方面，機器視覺也具有(you)極(ji)大的應用潛力。將手機上攝像頭(tou)讀(du)取(qu)的視頻作為輸入，通過初(chu)始(shi)化、特征(zheng)點(dian)(dian)提取(qu)、動態模板特征(zheng)點(dian)(dian)匹配、幾(ji)何變(bian)化計算階(jie)段后得(de)到(dao)視頻每一(yi)幀(zhen)中(zhong)感興趣(qu)區(qu)域的位(wei)(wei)置(zhi)。

　　目前，我國(guo)基(ji)于機器視覺(jue)的三(san)維(wei)重(zhong)建技(ji)術(shu)在(zai)國(guo)際上可以(yi)說處于領先地位(wei)，應(ying)用也(ye)比較廣泛。除了上述之外(wai)，還能用在(zai)一些不(bu)太適合人(ren)工作業的環境監測方(fang)面，像對露天(tian)煤礦的監測，就是通(tong)過無人(ren)機對煤礦進行全方(fang)位(wei)拍(pai)攝(she)，生成三(san)維(wei)模型來(lai)實時(shi)監測礦山(shan)的變化。此外(wai)，也(ye)能應(ying)用于城(cheng)市規(gui)劃、數(shu)字媒體、三(san)維(wei)試衣(yi)、牙(ya)模制造(zao)等(deng)多方(fang)面。

　　未來發展趨勢

　　由于機(ji)器視(shi)覺(jue)(jue)是自(zi)動化(hua)的(de)一(yi)部(bu)分(fen)，沒有自(zi)動化(hua)就(jiu)不會有機(ji)器視(shi)覺(jue)(jue)，機(ji)器視(shi)覺(jue)(jue)軟硬(ying)件產(chan)品(pin)正(zheng)逐漸(jian)成為協作生產(chan)制造過(guo)程中不同階段的(de)核心(xin)系統，無論是用戶還是硬(ying)件供應(ying)商(shang)都(dou)將機(ji)器視(shi)覺(jue)(jue)產(chan)品(pin)作為生產(chan)線上信(xin)息收集的(de)工(gong)具，這就(jiu)要求機(ji)器視(shi)覺(jue)(jue)產(chan)品(pin)大量(liang)采用標(biao)準化(hua)技術(shu)，直觀地說就(jiu)是要隨著自(zi)動化(hua)的(de)開放(fang)而逐漸(jian)開放(fang)，可以根據(ju)用戶的(de)需求進行二次開發。

　　當今，自動(dong)化(hua)企業(ye)正在(zai)倡導軟硬(ying)一體化(hua)解決方案(an)，機(ji)器視(shi)覺(jue)的(de)(de)廠商(shang)(shang)在(zai)未來十年內也應該不單純(chun)是只提(ti)供產品的(de)(de)供應商(shang)(shang)，而是逐漸(jian)向一體化(hua)解決方案(an)的(de)(de)系統集(ji)成(cheng)商(shang)(shang)邁(mai)進。隨著(zhu)(zhu)中國(guo)加(jia)工制造(zao)業(ye)的(de)(de)發展(zhan)，對(dui)于(yu)機(ji)器視(shi)覺(jue)的(de)(de)需(xu)求也逐漸(jian)增多。隨著(zhu)(zhu)機(ji)器視(shi)覺(jue)產品的(de)(de)增多，技(ji)術的(de)(de)提(ti)高，國(guo)內機(ji)器視(shi)覺(jue)的(de)(de)應用狀況將(jiang)由初(chu)期(qi)的(de)(de)低(di)端(duan)轉向高端(duan)。由于(yu)機(ji)器視(shi)覺(jue)的(de)(de)介(jie)入，自動(dong)化(hua)將(jiang)朝著(zhu)(zhu)更智能(neng)、更快(kuai)速的(de)(de)方向發展(zhan)。

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