機器視覺（MV）是一種使用計算機和算法來解釋、分(fen)析(xi)和(he)理(li)解(jie)周(zhou)圍(wei)視(shi)覺(jiao)信(xin)息(xi)的(de)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)，是(shi)不(bu)同(tong)技(ji)術(shu)和(he)方(fang)法(fa)的(de)組(zu)合(he)

，主(zhu)要(yao)用(yong)於(yu)自(zi)動(dong)提(ti)取(qu)圖(tu)像(xiang)信(xin)息(xi)，為(wei)機(ji)器(qi)在(zai)工(gong)業(ye)和(he)非(fei)工(gong)業(ye)環(huan)境(jing)中(zhong)執(zhi)行(xing)給(gei)定(ding)任(ren)務(wu)提(ti)供(gong)操(cao)作(zuo)指(zhi)導(dao)和(he)關(guan)鍵(jian)數(shu)據(ju)。

在應用中，機器視覺係統由多個攝像頭組成，這些攝像頭分別捕捉、解釋信號並將信號發送到控製係統。對機器視覺市場的新研究表明，相機、人工智能和芯片組的進步正在推動在工業應用中使用機器視覺係統的潛力。IoT Analytics預計，從2022年到2027年，機器視覺市場的複合年增長率將達到8%。

三大關鍵技術：助力機器視覺更廣泛應用

機器視覺技術已經存在了30多年，但最近的技術轉變為進一步拓展其采用提供了新的推動力。

Part1

先進相機技術的轉變。分辨率超過4500萬像素的相機現在不僅優於人眼
，而且還能以極高的速度拍攝物體且不會失真。相機的進步是引入了“基於事件的視覺傳感器”，yushishenjingchulixinxidefangshileisi，jiyushijiandeshijiaochuanganqijintongguojiancemeigexiangsudeliangdubianhuajiunengbuhuotuxiang，yuchuantongdejiyuzhendeshijiaochuanganqixiangbi，takeyigongzuozaigengheiandehuanjinghuogengeliedetianqitiaojianxia。

Part2

人工智能（AI）技術的轉變。從基於規則的機器視覺（基於預定參數的決策）到基於人工智能的機器視覺的轉變（基於適用MV模型輸出的決策），這是一個極具影響力的轉變。基於規則的MV是“剛性的”

，僅適用於可量化、清晰和非常具體的特征
，例如產品上的某種劃痕，它回答了一個yes/no的問題。而基於人工智能的MV可以為不可量化的特征提供準確的結果
，在更廣泛的背景和照明設置中識別缺陷，並靈活應對產品外觀和缺陷類型的變化（如凹痕或變色）。深度學習作為人工智能的一個更複雜
、更強大的子集，也越來越多地應用與機器視覺應用中。

Part3

AI芯片的技術進步和轉變。新一代的AI芯(xin)片(pian)功(gong)能(neng)更(geng)強(qiang)大(da)，適(shi)合(he)處(chu)理(li)圖(tu)像(xiang)和(he)運(yun)行(xing)基(ji)於(yu)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)的(de)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)算(suan)法(fa)。這(zhe)些(xie)進(jin)步(bu)有(you)助(zhu)於(yu)將(jiang)深(shen)度(du)學(xue)習(xi)訓(xun)練(lian)時(shi)間(jian)從(cong)數(shu)周(zhou)減(jian)少(shao)到(dao)數(shu)小(xiao)時(shi)。現(xian)在(zai)，許(xu)多(duo)智(zhi)能(neng)相(xiang)機(ji)的(de)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)都(dou)配(pei)備(bei)了(le)強(qiang)大(da)的(de)AI芯片
，例如ADLINK的NEON-2000-JNX係列內置了英偉達Jetson Xavier NX模塊。

機器視覺改變工業的未來

隨著工業自動化的增加和智能設備數量的增長

，物聯網設備創建的數據將呈指數級增長。在各種工業應用中，機器學習（ML）可以智能地利用這些數據，機器視覺（MV）係(xi)統(tong)可(ke)以(yi)獲(huo)得(de)有(you)價(jia)值(zhi)的(de)數(shu)據(ju)，在(zai)對(dui)有(you)用(yong)的(de)數(shu)據(ju)進(jin)行(xing)排(pai)序(xu)，識(shi)別(bie)模(mo)式(shi)後(hou)將(jiang)這(zhe)些(xie)數(shu)據(ju)用(yong)於(yu)分(fen)析(xi)和(he)改(gai)進(jin)工(gong)業(ye)操(cao)作(zuo)
，避(bi)免(mian)決(jue)策(ce)中(zhong)出(chu)現(xian)失(shi)誤(wu)，還(hai)可(ke)以(yi)改(gai)善(shan)預(yu)測(ce)性(xing)維(wei)護(hu)和(he)用(yong)戶(hu)體(ti)驗(yan)等(deng)流(liu)程(cheng)。

