機器視覺技術研究和應用現狀及發展趨勢

高娟娟 渠中豪 宋亞青

摘? 要：機器視覺是一項綜合技術，它在人工智能的發展歷程中扮演著越來越重要的地位。從上世紀中葉開始就有了對機器視覺的研究，一直發展到今天，機器視覺已經在各行各業得到了應用，并且在未來幾年內會向更加智能、更加人性化的方向發展，為人類社會的發展提供更大的便利。

關鍵詞：機器視覺;人工智能;智能化;人性化;技術應用? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?中圖分類號：TP391.41? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1671-0134（2020）07-021-02? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI：10.19483/j.cnki.11-4653/n.2020.07.001

本文著錄格式：高娟娟，渠中豪，宋亞青.機器視覺技術研究和應用現狀及發展趨勢[J].中國傳媒科技，2020（7）：21-22.

導語

在人工智能高速發展的今天，越來越多的場景需要機器來識別，機器視覺也成為人工智能的一個重要分支。機器視覺是一種復雜的技術，它將圖像處理、機械、光學、傳感器、虛擬、計算機軟硬件等多個專業技術融合到一起發展成為一項綜合的技術。目前機器視覺技術已經應用到果蔬采摘、零件檢測、藥品檢測、航天高溫風洞系統、天氣預測、偵查追蹤、智能交通、安防監控等各個行業，已經成為當今社會發展不可或缺的一項重要技術。

1.機器視覺在國內外的研究和應用現狀

1.1國外研究現狀及技術應用

1.1.1國外機器視覺研究現狀

上世紀60年代，Roberts將視覺環境限制于對物體形狀及空間位置關系描述的“積木世界”，而正式的視覺系統出現于上世紀70年代。到了上世紀80年代，David Marr教授視覺理論的出現促進了有關機器視覺技術新理論、新方法的研究，進而推動了新興工業的發展。進入上世紀90年代，隨著CCD電荷耦合元件、COMS圖像傳感器以及數字接口技術的廣泛應用，出現了小型化、輕量化和低功耗的工業視覺設備，帶動了整個智能產業發展。[1]

1.1.2國外的技術應用情況

作為人工智能重要的一部分技術，機器視覺將是促進社會各行業進入智能時代的關鍵技術，因此它也被稱為“工業之眼”。早在1960年就有人提出“機器視覺”的概念，一直發展到今天，很多國家已經將這項技術熟練的應用到生產生活中。全世界機器視覺專利的分布主要集中在美國、歐洲、日本等發達國家，其中歐美在這一領域的研究及應用在全世界遙遙領先于其他地區的國家。行業內知名的從事機器視覺的企業主要包括康耐視、基恩士、EuclidLabs公司等。

英國的羅孚汽車公司將機器視覺技術成功應用于車身輪廓尺寸檢測，該項檢測技術的進度達到了100%。該系統擁有多個測量單元來檢測車身外殼的數百個檢測點，即使在斷網的情況下也可以進行檢測，并且在幾十秒內就可以檢測完畢。

結構光方案先驅PrimeSense的三維結構光方案曾應用于微軟Kinect一代，而Kinect系列是發展較早且最具代表性的主打三維視覺的體感游戲設備。PrimeSense的三維視覺模組被蘋果公司縮小后應用在面部識別上，利用環境光傳感器、距離感應器等多種配置搭建成了三維臉部模型，并且通過算法來識別面部微小的變化，包括戴帽子、眼鏡、長胡子等，都可以準確識別并解鎖，使三維視覺的識別更加智能化。

意大利EuclidLabs公司開發的機器人三維視覺系統和離線編程系統中的三維視覺系統主要用于上下料的機器人隨機抓取、折彎鈑金定位、碼垛拆垛、三維位置識別和檢測等，具有智能化、精度高、調試方便等特點，在國際處于領先水平;日本基恩士公司研發的AI+圖像傳感器可自動設定并有意識的應對光線變化，在齒輪齒數、金屬部件加工是否合格、瓶蓋是否鎖緊、識別標簽品種等都實現了穩定檢測。美國康耐視公司開發出了一種名為康耐視DataMan 7500的產品，利用該產品醫院可以先設置外殼器械包工具清單，然后正確的在外殼器械包內加載相應的器械。通過電化的方式，在每件器械中都采用了一個2D Data Matrix條形碼。在器械包組裝的時候，通過對此條形碼掃描可以確保組裝的準確性，并且通過該條形碼還可以實現對器械的位置追蹤。DataMan7500是可移動的，可以一次性在多種器械上方移動該設備，非常省時，并且器械的掃描準確度達到100%。

1.2國內研究現狀及技術應用

1.2.1國內機器視覺研究現狀

目前在國內，機器視覺的發展仍處于成長期。金光、楊培義研究出基于機器視覺的HXD型機車受電弓滑板缺陷檢測方法，該方法對HXD型機車受電弓滑板缺陷檢測是建立在對缺陷圖像的特征分析基礎上，利用自適應的圖像分析技術，對HXD型機車受電弓滑板缺陷進行定位，采用機器視覺分析方法，進行HXD型機車受電弓滑板缺陷成像，結合紅外成像和超聲成像方法，進行HXD型機車受電弓滑板缺陷的視覺圖像分析，檢測效果良好。[2]白克設計出一種基于PLC和機器視覺的采摘機器人智能控制系統，可以實現對水果的自動采摘，大大提高農民種植效益。[3]朱書德等人提出了一種基于機器視覺的膠囊缺陷檢測裝置，通過供料排序裝置、傳送觸發裝置、光源供給裝置、圖像采集裝置可以實現膠囊表面360度全面采集，并將采集的圖像傳送給計算機圖像處理單元分析得出結果，通過串口控制踢廢機構，實現不合格膠囊的分揀，提高了設備的處理能力。[4]

