未來機器視覺應該怎么走?

隨著中國制造2025戰略的深入，4.0時代背景下，智能工業機器人產業市場呈現出不斷增長的勢頭，其中充當工業機器人的機器視覺檢測功不可沒。

以我國目前的安防行業為例，安防技術一直在演進。當行業完成網絡化和高清化后，智能應用成為各種安防廠商的熱門技術。應該說，從2012年開始，安防行業就圍繞如何使產品和系統智能化應用進行了深入的研發和探討，引發了一波技術潮流。如果智能視頻分析是智能安全應用的2.0版本，那么機器視覺檢測將開啟智能安全應用的2.0時代。

未來，機器視覺檢測將是AI人工智能快速發展的一個分支。簡而言之，機器視覺就是用機器代替人眼來測量和判斷。通過CMOS或CCD傳感器將被攝目標轉換成圖像信號，傳輸到特殊的圖像處理系統，獲取被攝目標的形態信息，并根據像素分布、亮度、顏色等信息轉換成數字信號;圖像系統對這些信號進行各種計算，以提取目標的特征，然后根據判斷結果控制現場設備的運行。

機器視覺檢測主要是識別圖像，因此機器視覺廣泛應用于人臉識別和車牌識別。以智能交通行業為例，機器視覺具有成本低、穩定性強、準確性高、適用范圍廣的優點。目前已廣泛應用于國內外高速公路和公路的交通監控系統，體現在車牌識別、車身顏色識別、車型識別、違章識別、交通流量統計、交通流量控制等方面。在工業應用中，還有視覺點膠機、視覺機器人等一系列設備，對廣大企業主的開源節流有很大幫助。

此時會有人懷疑懷疑機器視覺和深度學習的重疊性太大，是否兩者在安防行業是同一個概念的不同表達。其實如果只從視頻監控行業來看，學習算法是機器視覺更高層次的應用，因為它基于巨大的樣本采集掌握了大量的數據特征，而機器視覺主要擅長特征感知、圖像預處理、特征提取和特征篩選。也就是說，機器視覺主要是在特征識別和提煉部分，而深度學習是將特征與學習相結合，如利用特征感知和提取來預測數據，從而提前預測各種緊急情況。