借它一双慧眼吧：机器视觉的应用、难点与趋势

中国机器视觉行业是伴随中国工业化进程的发展而发展起来的，自从20世纪90年代末开始起步，经历了启蒙阶段、发展阶段、快速发展阶段、逐步成熟阶段。目前，机器视觉企业、产品和应用在中国逐步兴起，行业总产值已逾十亿元关口，相关行业产值更是数以倍增，视觉技术已经成为工业自动化领域的核心技术之一。另外，随着机器视觉技术的进一步发展，目前在消费级领域的应用呈现出越来越广阔的前景。

　　今年5月，美国亚马逊公司收购了一支欧洲顶级机器视觉团队用于无人机领域研究。同样在5月，英特尔集成电路公司收购了俄罗斯计算机视觉公司Itseez，用于无人驾驶领域;6月初，俄罗斯计算机视觉公司VisionLabs开发了一个通用的开源计算机视觉开发平台，Facebook与谷歌为其提供资金并测试开发成果……

　　而在国内，4月，维视机器人与ABB达成了以工业机器人、机器视觉为首要发展的共识，维视将加快工业机器人领域的产品升级，加强以智能视觉为核心的智能制造竞争优势;触景无限打造了集技术先进、性能卓越、成熟可靠、使用友好于一身的嵌入式视觉感知解决方案——Vision Card;旷视(Face++)多年来专注机器视觉技术的研发与应用，目前已经与国内多家Top级机器人厂商开展深度合作，力图赋予机器人一双眼睛看懂世界。

　　一系列的行业动态无疑表现出了机器视觉这项技术的火热程度和广阔前景。赛迪顾问电子信息产业研究中心高级咨询师向阳认为，从产业投资回报率分析，机器视觉前景广阔，值得投资。他说，尽管人工智能蓬勃发展，但依然有许多关键节点问题有待突破，机器视觉就是其中之一。目前的软硬件水平还不能让机器具备与人类似的视觉、听觉、嗅觉和触觉等感知力。

　　所谓机器视觉是指采用机器代替人眼来做测量与判断，通过计算机摄取图像来模拟人的视觉功能，实现人眼视觉的延伸。

　　通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

　　商汤科技CEO徐立表示，机器视觉从整个的流程可以分为三大块，首先就是可以模拟人的眼睛。机器也像人一样，需要捕获更高质量的图像，它得到的影像和内容可能比人得到的更加清晰和完美。其次是感知。最后是对视频输入的识别。

　　另外，旷视(Face++)创始人印奇认为，要完成自然、快速的人机交互，机器人需要以实时视频流式传输方式将图像数据传递到本地专用服务器中，并通过核心的机器视觉算法对数据进行分析处理最终反馈结果，这是软硬一体化的应用场景。

　　当前，从全球产业发展来看，国际机器视觉市场正处于产业成熟期，未来3~5年欧美日机器视觉技术仍将有不断创新，国际机器视觉市场规模有望继续增长。国内机器视觉专利数量逐年增加，各大高校及企业纷纷投入精力在机器视觉领域进行研究。国内机器视觉公司如雨后春笋般出现、发展，预计到2020年前后，国内机器视觉将进入产业成熟期。

　　现在，虽然机器视觉的应用场景多聚集在智能制造领域，但随着新技术的不断涌现，这一应用技术将扩展至消费电子、可穿戴式设备、汽车先进驾驶辅助系统以及智能化监控等更贴近大众生活的领域。另外，在发展的过程中，诸多技术难点仍旧会成为阻碍因素，不过拥有一双“慧眼”的机器人必能轻松应对。

　　通过梳理应用场景、技术难点和行业趋势，《中国信息化周报》试图揭开机器视觉的神秘面纱。
(本文不涉密)
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