機器視覺主要研究用計算機來模擬人的視覺功能，通過攝像機等得到圖像，然后將它轉換成數字化圖像信號，再送入計算機，利用軟件從中獲取所需信息，做出正確的計算和判斷，通過數字圖像處理算法和識別算法，對客觀世界的三維景物和物體進行形態(tài)和運動識別，根據識別結果來控制現場的設備動作。從功能上來看，典型的機器視覺系統(tǒng)可以分為：圖像采集部分、圖像處理部分和運動控制部分，計算機視覺是研究試圖建立從圖像或者多維數據中獲取“所需信息”的人工智能識別系統(tǒng)。正廣泛地應用于醫(yī)學、軍事、工業(yè)、農業(yè)等諸多領域中。

視覺技術研究與應用的必要性

視覺技術在國內外發(fā)展極其必要。2008年經濟危機極大沖擊了美國至全球的各個領域。美國汽車制造業(yè) “Big Three”頻臨破產，進一步自動化是唯一出路。美國政府推行“Made in US” 計劃。出臺多個政策刺激鼓勵企業(yè)技術發(fā)明創(chuàng)新，視覺技術的應用就顯得非常必要。近年在國內，勞動力工資成本大幅提高，很多生產企業(yè)遷移到人力資源更低廉的國家和區(qū)域，食品、醫(yī)藥質量事件不斷。“Made in China”在世界聲譽亟需提高，為提高質量保持競爭力，各領域的視覺檢測及高度自動化勢在必行。視覺檢測對工業(yè)自動化的重要性與日俱增，工業(yè)自動化需求對視覺技術的推動高度集成化。

國外典型研究與應用 對于機器視覺技術，世界各國都在研究與應用。

1994年S.T rika等研究了一種基于機器視覺的多面體零件特征提取技術，獲得零件特征。1998年，J.Merlet等將機器視覺技術應用于部件裝配。同年， Du-Ming Tsai等將機器視覺和神經網絡技術相結合， 實現對機械零件表面粗糙度的非接觸測量。2003年，Eladaw .iA.E將機器視覺技術用于數控銑加工中， 以獲得實時加工數據。日本的視覺識別機器人研究，從數量或研究成果看都占據著明顯的領先地位.美英德韓也都在開展相關研究。國外的卡耐基-梅隆M.A.Smith等提出了一種在視頻幀中檢測文字的方法。韓國Soongsil大學的Kim基于支持向量機和Camshift算法檢測視頻幀中的文字。

相對國外，國內計算機視覺技術應用研究起步較晚，與國外有差距，還需進一步在深度、廣度及實踐方面作出努力。國內的李留格等采用BP神經網絡來進行輪胎胎號字符識別；李朝輝等利用形態(tài)算子提取視頻幀的高頻分量，把文本字符從復雜的視頻中分離出來；周詳等利用改進的BP神經網絡對字符進行識別，提高了識別率和識別速度。字符識別技術是機器視覺領域的一個重要分支，在文字信息處理，辦公自動化、實時監(jiān)控系統(tǒng)等高技術領域，都有重要的使用價值和理論意義。

字符在線識別系統(tǒng)組成 為達到識別目的，識別系統(tǒng)由硬件和軟件構成。

硬件系統(tǒng)主要有血袋編號檢測臺機械結構、LED陣列照明系統(tǒng)、血袋編號圖像采集系統(tǒng)、攝像機和計算機等。軟件部分是系統(tǒng)的核心，主要由圖像預處理、字符定位、字符傾斜校正、字符分割、字符識別等部分組成。

識別系統(tǒng)的實現

系統(tǒng)基于labVIEW編程、圖像處理、微型計算機接口技術等實現輸血袋的文字在線識別。使用圖像灰度化技術、平滑、校正、直方圖均衡化等技術進行圖像預處理。使用投影定位法等對字符進行定位。使用投影法、模版匹配等進行傾斜角度調整。使用垂直投影法對字符進行分割。使用了BP神經網絡來識別分割后的字符。為提高識別率，設計訓練了三個神經網絡：字母網絡、數字網絡、字母與數字網絡。

實驗結果

利用該系統(tǒng)做過多次實驗，測試了大量數據，整體看，系統(tǒng)穩(wěn)定可靠，系統(tǒng)對輸血袋文字識別程度非常高。本系統(tǒng)提高生產效率和生產過程的自動化程度，并為機器視覺系統(tǒng)應用于此種生產線，提供了成功的先例和經驗。但由于各種原因，也會對識別的結果有一定的影響，因此，在識別率方面，尚有一定的差距。

機器視覺技術在應用中存在問題

雖然機器視覺技術目前已廣泛應用到各領域，但由于其自身或配套技術上仍有不完善的地方，要廣泛的應用還有一定限制。而圖像處理算法的效率高低是計算機視覺成功應用的關鍵，盡管國內外都提出一些新的算法， 但是大部分仍處于實驗階段。特別是有復雜背景的工業(yè)現場，對視覺識別技術的識別率和精度降低。 機器視覺技術應用前景極為廣闊，目前應用于生產生活各領域，但我國發(fā)展滯后，在工業(yè)檢測中離實用化、商業(yè)化還有差距，因此亟待提高我國機器視覺技術的發(fā)展速度和水平，達到工業(yè)生產的智能化、現代化，為我國的現代化建設做出應有貢獻。

