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1,、機器視覺是人工智能重要的前沿技術(shù)
機器視覺是人工智能行業(yè)的重要前沿分支,。機器視覺通過模擬人類視覺系統(tǒng),，賦予機器“看”和“認知”的能力，是機器認識世界的基礎(chǔ),。機器視覺利用成像系統(tǒng)代替視覺器官作為輸入手段,，利用視覺控制系統(tǒng)代替大腦皮層和大腦的剩余部分完成對視覺圖像的處理和解釋，讓機器人自動完成對外部世界的視覺信息的探測,，做出相應判斷并采取行動,，實現(xiàn)更復雜的指揮決策和自主行動。作為人工智能前沿的領(lǐng)域之一,，視覺類技術(shù)是人工智能企業(yè)的布局重點,，具有較大的技術(shù)分布。
機器視覺在智能制造領(lǐng)域應用廣泛，按功能主要可分為四大類：識別,、測量,、定位和檢測。識別功能指甄別目標物體的物理特征,，包括外形,、顏色、字符,、條碼等,，其準確度和識別速度是衡量的重要指標；測量功能指把獲取的圖像像素信息標定成常用的度量衡單位,，然后在圖像中精確地計算出目標物體的幾何尺寸,，主要應用于高精度及復雜形態(tài)測量；定位功能指獲取目標物體的坐標和角度信息,，自動判斷物體位置,，多用于全自動裝備和生產(chǎn)；檢測功能指對目標物體進行外觀檢測,，判斷產(chǎn)品裝配是否完整和外觀是否存在缺陷,。
2、 機器視覺基本架構(gòu)
機器視覺（Machine Vision）是指通過光學裝置和非接觸傳感器自動接收并處理真實物體的圖像,，分析后獲取所需信息或用于控制機器運動的裝置,。通俗地說，機器視覺就是用機器代替人眼,。機器視覺模擬眼睛進行圖像采集,，經(jīng)過圖像識別和處理提取信息，最終通過執(zhí)行裝置完成操作,。
五大模塊構(gòu)筑機器視覺系統(tǒng)：按照信號的流動順序,，機器視覺系統(tǒng)主要包括光學成像、圖像傳感器,、圖像處理、IO 和顯示等五大模塊,。光學成像模塊設(shè)計合理的光源和光路,，通過鏡頭將物方空間信息投影到像方，從而獲取目標物體的物理息,；圖像傳感器模塊負責信息的光電信號轉(zhuǎn)換,，目前主流的圖像傳感器分為CCD 與CMOS 兩類；圖像處理模塊基于以CPU 為中心的電路系統(tǒng)或信息處理芯片,，搭配完整的圖像處理方案和數(shù)據(jù)算法庫,，提取信息的關(guān)鍵參數(shù)；IO 模塊輸出機器視覺系統(tǒng)的結(jié)果和數(shù)據(jù)；顯示模塊方便用戶直觀監(jiān)測系統(tǒng)的運行過程,，實現(xiàn)圖像的可視化,。
相對于人類視覺而言，機器視覺在量化程度,、灰度分辨力,、空間分辨力和觀測速度等方面存在顯著優(yōu)勢。其利用相機,、鏡頭,、光源和光源控制系統(tǒng)采集目標物體數(shù)據(jù)，借助視覺控制系統(tǒng),、智能視覺軟件和數(shù)據(jù)算法庫進行圖形分析和處理,，軟硬系統(tǒng)相輔相成，為下游自動化,、智能化制造行業(yè)賦予視覺能力,。隨著深度學習、3D 視覺技術(shù),、高精度成像技術(shù)和機器視覺互聯(lián)互通技術(shù)的發(fā)展,，機器視覺性能優(yōu)勢進一步提升，應用領(lǐng)域也向多個維度延伸,。
3,、 機器視覺發(fā)展歷程
機器視覺起源于上世紀50 年代，Gilson 提出了“光流”這一概念,，并基于相關(guān)統(tǒng)計模型發(fā)展了逐像素的計算模式,，標志著2D 影像統(tǒng)計模式的發(fā)展。1960 年,，美國學者Roberts 提出了從2D 圖像中提取三維結(jié)構(gòu)的觀點,，引發(fā)了MIT 人工智能實驗室及其它機構(gòu)對機器視覺的關(guān)注，并標志著三維機器視覺研究的開始,。
70 年代中期,，MIT 人工智能實驗室正式開設(shè)“機器視覺”課程，研究人員開始大力進行“物體與視覺”相關(guān)課題的研究,。1978 年,，David Marr 開創(chuàng)了“自下而上”的通過計算機視覺捕捉物體形象的方法，該方法以2D的輪廓素描為起點,，逐步完成3D 形象的捕捉,，這一方法的提出標志著機器視覺研究的重大突破。
80 年代開始,，機器視覺掀起了全球性的研究熱潮,，方法理論迭代更新,，OCR 和智能攝像頭等均在這一階段問世，并逐步引發(fā)了機器視覺相關(guān)技術(shù)更為廣泛的傳播與應用,。
90 年代初,，視覺公司成立，并開發(fā)出一代圖像處理產(chǎn)品,。而后,，機器視覺相關(guān)技術(shù)被不斷地投入到生產(chǎn)制造過程中，使得機器視覺領(lǐng)域迅速擴張,，上百家企業(yè)開始大量銷售機器視覺系統(tǒng),，完整的機器視覺產(chǎn)業(yè)逐漸形成。（來源：機器人在線）
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