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机器视觉的应用及其发展

   一台机器为什么能看到你?因为它有了自己的视觉?;魇泳跫际跏且幻派婕叭斯ぶ悄?、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科?;魇泳踔饕眉扑慊茨D馊说氖泳豕δ?,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制,技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。

  机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,但并不仅仅是人眼的简单延伸,更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。

  一个典型的工业机器视觉应用系统,包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。

  

发展历史简介

  机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术,后来一直在机器视觉中应用。

  罗伯兹在图像分析过程中,采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线,用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域,这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述,以便同机内存储的模型进行比较匹配。

  实践表明,只用自底向上的分析太困难,必须同时采用自顶向下,即把目标分为若干子目标的分析方法,运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中,A.古兹曼提出运用启发式知识,表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如最小二乘法匹配之类的数值计算程序。

  70年代以后,机器视觉形成几个重要研究分支:一、目标制导的图像处理;二、图像处理和分析的并行算法;三、从二维图像提取三维信息;四、序列图像分析和运动参量求值;五、视觉知识的表示;六、视觉系统的知识库等。

  

全球应用情况

  在国外,机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业,其中大概40%-50%都集中在半导体行业?;魇泳跸低郴乖谥柿考觳獾母鞲龇矫嬉丫玫搅斯惴旱挠τ?,并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外,机器视觉还用于其他各个领域。

  而在中国,视觉技术的应用开始于90年代,因为行业本身就属于新兴的领域,再加之机器视觉产品技术的普及不够,导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家,随着机器视觉的不断应用,公司规模慢慢做大,技术上已经逐渐成熟。

在行业应用方面,主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业,用机器视觉技术取代人工,可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业,可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类,不会出现大多快递公司人工进行分拣,减少物品的损坏率,可以提高分拣效率,减少人工劳动。

 

焊缝跟踪系统.jpg无序抓取.jpg

汽车零配件检测.jpg视觉搬运.jpg

包装检测.jpg药品检测.jpg


主要问题和发展瓶颈

机器视觉可以看作是与人工智能和模式识别密切相关的一个子学科或子领域。限制机器视觉发展的瓶颈是多方面的,其中最重要的可以归结为三个方面:计算能力不足、认知理论未明以及精确识别与模糊特征之间的自相矛盾。

1.机器视觉面向的研究对象主要是图像和视频,其特点是数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高,同时考虑到真正的机器视觉面对的对象和问题的多样性,单一的简单特征提取算法(如颜色、空间朝向与频率、边界形状等等)难以满足算法对普适性的要求,因此在设计普适性的特征提取算法时对计算能力和存储速度的要求是十分巨大的,这就造成了开发成本的大幅度提高。

2. 如何让机器认知这个世界?这一问题目前没有成熟的答案,早期的人工智能理论发展经历了符号主义学派、行为主义学派、连接主义学派等一系列的发展但都没有找到令人满意的答案,目前较新的思想认为应该从分析、了解和模拟人类大脑的信息处理功能去构建智能机器视觉系统,但神经科学的发展目前只能做到了解和模拟大脑的一个局部,而不是整体(当然计算能力限制也是原因之一)。事实上,我们对人是如何对一个目标或场景进行认知的这一问题仍停留在定性描述而非定量描述上。

3. 机器视觉系统经常被人诟病的问题之一就是准确性。以十年前如火如荼的人脸识别算法为例,尽管一系列看似优秀的算法不断问世,但目前为止在非指定大规模样本库下进行人脸识别的准确率仍然无法满足实际应用的需求,因此无法取代指纹或虹膜等近距接触式生物特征识别方法。这一问题的出现并非偶然。因为目标越精细,越复杂,信息越大,则其模糊性和不确定性也越强。人类之所以能够较好的对人脸进行识别,其实也是以牺牲一定的准确性为代价的。而机器视觉在做的事情一方面想要借鉴人脑或人眼系统的灵感去处理复杂而庞大的信息流,另一方面又想摒除人脑在模式识别方面存在的精确性不足的缺陷。这显然是一种一厢情愿的做法。

综合以上三点,机器视觉的发展在短期内难有重大突破,当前的实用技术仍然还是会集中在特定性任务或特定性目标的识别算法的开发上。

  未来发展趋势

  由于机器视觉是自动化的一部分,没有自动化就不会有机器视觉,机器视觉软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的核心系统,无论是用户还是硬件供应商都将机器视觉产品作为生产线上信息收集的工具,这就要求机器视觉产品大量采用标准化技术,直观地说就是要随着自动化的开放而逐渐开放,可以根据用户的需求进行二次开发。

  当今,自动化企业正在倡导软硬一体化解决方案,机器视觉的厂商在未来十年内也应该不单纯是只提供产品的供应商,而是逐渐向一体化解决方案的系统集成商迈进。随着中国加工制造业的发展,对于机器视觉的需求也逐渐增多。随着机器视觉产品的增多,技术的提高,国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。由于机器视觉的介入,自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。


点击次数:  更新时间:2020-10-28 14:57:58  【打印此页】  【关闭

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