鋼鐵制造廠運用機器視覺優(yōu)化效率及質量

鋼鐵制造過程中，辨識及追溯其產品是一項困難的任務。要快速且精準地查詢、追溯、檢索品項，幾乎每個產業(yè)都將條形碼辨識看作一項非常重要的技術，使得庫存及庫存控制系統(tǒng)有重大的進步。當一家日本鋼鐵制造商尋求方法提升辨識及追蹤自家產品質量時，The Imaging Source 映美精相機的機器視覺產品為他們提供了解決方案。

機器視覺與條形碼追溯：使用機器視覺進行條形碼辨識，能很容易地追蹤及檢視大型鋼鐵。 挑戰(zhàn)：建立一套穩(wěn)健的條形碼辨識系統(tǒng) 線性（一維）條形碼提供可靠的追蹤及追溯功能已長達幾十年。即使掃描條形碼為非常簡單且高度自動化的動作，但如果我們可精確地控制條形碼在產品上的位置及方向，一維條形碼仍為最穩(wěn)健的掃描方式。然而，許多鋼鐵制品通常巨大笨重，增加掃描定位困難，許多鋼鐵工廠不得不選擇以人工的方式追蹤制品，例如快速噴漆、粉筆做記、人為辨別及手抄數據紀錄等方式。而吵雜、繁忙、光線不足的工作環(huán)境、易耗損的卷標（記號）及其他人為因素（如工作疲乏等），皆可能導致產線出錯，造成更多時間及金錢損失。

解決方案：變焦相機擷取條形碼影像及可視化信息 鋼鐵工廠工程師選擇The Imaging Source映美精相機的GigE 彩色變焦相機，搭配條形碼辨識軟件IC Barcode。變焦相機搭載全局及卷簾快門感光組件，提供130~500MP像素分辨率，包含電動變焦、聚焦及光圈控制，通過以太網絡供電GigE接口驅動。安裝于輸送帶上的相機，即便與物體的距離改變或沒有定位于最佳位置，光學變焦功使其不僅能擷取條形碼影像，還可以實時獲得其他可視化信息，檢查產品是否有瑕疵，把控產品質量。

變焦相機安裝于生產線：即便不是定位在最準確的位置，也能擷取條形碼影像與其他可視化信息，把控產品質量。 通過相機的GigE接口，影像數據便轉換至主計算機。不同于激光掃描系統(tǒng)，圖像式條形碼辨識并不僅限于一維條形碼，該系統(tǒng)使產線經理可以使用一維或二維條形碼，甚或兩者同時交替使用。例如，IC Barcode軟件高效穩(wěn)健的條形碼辨識算法，能夠迅速地偵測并辨識任何方位的一維與二維條形碼。此外，也可設定只掃描特定條形碼圖形及方位，或設定感興趣區(qū)域（ROI）來加速偵測及解碼。同時，IC Barcode將條形碼圖像數據轉換成可用的訊息并儲存于主計算機中，供未來讀取使用。

在質量管控上，鋼鐵制品常常出現各種表面瑕疵。因此，增設圖像式條形碼系統(tǒng)能夠提升質量控制效益。The Imaging Source映美精相機的產品內置光學鏡頭，可快速調整以捕獲鋼鐵制品圖像，幫助品管經理通過機器視覺技術來檢查產品。該視覺系統(tǒng)有助于減少高代價錯誤，提升管控效率，提高精準度及員工的安全性。

國內機器視覺發(fā)展如何實現逆風翻盤？

我國機器視覺產業(yè)發(fā)展起步晚，但增速迅猛，技術集中且升級較快。當下，國內機器視覺發(fā)展的重要任務，是深耕好電子和半導體領域主要市場，在此基礎上不斷開拓出更加智能化、數字化的細分市場。 全球機器視覺發(fā)展至今，已有三十余年歷史，我國機器視覺從90年代末發(fā)展以來，也已經有了十余年的發(fā)展經驗。在這個過程中，圖像處理、光學成像、傳感器、處理器等技術的飛速崛起帶動了機器視覺的蓬勃發(fā)展，各種新概念、新理論的不斷涌現，也使得機器視覺技術與時俱進、日久彌新。 隨著生產逐漸從勞動密集型向技術密集型轉移，我國對能提效增速、減少成本的機器視覺技術需求也愈發(fā)旺盛，在國際先進機器視覺企業(yè)和國內企業(yè)的共同作用下，如今，我國已經成為機器視覺技術的主要集散地，同時，國內市場也已成為全球機器視覺產業(yè)發(fā)展的主要市場之一。

國內機器視覺發(fā)展現狀 一直以來，全球機器視覺市場都保持著穩(wěn)定發(fā)展態(tài)勢，從2015年至2017年，全球機器視覺市場規(guī)模從40多億美元擴大到70多億美元，年均增長率維持在兩位數左右，相關機構預測，至2020年全球市場將突破百億大關，2025年將爭取達到200億。

