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機(jī)器視覺的發(fā)展趨勢是經(jīng)常被討論的，那么在選擇和實(shí)現(xiàn)這些可能影響工業(yè)自動(dòng)化中機(jī)器視覺的技術(shù)方面有哪些實(shí)際信息？ i.三維成像，用于計(jì)量和視覺引導(dǎo)機(jī)器人（VGR） 機(jī)器視覺3D影像市場擴(kuò)展組件是一個(gè)強(qiáng)烈的趨勢，這對3D測量和指導(dǎo)的高需求，以及增加三維成像系統(tǒng)的可用性的提升具有成本效益的技術(shù)部分。延伸部分是用于浪涌某些應(yīng)用中，諸如三維測量，機(jī)器人導(dǎo)向器（VGR - 相關(guān)任務(wù)，諸如拾取拾取和放置物體視覺引導(dǎo)的機(jī)器人，或隨機(jī)的）運(yùn)算功能，和自動(dòng)移動(dòng)機(jī)器人（AMR ）和安全指南。 三維成像系統(tǒng)捕獲物理空間的視圖，并提供表示場景中包含深度和熟悉的二維“平面”（x和y）的點(diǎn)的數(shù)據(jù)。一些可用組件還提供灰色（對比度）甚至彩色圖像和三維數(shù)據(jù)。三維成像的基本優(yōu)勢是提供三維定位，但另一個(gè)重要優(yōu)勢是三維圖像通常是“對比度不耐受”。也就是說，圖像信息允許軟件處理深度變化，而不是表面顏色特征的變化或陰影。 三維成像是機(jī)械視覺應(yīng)用的一項(xiàng)強(qiáng)有力的技術(shù)。很容易說它已經(jīng)從“趨勢”轉(zhuǎn)移到機(jī)器視覺工具箱的標(biāo)準(zhǔn)部分。 實(shí)際執(zhí)行 3D組件之間的區(qū)別可能很困難，對功能的詳細(xì)討論超出了本討論的范圍。但是，第一步是確定目標(biāo)應(yīng)用程序的類型。對分辨率，深度，水平X和Y平面的要求是必需的。雖然大多數(shù)系統(tǒng)作為一個(gè)整體提供了通用功能，但提供了更多在特定任務(wù)中具有目標(biāo)和優(yōu)勢的組件，例如用于3d測量或3d盒拾取的組件。也就是說，除了能夠?yàn)閼?yīng)用程序提供適當(dāng)?shù)木韧�，任�?D解決方案的成功主要是軟件實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)集成。 實(shí)際限制 的表面上集成3D成像可以是很簡單的，但特定應(yīng)用的挑戰(zhàn)的細(xì)節(jié)。其中一些包括： 盡管看起來很明顯，在物體運(yùn)動(dòng)或成像系統(tǒng)的應(yīng)用中，任何位置的誤差都可能引入必須考慮的測量誤差。 大多數(shù)3d成像系統(tǒng)都表現(xiàn)出一定程度的“3d數(shù)據(jù)丟失”，即相對于主動(dòng)照明和相機(jī)角度的特征陰影，3d信息中的一個(gè)空白。根據(jù)應(yīng)用的不同，一些成像技術(shù)可以用來克服這種情況。 總之，并非所有的3D機(jī)器視覺應(yīng)用都“為黃金時(shí)刻做好了準(zhǔn)備”。例如，當(dāng)應(yīng)用程序選擇一個(gè)隨機(jī)方向時(shí)，一個(gè)均勻的對象或“盒子拾取”已經(jīng)得到很好的解決，在許多情況下可以被認(rèn)為是通用的，選擇異構(gòu)和未知的對象，包裝，盒子等等，在許多情況下，仍然是3D成像的一個(gè)挑戰(zhàn)。此外，對物體或表面進(jìn)行測量或微分的三維重建在生產(chǎn)率上可能具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)榭赡苄枰S多圖像才能完全建模和分析組件。 六大機(jī)器視覺趨勢 第二，非可見光成像 - 紅外波長 更廣泛的可用性和改進(jìn)的成像組件性能，以捕獲和創(chuàng)建來自不可見紅外波長的圖像，這是一種趨勢能力，可以積極影響各種機(jī)器視覺應(yīng)用。這種趨勢的一部分是led照明的普及，這種照明可以產(chǎn)生不同紅外波長的光。這類成像的用例是常見的，而確定何時(shí)何地紅外成像可以使應(yīng)用程序受益在很大程度上取決于被成像的對象和應(yīng)用程序的需求。 大約700-1000nm的“近紅外”（nir）波長成像已經(jīng)被用于機(jī)器視覺多年。用來對大約1000-2800nm的“swir”波長進(jìn)行成像的照相機(jī)并不是全新的，但是最近傳感器技術(shù)的進(jìn)步使得這些照相機(jī)在自動(dòng)化應(yīng)用中更加實(shí)用。最后，現(xiàn)在可以使用不冷卻的小型照相機(jī)（微米儀），非常適合用于熱成像或由大約7000-14000nm發(fā)射的ir波長成像的自動(dòng)檢測。 實(shí)際執(zhí)行 不可見成像有特定用途..尼爾已經(jīng)被用來消除由于機(jī)器視覺燈的大功率眩光而引起的工作人員分心和不適，或者突出特定部件的特性，這些部件可能以不同的方式對顏色或某些材料做出反應(yīng)..SWR波長由某些完全不透明的材料（如許多塑料）傳輸，并被某些透明材料（如水）以與可見光波長截然不同的方式吸收。當(dāng)必須在自動(dòng)化環(huán)境中測試熱圖像時(shí)，熱成像是唯一的解決方案。 實(shí)際限制 總的來說，對于非可見光成像，如果目標(biāo)波長成像，以提供所期望的結(jié)果，該技術(shù)是一種很好的選擇。但是，請記住，應(yīng)用程序庫是患者的一小部分機(jī)器視覺的結(jié)合。限制可能包括： 很難總是準(zhǔn)確地預(yù)測近紅外或近紅外照明將如何與待測材料相互作用。建議測試應(yīng)用程序。 熱成像在自動(dòng)化領(lǐng)域的一個(gè)共同挑戰(zhàn)是為所需的與背景溫度相關(guān)的熱分布建立可靠的基線。例如，“過熱”零件在散熱冷卻前必須進(jìn)行檢查，檢查過程中零件之間的冷卻必須一致。 成本降低，但是SWIR和熱組件可能比可視成像組件更昂貴。 三、嵌入式成像 嵌入式圖像作為機(jī)器視覺市場走勢取決于技術(shù)定義的差別。視覺分類為結(jié)合的任何設(shè)備中的嵌入式圖像捕獲和處理的定義涵蓋傳統(tǒng)的機(jī)器視覺組件是很寬的，并且可以重疊。有人可能會(huì)嵌入式視覺約束到那些完全集成在較低級(jí)別的設(shè)備（SOC - 板的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或模塊上 - 片上系統(tǒng)，或SOM），以便被集成到更大的設(shè)備。用例易于可以想象，包括AMR和自主車，甚至智能手機(jī)。 實(shí)際執(zhí)行 嵌入式視覺——無論是SOM、SOC還是具有嵌入式處理功能的相機(jī)——在某種意義上都體現(xiàn)了嵌入式可視處理器的存在；通常（但不是唯一）GPU（圖形處理單元）或FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）。在任何情況下，處理器都是為特定的任務(wù)而編程的，這是一個(gè)完整的應(yīng)用程序或一些圖像處理。在大多數(shù)實(shí)現(xiàn)中，嵌入式視覺處理器需要低級(jí)編程來配置或創(chuàng)建應(yīng)用程序。嵌入式視覺設(shè)備與主機(jī)系統(tǒng)的接口不同于標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器視覺組件，是實(shí)現(xiàn)中的一個(gè)重要考慮因素。 結(jié)合對物體表面多角照射產(chǎn)生的圖像，可以使灰度圖像中的不可見特征更可靠地可視化。 實(shí)際限制 對于一般的機(jī)器視覺來說，在特定的單用途應(yīng)用中使用低層次的嵌入式視覺可能是不切實(shí)際的，因?yàn)榍度胧揭曈X設(shè)備的編程仍然是一項(xiàng)開發(fā)而不是一項(xiàng)集成任務(wù)。帶有嵌入式處理的機(jī)器視覺攝像機(jī)在某些應(yīng)用中可能更實(shí)用。嵌入式視覺在機(jī)器視覺中的直接和更廣泛的應(yīng)用可能在于實(shí)現(xiàn)帶有“預(yù)編程序”的嵌入式圖像處理應(yīng)用程序-特別是人工智能或深度學(xué)習(xí)，以及特定任務(wù)的業(yè)務(wù)成像。 第四，液體透鏡和高分辨率的光學(xué)元件 機(jī)器視覺光學(xué)的兩個(gè)明顯趨勢是先進(jìn)的高分辨率和廣域相機(jī)鏡頭的激增，以及更無縫集成組件液體鏡頭的趨勢。第一個(gè)趨勢是實(shí)用的；隨著相機(jī)分辨率的提高和像素尺寸的減小，許多元件透鏡供應(yīng)商都理解并滿足了對更好光學(xué)元件的需求。更多的產(chǎn)品規(guī)格包括有關(guān)鏡頭性能的詳細(xì)信息，例如顯示系統(tǒng)調(diào)制傳遞函數(shù)（MTF）圖表，這是一個(gè)很好的鏡頭比較度量。 液透鏡是一種可以根據(jù)外界信號(hào)改變對焦而不像手動(dòng)對焦鏡頭那樣對鏡頭進(jìn)行任何機(jī)械改變的裝置。這不是一項(xiàng)新技術(shù)。多年來，液體透鏡一直被用于智能傳感器、智能相機(jī)和其他機(jī)器視覺設(shè)備。然而，將這些設(shè)備與機(jī)器視覺光學(xué)和照相機(jī)結(jié)合在一起的最新進(jìn)展使這項(xiàng)技術(shù)變得更加通用。 實(shí)際執(zhí)行 對于所有機(jī)器視覺應(yīng)用，將鏡頭與分辨率和應(yīng)用程序的物理要求匹配是一個(gè)必要的集成任務(wù)。更多鏡頭選項(xiàng)的可用性為用戶和解決方案提供商提供了更好的選擇。 在液體透鏡的成像距離可以在從另一部分所述應(yīng)用的部件的情況下就變得非常重要，因?yàn)樗梢詫?shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)聚焦變化非�？�，即使在自動(dòng)對焦 實(shí)際限制 種類繁多的產(chǎn)品可能使光學(xué)元件的選擇和區(qū)分變得困難。評(píng)估與特定應(yīng)用相關(guān)的組件規(guī)格和特性非常重要。 液透鏡技術(shù)可能難以實(shí)現(xiàn)，但一些嵌入式處理的元件相機(jī)正在成為液透鏡自動(dòng)控制的有效手段。一些額外的液晶體組件可能會(huì)限制相關(guān)透鏡的傳感器覆蓋范圍（不適用于集成的液晶體系統(tǒng)）。同時(shí)，注意焦點(diǎn)的改變會(huì)影響校準(zhǔn)，因此液晶狀體可能不適合需要精確校準(zhǔn)的應(yīng)用。 五.先進(jìn)的照明技術(shù)和處理 在機(jī)器視覺照明組件的趨勢是其實(shí)現(xiàn)更大的靈活性，并且在一些情況下，高級(jí)成像功能多光譜可控設(shè)備的可用性。通過改變單色，也可以是較好地克服芳香部分而不多個(gè)照明裝置的，或甚至多個(gè)不同顏色的照明來創(chuàng)建彩色圖像的圖像的變化。多個(gè)的高速成像的不同照射角度的3D視圖可以被用來創(chuàng)建對象的表示或提供高動(dòng)態(tài)范圍（HDR）圖像。 六、AI和深度學(xué)習(xí) 最后，讓我們談?wù)剻C(jī)器視覺幾十年來最流行的趨勢：人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深入學(xué)習(xí)。人工智能（artificial intelligence，簡稱ai）是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它涉及到對人類行為的計(jì)算機(jī)模擬。人工智能作為一門學(xué)科，自上個(gè)世紀(jì)中葉就已經(jīng)存在。人工智能沒有描述任何具體的技術(shù)，只有目標(biāo)；任何編程邏輯都可以稱為人工智能，甚至可以稱為簡單的if-then規(guī)則和決策樹。機(jī)器視覺搜索算法被稱為人工智能。 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集。這些術(shù)語是通過學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)的人工智能技術(shù)的名稱。機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)與系統(tǒng)相關(guān)的一般概念。基于初始數(shù)據(jù)輸入，他們可以學(xué)習(xí)和提高他們在給定任務(wù)中的性能。 深入學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)，它使用“深度”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使計(jì)算機(jī)基本上可以“通過示例學(xué)習(xí)”。該技術(shù)在圖像識(shí)別、語音識(shí)別和語言處理等方面具有很好的應(yīng)用前景。深度學(xué)習(xí)是高度計(jì)算密集型的，通常需要特殊的處理器硬件(如GPU，圖形處理單元與深入學(xué)習(xí)核心)，特別是在學(xué)習(xí)過程中。近幾年來，可用于機(jī)器視覺深度學(xué)習(xí)的軟硬件平臺(tái)迅速擴(kuò)展。 毫無疑問的是深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺會(huì)產(chǎn)生長期持續(xù)的影響，而在目前的通用型產(chǎn)品下面的現(xiàn)實(shí)意義。 （轉(zhuǎn)自技皆知） |