機器視覺取代了人眼
，使機器人和計算機能夠在視覺上感知和解釋周圍環境。它們使用先進的成像技術，如相機、chuanganqihechengxiangchulisuanfalaimonirenleishijiaodenengli，bingshiqinenggouyongyuzengqiangyewuliucheng。zheyiweizhejiqikeyizhixingxuyaoshijiaojianzhahuofenxiderenwu
，congtuxianghuoshipinliuzhongtiquyouyiyidexinxi，bingshiyongzhexiexinxizuochuzhinengjuece。

目前
，機器視覺是極令人興奮的工業物聯網（IIoT）和工業4.0技術之一
，它的出現將徹底改變工業供應鏈的運營。根據MarketsandMarkets Research的說法，2021年
，全球機器視覺市場的價值為111億美元，預計在2022-2027年間將以7.4%的複合年增長率（CAGR）增長
，到2027年將達到172億美元。

這一增長的市場驅動力主要是由於對加強質量控製和檢查的需求不斷增加。與協作機器人和人工智能（AI）的集成，將極大地提高倉庫
、製造廠和整個供應鏈的工業自動化水平。當機器視覺與IIoT（工業物聯網）設(she)備(bei)集(ji)成(cheng)時(shi)
，係(xi)統(tong)實(shi)現(xian)了(le)更(geng)大(da)的(de)獨(du)立(li)性(xing)和(he)先(xian)進(jin)的(de)決(jue)策(ce)能(neng)力(li)。兩(liang)者(zhe)的(de)結(jie)合(he)通(tong)過(guo)使(shi)用(yong)算(suan)法(fa)來(lai)提(ti)高(gao)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)的(de)智(zhi)能(neng)，製(zhi)造(zao)商(shang)可(ke)以(yi)更(geng)好(hao)地(di)了(le)解(jie)係(xi)統(tong)操(cao)作(zuo)

、工廠和工廠活動，並實施先進的檢查流程。

將IIoT應用與機器視覺集成將帶來諸多好處，例如：

01減少網絡帶寬

機器視覺在檢測中有著廣泛的應用。通過AI傳感器增強的高性能相機係統，允許在數據源立即分析數據
，大幅減少了向雲服務器傳輸數據的需求
，節省了網絡帶寬。

02提高製造效率

zaizhizaoyezhong

，rengongzhinengjiqishijiaochangbeiyongyujiqirenzhidaoxitong
，jiqijiankezhijiexianghutongxin，erbushitongguozhongyangqiyefuwuqijinxingtongxin。jianshaolewangluoshangdeshujufuzai，tongshitigaoleshujuchulidexiaolv。

03預測性維護

機器視覺的另一個顯著特點是能夠發出警告信號。當需要維護和維修時
，先進的IoT係統可以預測故障及所需的維修措施
，避免因設備故障帶來的全麵停工。

04增強的客戶體驗

機器視覺通過增加更多的自動化
、增強數據分析和交流需要了解的信息，顯著改變了企業的服務模式。通過機器視覺的使用，企業可以創建富有創意、個性化和獨特的用戶體驗，並推薦合適的產品，進而影響客戶的購買行為。

機器視覺中的關鍵技術

近年來
，隨著物聯網、人工智能和機器視覺等技術的進步，製造業迎來了一場數字革命。在機器視覺中
，一個特別令人興奮的發展是3D視覺的出現，它有效提高了製造業的效率、精(jing)度(du)和(he)自(zi)動(dong)化(hua)程(cheng)度(du)。雖(sui)然(ran)我(wo)們(men)的(de)人(ren)眼(yan)通(tong)過(guo)比(bi)較(jiao)左(zuo)眼(yan)和(he)右(you)眼(yan)的(de)視(shi)角(jiao)差(cha)異(yi)來(lai)自(zi)然(ran)地(di)捕(bu)捉(zhuo)深(shen)度(du)
，但(dan)計(ji)算(suan)機(ji)通(tong)過(guo)硬(ying)件(jian)和(he)軟(ruan)件(jian)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)的(de)組(zu)合(he)也(ye)能(neng)實(shi)現(xian)這(zhe)一(yi)點(dian)，因(yin)此(ci)
，3D視覺能使機器從視覺數據中感知深度和三維結構。

目前，已有多種不同的技術方案可以實現3D視覺。其中，立體視覺方案是借助放置在不同位置的兩個或多個相機來捕捉同一場景，然後通過比較這些圖像之間的差異提取深度信息
；結構化光方案則是將圖案（通常以光的形式）投影到場景上，相機捕捉其變形，通過分析圖案的變形方式將獲得有關場景中對象的深度和形狀的線索；飛行時間（ToF）方法包括向物體發送紅外光信號，然後測量光反射所需的時間，進而確定被測對象與相機的距離；激光三角測量是3D機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)中(zhong)常(chang)用(yong)的(de)方(fang)法(fa)之(zhi)一(yi)，它(ta)使(shi)用(yong)一(yi)個(ge)有(you)源(yuan)光(guang)源(yuan)和(he)一(yi)個(ge)相(xiang)機(ji)，當(dang)激(ji)光(guang)束(shu)投(tou)射(she)在(zai)一(yi)條(tiao)橫(heng)截(jie)麵(mian)的(de)線(xian)上(shang)，並(bing)被(bei)物(wu)體(ti)的(de)形(xing)狀(zhuang)偏(pian)轉(zhuan)
，即(ji)可(ke)獲(huo)得(de)被(bei)測(ce)物(wu)的(de)詳(xiang)細(xi)輪(lun)廓(kuo)。

