自動化集成系統(tǒng)配套服務(wù)商-日弘智能今天為大家講講主流機(jī)器視覺技術(shù)有哪些？機(jī)器視覺應(yīng)用場景不斷豐富。全球機(jī)器視覺正處于快速成長期。據(jù)markets and markets預(yù)測，全球機(jī)器視覺市場規(guī)模至2025年有望達(dá)到147美元;GGII數(shù)據(jù)顯示，2019年我國機(jī)器視覺市場規(guī)模65.5億元(不包含計算機(jī)視覺市場)，同比增長21.8%。2014-2019年復(fù)合增長率為28.4%，并預(yù)測到2023年中國機(jī)器視覺市場規(guī)模將達(dá)到155.6億元。

　　目前主流的機(jī)器視覺技術(shù)仍采用傳統(tǒng)方式，即首先將數(shù)據(jù)表示為一組特征，分析特征或輸入模型后，輸出得到預(yù)測結(jié)果，在結(jié)構(gòu)化場景下定量檢測具有高速、高準(zhǔn)確率、可重復(fù)性等優(yōu)勢。但隨著機(jī)器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)大，傳統(tǒng)方式顯示出通用性低、難以復(fù)制、對使用人員要求高等缺點(diǎn)。

　　深度學(xué)習(xí)對原始數(shù)據(jù)通過多步特征轉(zhuǎn)換，得到更高層次、更加抽象的特征表示，并輸入 預(yù)測函數(shù)得到最終結(jié)果。深度學(xué)習(xí)可以將機(jī)器視覺的效率和魯棒性與人類視覺 的靈活性相結(jié)合，完成復(fù)雜環(huán)境下的檢測，特別是涉及偏差和未知缺陷的情形， 極大地拓展了機(jī)器視覺的應(yīng)用場景。

　　傳統(tǒng)的2D機(jī)器視覺技術(shù)在三個自由度(x、y和旋轉(zhuǎn))上定位目標(biāo)物體，并基于灰度或彩色圖像對比度提供圖像處理分析結(jié)果，無法獲取目標(biāo)物體的三維信息， 也易受光照條件變化、物體運(yùn)動等影響。3D機(jī)器視覺技術(shù)可以在六個自由度(x、 y、z、旋轉(zhuǎn)、俯仰和橫擺)上定位目標(biāo)物體，提供豐富的三維信息，使機(jī)器能夠 感知物理環(huán)境的變化并作出相應(yīng)調(diào)整，提高了應(yīng)用中的靈活性和實(shí)用性。

　　機(jī)器視覺功能很少作為孤立的系統(tǒng)，而是以整個自動化系統(tǒng)或者設(shè)備的有機(jī)組成部分之一出現(xiàn)，也往往在配合邏輯控制、運(yùn)動控制、數(shù)據(jù)采集、通信網(wǎng)絡(luò)以及企業(yè)數(shù)據(jù)庫管理等其它功能時，才能真正發(fā)揮出其優(yōu)勢。

　　構(gòu)建機(jī)器視覺系統(tǒng)，除了完成從光源調(diào)配到圖像處理軟件開發(fā)系列過程外，更是面臨著與上述種種復(fù)雜的自動化系統(tǒng)功能集成所帶來的挑戰(zhàn)。單一的視覺開發(fā)軟硬件方案，往往使得自動化系統(tǒng)整體的開發(fā)周期、成本和不確定性風(fēng)險都要由制造方或者集成商來承擔(dān)。機(jī)器視覺與自動化系統(tǒng)集成的困難，很大程度上阻礙了其在相對保守的工業(yè)自動化領(lǐng)域的應(yīng)用。

　　行業(yè)內(nèi)企業(yè)、協(xié)會和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟不斷合作，制定數(shù)據(jù)接口、通訊協(xié)議等基礎(chǔ)共性標(biāo)準(zhǔn)，旨在打通視覺和各信息系統(tǒng)的通道，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間的互聯(lián)互通，是工業(yè)發(fā)展的必然趨勢。

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