目前，美國和日本占據著全球機器視覺市場超過一半的份額，而我國因為起步較晚，與其差距較大。2015年我國機器視覺市場為3.5億美元，僅占全球市場份額的8%左右。 不過，隨著十三五規(guī)劃對制造業(yè)技術創(chuàng)新的強調，和中國制造2025戰(zhàn)略的持續(xù)推進，我國機器視覺迎來了爆發(fā)式增長。

進入工業(yè)4.0時代以來，國內機器視覺市場常年以20%以上的增速飛速發(fā)展，并將繼續(xù)維持這個全球領先的增速對前面國家實現追趕。 辰視智能在工業(yè)級機器視覺領域也有多年深耕，并研發(fā)出工業(yè)機器人3D視覺引導系統(tǒng)、二維定位以及檢測等國內領先的技術。 市場在高速增長，持續(xù)擴大的同時，機器視覺先進技術也在不斷向國內市場聚集。一方面緣于國外企業(yè)帶來了先進系統(tǒng)和技術，另一方面主要得益于國內技術的自我發(fā)展。

據了解，從2016年以來，國內機器視覺技術相關專利申請常年連續(xù)兩年維持在1000項以上，為2010年以來的最大值，這個成績相對于全球機器視覺專利的數量來說也很亮眼。 遺憾的是，雖然專利申請眾多，技術發(fā)展迅猛，但商業(yè)化落地程度卻遠遠不夠。因為如此眾多的專利之中，基本都是大學或研究機構申請居多，企業(yè)專利相對較少，這就意味著國內大部分機器視覺技術仍然停留在研究和試驗階段，距離真正商業(yè)化應用還有一定距離。 電子和半導體領域為國內機器視覺增長主力 從全球應用領域的演變來看，機器視覺最初在電子和半導體領域獲得了廣泛應用。不少專家認為，國際機器視覺的崛起在一定程度上得益于電子和半導體行業(yè)的發(fā)展。 機器視覺具有測量、檢測、識別、定位上的強大功能，在電子和半導體領域扮演者不可或缺的角色。一方面，在半導體大規(guī)模集成電路的產業(yè)鏈中，從上游加工切割，到末端印刷、貼片，都需要依賴高精度的機器視覺組件進行引導和定位；另一方面，在電子制造領域，從小型元器件到大型硬件設備，也都對機器視覺系統(tǒng)有旺盛需求。 如今，在國家缺芯事件如火如荼的時間節(jié)點，電子和半導體領域的發(fā)展越來越受到國家和行業(yè)的重視。

《中國半導體產業(yè)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》就對大力發(fā)展集成電路產業(yè)提供了政策支持，計劃2020年市場規(guī)模達到9000億，在這樣千億市場需求的帶動下，初步預計將給機器視覺帶來30億的規(guī)模增長。 眼下，在國際市場上，電子和半導體領域已經成為了機器視覺增長的主力軍，占到了全行業(yè)市場需求的40-50%，而我國起步較晚，機器視覺的發(fā)展階段還未與國際步調一致。因此，從國際市場發(fā)揮樣板作用的角度來說，提高機器視覺在電子和半導體領域的滲透率，牢牢把握住這個掘金行業(yè)，將成為當前我國機器視覺發(fā)展的重要任務之一。 智慧城市、無人模式將成為未來增長帶動點 把握主要發(fā)展領域的同時，由于新的發(fā)展趨勢也在不斷繁衍，新技術和新標準在不斷革新，國內機器視覺發(fā)展還需要緊跟時代潮流。如今，在智能化的趨勢下，智慧城市和無人模式的出現有望成為機器視覺發(fā)展新的增長點。 不管是智慧城市建設下的智能交通管理、自動駕駛、智能安防，還是無人模式下的無人商店、無人物流，機器視覺技術都是這些新概念發(fā)展的前提，預計在未來3-5年內，不少企業(yè)和政府機構都將積極擁抱機器視覺技術。 當然，市場和需求的增加，同樣也對機器視覺本身提出了更高的技術要求，數字化、智能化、實時化逐漸成為企業(yè)未來發(fā)展方向，與其他技術的融合和跨領域合作成為機器視覺必須要踏出的一步，只有做好了這些，才能在耕耘好主要市場的情況下，開拓出更多的增長點。

福建遠景達物聯網科技有限公司是一家集機器視覺、工業(yè)智能化于一體的高新技術企業(yè)。遠景達擁有基于深度學習的三維視覺引導、機器人運動控制、視覺檢測、三維建模等方面的核心技術，并研發(fā)了機器人三維視覺引導系統(tǒng) 、機器人二維視覺引導系統(tǒng)、三維檢測系統(tǒng)、產品外觀檢測系統(tǒng)等可根據客戶需求定制化的智能產品。以高效·低成本·模塊化的方式為自動化集成商、自動化設備廠商、機器人廠家提供機器視覺的相關解決方案。

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