01工業機器視覺2D和3D解決方案

ams OSRAM公司的Mira220是流水線式高靈敏度全局快門圖像傳感器，專為設計工程師提供了工業機器視覺應用的2D和3D解決方案，非常適合無人機、機器人
、智能門鎖以及移動和可穿戴設備中的主動立體視覺或3D結構光係統。

Mira220百萬像素全局快門圖像傳感器有效分辨率為1600（H）x 1400（V），幀速率可達90fps
，深度為12位。Mira220的先進背照（BSI）技術將傳感器層堆疊在數字/讀出層之上，這種設計產生的占地麵積僅為5.3毫米 × 5.3毫米
，非常有利於實現芯片級封裝

，使製造商能夠更自由地優化智能眼鏡和VR耳機等空間受限產品的設計。Mira220還具有非常高的靈敏度和量子效率，像素大小僅為2.79μm，可搭配使用低功率發射器，無懼昏暗的照明條件。

此外
，Mira220的功耗非常低，在睡眠模式下僅需4mW
，在空閑模式下僅有40mW

，即使在90fps的全分辨率下功耗也僅為350mW。Mira220傳感器采用MIPI CSI-2接口，可輕鬆與處理器和FPGA交互
，芯片上的寄存器可通過標準I2C接口訪問，便於傳感器配置。JetCis評估係統采用基於Linux的開放式開發平台
，運行在英偉達Jetson Nano嵌入式係統上。Mira220全局快門圖像傳感器可由JetCis評估係統支持，所有產品和評估套件均可在Mouser官網上找到。

圖1：Mira220高靈敏度全局快門圖像傳感器原理框圖（圖源：ams OSRAM）

02增強視覺AI開發的MPU和套件

視覺人工智能（Vision AI）是訓練計算機複製人類視覺的係統，為此
，設計人員開發了人臉檢測器、二維碼掃描儀等設備，以人類的方式識別和處理圖像和視頻中的物體。當開發人員麵臨新的基於視覺的物聯網任務（如物體或人員檢測等）的開發時，他們仍然麵臨著重大挑戰。

Basler公司的AI視覺解決方案套件（AI Vision Solution Kit）shiyizhongqianrushishijiaoxitong
，yongyuwulianwangshijiaojiejuefangandejiandanyuanxingzhizuo。gaitaojianzhuyaomianxiangshujukexuejiahexianchangyingyonggongchengshi，qijichengdeyingjianheruanjianshejibaokuoBasler新開發的物聯網軟件架構——Basler容器管理和雲連接器，顯著降低了嵌入式硬件和軟件技術的複雜性和對開發人員專業知識的要求。

圖2：AI Vision Solution Kit可有效降低機器視覺係統的開發難度（圖源：Mouser）

結語

機器視覺領域的新興技術包括將機器視覺與人工智能、機器人和智能眼鏡相結合，它們可以塑造物聯網工業應用的未來。3D機器視覺在製造業中的作用已經慢慢滲透到主流產業中
，隨著人工智能的進步和物聯網的擴展，3D機器視覺將在未來幾年成為製造業不可或缺的一部分。

機ji器qi視shi覺jiao技ji術shu為wei供gong應ying鏈lian提ti供gong了le卓zhuo越yue的de改gai進jin，通tong過guo人ren工gong智zhi能neng的de集ji成cheng使shi之zhi得de到dao了le更geng有you效xiao的de增zeng強qiang。這zhe種zhong進jin步bu可ke以yi看kan作zuo是shi人ren工gong智zhi能neng與yu機ji器qi視shi覺jiao的de完wan美mei合he作zuo

，機ji器qi視shi覺jiao通tong過guo準zhun確que
、kuaisuditigongrengongzhinengzuochufuzajuece
，rengongzhinengsuanfahaishijiqinenggoubuduanxuexi，zheyiweizhetamendexingnenghuisuizheshijiandetuiyierbuduantigao。duiyugongyejiqireneryan，jiangjiqishijiaoyujixiebishiqujiejuefanganjieheshiyong
，keyiweijiqirentigongcongbaohanduogewupindebaozhuangzhongshiqudangewupinsuoxudeshuju。congbenzhishangjiang，jiqishijiaoweijiqirentigonglelinghuode“眼睛”。

在快速發展的市場中，將物聯網技術與機器視覺相結合的公司將通過展示創新
、靈活性、效率和準確性而脫穎而出。物聯網使企業能夠更好地利用時間、材料和勞動力，從而提高效率。物聯網技術與人工智能、機器學習和機器視覺相結合
，為發展和滿足競爭市場不斷變化的需求提供了機會。