视觉是人类认知世界的重要手段,通过视觉获得的信息占人类获得外部信息的80%以上。人通过视觉感知外部世界信息,通过大脑进行相应的判断,做出相应的动作。给机器系统赋予类似的视觉功能,是人类长久以来的梦想。随着计算机、人工智能、光学、电子、控制技术的发展,特别是成像器件、高性能处理平台、深度学习技术的飞速进步,机器视觉(Machine Vision)技术,正在将这一梦想变为现实。机器视觉技术使得计算机系统能通过图像认知周围环境,并做出相应的判断,根据设定的规则控制系统的行为。这样就使得机器系统具备了类似人类视觉和判断的能力。
中国电子技术标准化研究院在《机器视觉发展白皮书》中对机器视觉的定义是:“机器视觉系统是集光学、机械、电子、计算、软件等技术为一体的工业应用系统,它通过对电磁辐射的时空模式进行探测及感知,可以自动获取一幅或多幅目标物体图像,对所获取图像的各种特征量进行处理、分析和测量,根据测量结果做出定性分析和定量解释,从而得到有关目标物体的某种认识并作出相应决策,执行可直接创造经济价值或社会价值的功能活动。”。简单地说,机器视觉就是用机器代替人眼和大脑来获取图像信息作各种测量和判断。机器视觉首先处理的是图像(视觉)信息,并根据处理结果对下一步动作给出控制。典型的机器视觉系统以计算机为中心,由视觉传感器、图像采集系统、图像处理系统和控制机构组成。视觉传感器和图像采集系统采集图像,并将光学图像转变为数字图像,图像处理系统对图像进行处理和分析,得到需要的各种信息,并做出相应的动作决策。可以在相当程度上代替人眼视觉系统,甚至具有比人眼视觉更高的分辨率、更快的速度,获得人眼所不能看到的波长范围的信息,完成快速检测、定位、识别、导航、测量等各种任务。
机器视觉的发展是从20世纪中期开始的。L.Robert在1965年发表了"三维物体的机器感知"这一著名论文,阐述了利用计算机科学所提供的手段实现从二维图像获得三维信息的可能性,开创了以理解三维场景为目的的三维机器视觉研究。二十世纪七十年代,Marr提出的视觉计算理论成为机器视觉理论研究的一个里程碑,该理论成为机器视觉研究的基础理论框架。
同时,计算机、光电、精密机械等硬件技术的进步也是日新月异,以深度学习为代表的人工智能算法给机器视觉系统赋予了更高的智能和信息感知能力。与当初相比,几乎每一个机器视觉系统的技术环节都出现了巨大的性能提升甚至质的飞跃。更高分辨率的图像、更快的处理器、更好的光源,更智能的算法,同时还伴随着成本的降低和体积的减小,这一切为机器视觉的发展准备了坚实的技术平台。
理论和器件的发展,加上来自社会生产的广泛需求,催生了机器视觉技术的飞速发展。时至今日,机器视觉已广泛应用于军事、制造业、半导体/电子、纺织、食品、印刷、医疗、烟草、交通、物流、娱乐、体育等许多行业,已经深入到我们生产、生活的各个方面。机器视觉已成为产值数十亿美元的新兴产业,并推动多个行业的革命性进步。以制造业为例,在以“深度感知、智能互联、智慧决策、精巧执行”为特征的智能制造技术体系中,机器视觉技术成为关键核心要素。
机器视觉将计算机和电子系统的高速计算能力、可重复性、快速反应能力与人眼视觉的高度智能化和抽象能力、判断能力结合,是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化的有效途径,堪称现代工业生产的“机器眼睛”,在精密质量检测、精密装配引导、识别识读中发挥重要作用,成为制造业“深度感知”必不可少的技术。而以机器视觉的感知能力和边缘算力加持改造传统设备,使得工业互联网的各个节点具备了感知和决策能力,从功能性设备转变为具备感知和执行力的智能型设备,最终将功能性互联升级为“智能互联”。机器视觉系统本身所具备的判断和决策能力,使得基于设备和产线的“智慧决策”成为可能,同时视觉系统也为基于工厂大数据的最优决策提供了数据基础。对于已有的高速精密自动化设备,机器视觉技术给它植入眼睛和大脑,使其具备强大的感知能力,可以更加精准和灵巧地应对柔性生产的要求,将自动生产升级为“精巧执行”。
作为国内机器视觉领域的龙头企业,凌云光凭借在在机器视觉上20多年持续自主研发的技术积累优势,形成纯自主的算法平台VisionWare和系列应用平台产品VisionAssembly,同时在消费电子制造行业,根据产品质量工艺研发了智能量测和检测的专业化装备,为各大零部件厂家提供端到端的视觉系统到整机智能装备的解决方案;在印刷行业以PrintingPlus印刷质量管理软件系统为基础,推出面向软包行业、彩盒行业、标签行业的印刷质量检测系统和智能生产解决方案;在锂电制造行业,以自主研发底层算法VisionWARE、常规特征+AI分类、智能交互系统等技术为基础,推出锂电池检测系统。目前产品已经广泛应用于印刷、电子制造、锂电池等行业的上下游产线中。
伴随着强劲的需求,以大恒、凌云光、精测等一大批国内机器视觉公司迅速发展起来,“给机器植入眼睛和大脑”,将极大的改变我们的生产和生活。机器视觉行业本身也将成长为极具成长力和吸引力的产业。
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