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專注于機(jī)器視�、AI人工智能、激�、視覺檢測設(shè)��
專注于機(jī)器視�、AI人工智能、激�、視覺檢測設(shè)��
2020-05-27 14:25:20 �(zé)任編輯： www.frftbbs.com 0
�(jī)器視覺是通過光學(xué)�(shè)備和非接觸式傳感器自動接收和處理真實物體的圖�，以獲得需要的信息或用于控制機(jī)器人/�(jī)械運(yùn)動的�(shè)備�
�(jī)器視覺最早是�1960年代提出�。直�1980年代�1990年代，機(jī)器視覺才迎來了蓬勃的�(fā)�，而在21世紀(jì)之后，機(jī)器視覺技�(shù)�(jìn)入了成熟時期�
根據(jù)公開�(shù)�(jù)�2018�，全球用于工�(yè)自動化領(lǐng)域的�(jī)器視覺技�(shù)市場�(guī)模達(dá)�44.4億美�，預(yù)�2023年將�(dá)�122.9億美�，復(fù)合年增長率為21��
與全球機(jī)器視覺產(chǎn)�(yè)相比，中國的�(jī)器視覺相�(guān)�(chǎn)�(yè)起步較晚，但�(fā)展迅�。從2011年到2019年，中國的機(jī)器視覺市場已�10億元躍升�100億元，并保持每年兩位�(shù)的增長速度。目�，我國已成為僅次于美國和日本的世界第三大�(jī)器視覺市��
2020年新冠疫情的爆發(fā)，雖然對整個行�(yè)�(chǎn)生了一定影�，但卻成了機(jī)器視覺最大的“訓(xùn)練場�，如：無人機(jī)噴灑消毒、機(jī)器人非接觸式配送等，加速了公眾對機(jī)器人的認(rèn)�，從長遠(yuǎn)來看，這無疑將加速機(jī)器視覺行�(yè)的發(fā)展�(jìn)�，各個行�(yè)將使用機(jī)器視覺的功能特性更加多樣化，這將促�(jìn)該行�(yè)的全面升��
一、導(dǎo)航和定位
實際�，對于人眼來說，�(dǎo)航和定位是通過兩只眼睛確定目標(biāo)對象的相對位置和絕對位置。對于機(jī)�，它需要創(chuàng)建一對“眼睛”—�3D視覺�
對于3D視覺，首先要�?wù)?D視覺的測量原理��(dāng)前市場上有四種主要的3D視覺測量技�(shù)：雙目視�，TOF，結(jié)�(gòu)光和激光三角測��
1、雙目技�(shù)，目前是相對廣泛�3D視覺系統(tǒng)。它的原理就像我們的兩只眼睛，用兩個視點觀察同一景物以獲得不同視角的感知圖像，然后使用三角測量原理計算圖像的視差以獲得景物的三維信息�
雙目視覺對硬件的要求較低，因此可以在一定程度上控制成本。但是，它對�(huán)境照明非常敏�。受�(huán)境因素的影響，例如照明角度和照明�(qiáng)度的變化，將�(dǎo)致所拍攝圖片的亮度差異很�，這無疑增加了算法的要�。另�，相�(jī)基線（兩個相�(jī)之間的距離）限制了測量范�。測量范圍與基線有很大關(guān)系：基線越大，測量范圍越�(yuǎn)；基線越小，測量范圍越近�
雙目視覺的優(yōu)缺點決定了它更適合在生產(chǎn)�(xiàn)場的在線，產(chǎn)品檢測和�(zhì)量控�。當(dāng)�，某些產(chǎn)品也使用此技�(shù)原理，例如基于slam算法�(dǎo)航和定位的終端產(chǎn)�，體感攝像頭等�
2、TOF（全名：TimeOfFlight）飛行時間成像技�(shù)，其原理是連續(xù)向目�(biāo)�(fā)射光脈沖，然后使用傳感器接收從物體返回的�，通過探測光脈沖的飛行時間來獲得目�(biāo)物距��
TOF的核心組件是光源和光接收模塊。它不需要類似雙目視覺算法即可�(jìn)行計�。它可以通過特定公式直接輸出對象的深度信息。因�，它具有響應(yīng)速度快，軟件簡單，識別距離長的特點。因為不需要獲取和分析灰度圖像，所以它不受外部光源的表面特性的影響。但是，TOF技�(shù)的缺點是分辨率低且無法精確成��
這就決定了TOF技�(shù)更適合于�(yuǎn)�3D信息收集。最常見的是自動駕駛�(lǐng)域的激光雷�(dá)。但�，由于自動駕駛行�(yè)的發(fā)展特�，該�(lǐng)域的激光雷�(dá)公司并不多。主要公司已�(jīng)占領(lǐng)了市場份�，后來�(jìn)入者的市場門檻已�(jīng)很高。近年來，隨著掃地機(jī)器人在ToC市場中的市場份額不斷增長，許多公司正在考慮使用TOF技�(shù)�(jìn)入該�(lǐng)�，并在其中占有一定份�。但是，TOF技�(shù)公司面臨的主要問題是如何降低成本，讓我們拭目以待�
3、結(jié)�(gòu)光技�(shù)，該技�(shù)是通過一個光源投射聘束結(jié)�(gòu)�，打到要測量的對象上，因為不同的對象具有不同的形狀，這將�(dǎo)致由于一些條紋或斑點而導(dǎo)致的不同變形。發(fā)生這種變形后，就需要通過算法計算出距�，形狀，大小和其他信息，以獲得物體的三維圖像�
�(jié)�(gòu)光技�(shù)不需要使用非常精確的時間延遲來測�，而且解決了雙目匹配算法的�(fù)雜性和魯棒性問�，因此具有計算簡單，測量精度高的�(yōu)�。而且由于沒有明顯的紋理和形狀變化，因而同樣可以精確測量，因此越來越多的行�(yè)�(yīng)用使用結(jié)�(gòu)光技�(shù)。最常見的一種是手機(jī)的面部識��
4、激光三角測距技�(shù)，也是一種幾何測量方�。本�(zhì)上，它使用物體之間的三角幾何�(guān)系�(jìn)行距離測�。典型的�(yīng)用是使用激光作為光源的測量方案，該方案也基于光�(xué)幾何原理，并根據(jù)光源、物體和檢測器三者之間的幾何成像�(guān)系確定空間物體各點的三維坐標(biāo)�
這種方法通常使用激光作為光�，并使用CCD/CMOS相機(jī)作為檢測器，具有�(jié)�(gòu)�3D視覺的準(zhǔn)�，快速和低成本的�(yōu)�。根�(jù)幾何原理的計算，被測物體越近，CCD/CMOS上的位置差別越大，分辨率和精度越�。所以這種測量法在中近距離下的精度很高，特別適合中近距離測距，已成為室�(nèi)�(jī)器人測距定位的首��
�、外觀檢查
外觀檢查是通過圖像處理技�(shù)完成�。圖像處理實際上是圖像信息的計算�(jī)處理�
圖像處理的主要目的是三個方面：提高圖像的視感質(zhì)量，提取圖像中包含的某些特征或特殊信�，對圖像�(shù)�(jù)�(jìn)行轉(zhuǎn)�，編碼和壓縮，以便于圖像的存儲和傳輸。而這些是檢查生�(chǎn)線上�(chǎn)品質(zhì)量問題的最佳應(yīng)�，這個環(huán)節(jié)也是替代勞動力的最重要部分�
此外，它在其他領(lǐng)域也有應(yīng)�，例如生成原始圖像的�(yù)覽圖，將相機(jī)安裝在汽車或無人駕駛飛機(jī)上以及使用圖像處理技�(shù)來處理相�(jī)拍攝的照��
�、識�
從字面上可以看出，識別是一個認(rèn)識加辨別的過程，需要對�(jī)器�(jìn)行類似人的判�。因此，識別主要通過圖像處理和深度學(xué)�(xí)的融合來實現(xiàn)此功��
圖像處理把外部對象的信息�(zhuǎn)換為�(jī)器語言，然后通過視覺感知完成信息的輸入。這個過程本�(zhì)上是�(jī)器學(xué)�(xí)的過�，將兩者疊加融合以使識別功能智能化。最常見的應(yīng)用是人臉識別和無人駕��
�、高精度檢測
高精度檢測實際上與第一個導(dǎo)航和定位功能原理相同。不同之處在�，它可能會把多種測量技�(shù)融合在一起，以形成一個高精度的檢測系�(tǒng)�
因為使用高精度檢測的行業(yè)通常在諸如精密加工和高端工業(yè)制造之類的高要求行�(yè)中，所以要求檢測精度達(dá)到um�。這些是人眼無法檢測到�，必須由�(jī)器完�。這也已成為工�(yè)4.0時代工業(yè)自動化的�(guān)鍵應(yīng)用�
人工智能和“中國制�2025”戰(zhàn)略的深入下行，勢必給�(jī)器視�需求帶來持�(xù)增長�
�(jī)器視覺是一個技�(shù)密集型產(chǎn)�(yè)。核心技�(shù)的積累和持續(xù)的技�(shù)�(chuàng)新是企業(yè)獲得競爭�(yōu)勢的�(guān)鍵因素之一。我們期待出�(xiàn)更多的行�(yè)杰出人士，為整個行�(yè)的發(fā)展做出貢�(xiàn)�
