一臺(tái)機(jī)器為什么能看到你?因?yàn)樗辛俗约旱囊曈X。

機(jī)器視覺技術(shù)是一門涉及人工智能、神經(jīng)生物學(xué)、心理物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像處理、模式識(shí)別等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科。機(jī)器視覺主要用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，最終用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制，技術(shù)最大的特點(diǎn)是速度快、信息量大、功能多。

機(jī)器視覺主要用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺功能，但并不僅僅是人眼的簡(jiǎn)單延伸，更重要的是具有人腦的一部分功能一一從客觀事物的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，最終用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制。

一個(gè)典型的工業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用系統(tǒng)，包括數(shù)字圖像處理技術(shù)、機(jī)械工程技術(shù)、控制技術(shù)、光源照明技術(shù)、光學(xué)成像技術(shù)、傳感器技術(shù)、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)、人機(jī)接口技術(shù)等。

1.發(fā)展歷史簡(jiǎn)介

機(jī)器視覺的研究是從20世紀(jì)60年代中期美國(guó)學(xué)者L.R.羅伯茲關(guān)于理解多面體組成的積木世界研究開始的。當(dāng)時(shí)運(yùn)用的預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、輪廓線構(gòu)成、對(duì)象建模、匹配等技術(shù)，后來(lái)一直在機(jī)器視覺中應(yīng)用。

羅伯茲在圖像分析過程中，采用了自底向上的方法。用邊緣檢測(cè)技術(shù)來(lái)確定輪廓線，用區(qū)域分析技術(shù)將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域，這些技術(shù)統(tǒng)稱為圖像分割。其目的在于用輪廓線和區(qū)域?qū)λ治龅膱D像進(jìn)行描述，以便同機(jī)內(nèi)存儲(chǔ)的模型進(jìn)行比較匹配。

實(shí)踐表明，只用自底向上的分析太困難，必須同時(shí)采用自頂向下，即把目標(biāo)分為若干子目標(biāo)的分析方法，運(yùn)用啟發(fā)式知識(shí)對(duì)對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)。這同言語(yǔ)理解中采用的自底向上和自頂向下相結(jié)合的方法是一致的。在圖像理解研究中，A.古茲曼提出運(yùn)用啟發(fā)式知識(shí)，表明用符號(hào)過程來(lái)解釋輪廓畫的方法不必求助于諸如最小二乘法匹配之類的數(shù)值計(jì)算程序。

70年代以后，機(jī)器視覺形成幾個(gè)重要研究分支：一、目標(biāo)制導(dǎo)的圖像處理;二、圖像處理和分析的并行算法;三、從二維圖像提取三維信息;四、序列圖像分析和運(yùn)動(dòng)參量求值;五、視覺知識(shí)的表示;六、視覺系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)等。

2.全球應(yīng)用情況

在國(guó)外，機(jī)器視覺的應(yīng)用普及主要體現(xiàn)在半導(dǎo)體及電子行業(yè)，其中大概40%-50%都集中在半導(dǎo)體行業(yè)。機(jī)器視覺系統(tǒng)還在質(zhì)量檢測(cè)的各個(gè)方面已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，并且其產(chǎn)品在應(yīng)用中占據(jù)著舉足輕重的地位。除此之外，機(jī)器視覺還用于其他各個(gè)領(lǐng)域。

而在中國(guó)，視覺技術(shù)的應(yīng)用開始于90年代，因?yàn)樾袠I(yè)本身就屬于新興的領(lǐng)域，再加之機(jī)器視覺產(chǎn)品技術(shù)的普及不夠，導(dǎo)致以上各行業(yè)的應(yīng)用幾乎空白。目前國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺大多為國(guó)外品牌。國(guó)內(nèi)大多機(jī)器視覺公司基本上是靠代理國(guó)外各種機(jī)器視覺品牌起家，隨著機(jī)器視覺的不斷應(yīng)用，公司規(guī)模慢慢做大，技術(shù)上已經(jīng)逐漸成熟。

在行業(yè)應(yīng)用方面，主要有制藥、包裝、電子、汽車制造、半導(dǎo)體、紡織、煙草、交通、物流等行業(yè)，用機(jī)器視覺技術(shù)取代人工，可以提供生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如在物流行業(yè)，可以使用機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行快遞的分揀分類，不會(huì)出現(xiàn)大多快遞公司人工進(jìn)行分揀，減少物品的損壞率，可以提高分揀效率，減少人工勞動(dòng)。

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