1.2.2國內技術應用情況

機器視覺在我國的起步相對比較晚，在工業領域被真正的廣泛應用也就十幾年的時間。現在行業處于快速發展期，發展空間很大。具體體現為行業的市場容量增長快、應用鄰域也在擴大、從業的企業數量也不斷增多。機器視覺自主創新能力也在逐漸提高，在2010年機器視覺技術水平到了快速發展階段，在全球技術發展中，成為最活躍的地區之一。2017年，有1004項專利是機器視覺領域。

深圳辰視智能科技有限公司在機器人運動、視覺檢測、三維建模等方面有深入的研究，基于這些技術開發出二維、三維等引導和檢測系統。這些智能化的產品以低成本、高效率、模組化的方式為相關廠商提供了解決方案。

海康威視研發的星光級全景網絡高清智能球機，它的全景畫面由8個傳感器拼接而成，可實現360度的全景監控;鏡頭內建、可自動對焦機芯，并且將云臺、護罩、解碼器整合的設計，用戶可以在全景實時監控的同時迅速對某一點進行定位放大。另外全景球機還運用了前沿的分析和跟蹤技術，對非法入侵或可疑行為發出警報或者自動跟蹤，從而實現了更智能、更安全的安保作用。

商湯科技在視覺感知、人工智能算法方面有較深的研究和應用，該公司的SenseDrive高級輔助駕駛系統就是基于以上技術開發，在汽車行駛過程中可以實現各種預警功能，給駕駛員提示和輔助決策，進而提高車內人員的安全系數。

從國內外機器視覺的研究現狀和應用情況來看，機器視覺發展早期，主要集中在歐美和日本;直到21世紀初期，中國經濟開始騰飛，世界的制造業慢慢轉移到中國，機器視覺也隨之在中國發展起來，并且成為全球重要的目標市場。? ? ?工業是目前機器視覺應用占比最大的領域，在工業機器人視覺下游應用中，又以消費電子制造和汽車制造為主，其次是制藥、食品與包裝、印刷等。

2.發展趨勢

從2000年開始，科學技術呈爆發式發展，對于機器視覺技術的研究涌現出大量的理論及實踐方法，使得該項技術越發成熟，成為人工智能不可或缺的重要支撐，并且處在一個更新換代的階段，機器視覺未來幾年的發展方向如下：

第一是機器視覺將真實環境的特點與生物感知機理融合起來，真實環境具有開放性與復雜性、三維、動態變化等特點，而生物感知機理是基于學習結構的柔性、經過層次化處理、時序的增量處理，從這樣的角度看，把機器視覺同生物感知機理融合起來就會更接近“視覺”這個詞的意義。第二是機器視覺發展為主動視覺，就是在機器視覺系統中加入了反饋機制，這樣是系統具有選擇的可能性。該技術之所以能從視覺、感知、消耗選擇一個最優的平衡點正是因為它具備的主動選擇機制，能夠在新環境中主動探索，以此來實現整體智能的提升，更接近人工智能的發展方向。第三是三維視覺的發展，機器視覺將現實信息重構，提供給虛擬現實，這個是三維重建，三維虛擬現實可以通過掃描周圍真實環境，將真實事物的三維數據收集起來，按比例建出虛擬的模型，為將來人工實施起來比較困難的工作提供便利。

結語

機器視覺這項技術的誕生，可以使機器像生物的眼睛一樣去識別、測控、判別事物，使機器更加智能化、工作效率更高。隨著機器視覺技術應用的越來越廣，且技術更加成熟和完善，不僅僅在工業領域，還包括下游應用例如游戲娛樂等行業都有了廣泛應用。該項技術的主要特點是信息量大、速度快、功能多，隨著機器視覺技術自身的成熟和發展，一方面機器視覺技術將逐漸被大眾接受，配備機器視覺系統的設備價格將會越來越低，而功能會越來越多，并且允許具有更多數據的更大圖像以更快的速度進行傳輸和處理;另一方面機器視覺設備將會向產品小型化方面發展，讓這項技術能在更小的空間內裝更多的部件。可以預計的是，機器視覺將在現代和未來應用到人類社會發展的方方面面。

[1]王成軍，嚴晨.機器視覺技術在分揀系統中的應用研究綜述[J].制造技術與機床，2020（05）：32-37.

[2]金光，楊培義.基于機器視覺的HXD型機車受電弓滑板缺陷的檢測研究[J].菏澤學院學報，2020，42（02）：28-33.

[3]白克.基于PLC和機器視覺的采摘機器人智能控制系統設計[J].農機化研究，2021，43（02）：212-216.

[4]朱書德，李少波，王錚，楊靜，董豪，段仲靜，王軍.基于機器視覺的膠囊缺陷檢測裝置設計[J].貴州大學學報（自然科學版），2020，37（03）：42-48.

作者簡介：高娟娟（1990-），女，河北張家口人，研究生，助教，研究方向：前端開發與人工智能;渠中豪（1990-），男，河北邢臺人，研究生，助教，研究方向：人工智能;宋亞青（1991-），女，河北邢臺人，研究生，助教，研究方向：軟件開發與測試研究。