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機(jī)器視覺行業(yè)新技術(shù)未來發(fā)展趨勢
思瀚產(chǎn)業(yè)研究院 ?？乒怆?   2023-07-12

（1）高精度高分辨率光學(xué)成像技術(shù)

高精度光學(xué)成像是機(jī)器視覺行業(yè)始終追求的技術(shù)發(fā)展目標(biāo)。高精度光學(xué)成像需要光源、鏡頭、相機(jī)、圖像采集卡等各部分的精密配合，要求新型光源、更全面的波長覆蓋和創(chuàng)新的光源布局等光源技術(shù)，以及提供更大靶面和更小像元的新型鏡頭和相機(jī)產(chǎn)品。

高精度光學(xué)成像技術(shù)增強(qiáng)了機(jī)器視覺的圖像信息獲取能力，通過多樣化光學(xué)成像技術(shù)，獲取到傳統(tǒng)成像中難以獲取的圖像信息，并通過高速、高靈敏度的圖像采集技術(shù)深度挖掘圖像中隱含的內(nèi)部信息，滿足更高分辨率、更多維度、更大空間帶寬積的光電成像需求。

（2）3D 視覺技術(shù)

目前機(jī)器視覺主要采用的 2D 機(jī)器視覺技術(shù)僅能獲取固定平面內(nèi)的形狀及紋理信息等二維圖像，這主要基于物體在灰度或者彩色圖像中對比度的特征提供處理分析結(jié)果。2D 機(jī)器視覺技術(shù)的缺點(diǎn)包括無法提供物體高度、平面度、表面角度、體積等三維信息；容易受光照條件變化的影響；對物體的運(yùn)動比較敏感等。

隨著智能制造變革來臨，面對復(fù)雜的物件辨識和尺寸量度任務(wù)，以及人機(jī)互動所需要的復(fù)雜互動，2D 視覺在精度和距離測量方面均出現(xiàn)技術(shù)限制。3D 機(jī)器視覺技術(shù)相對于 2D 技術(shù)提供了更豐富的被攝目標(biāo)信息，可以識別物體的深度、形貌、位姿等 3D 信息。3D 技術(shù)提供了豐富的三維信息，使機(jī)器能夠感知物理環(huán)境的變化，并相應(yīng)地進(jìn)行調(diào)整，從而在應(yīng)用中提高了靈活性和實(shí)用性，擴(kuò)大了機(jī)器視覺的應(yīng)用場景。

（3）多光譜成像技術(shù)

多光譜技術(shù)，利用像元級的鍍膜技術(shù)實(shí)現(xiàn)對不同波長光譜信號的采集，從而得到高分辨率的多/高光譜的圖像信號，大大簡化了視覺系統(tǒng)的光學(xué)部件復(fù)雜性。光譜技術(shù)推動機(jī)器視覺實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的多種特征分析。隨著機(jī)器視覺的快速發(fā)展和普及，機(jī)器視覺產(chǎn)品已經(jīng)廣泛應(yīng)用于 3C、鋰電池、半導(dǎo)體、PCB、新型顯示、汽車零配件、光伏、物流、醫(yī)藥、包裝印刷、軌道交通等眾多產(chǎn)業(yè)中。

各行業(yè)樣本的復(fù)雜性要求機(jī)器視覺從可見光光譜到非可見光光譜、從單一光譜到多光譜，不僅需要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的外觀檢測，也需要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的材料成分、顏色、溫度等復(fù)雜特征的分析。多光譜技術(shù)利用光的衍射和折射特性，通過光柵、棱鏡等分光元件，獲取到不同譜段的有效信號，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)高維信息參量獲取，并通過相關(guān)分析算法將譜域信號與測量需求建立聯(lián)系，如物質(zhì)成分、溫度、三維面型等，進(jìn)而滿足復(fù)雜多樣化的測量需求。

（4）高集成智能相機(jī)技術(shù)

在工業(yè)領(lǐng)域中，隨著機(jī)器視覺的應(yīng)用逐漸深入，自動化程度越來越高，機(jī)器視覺核心部件的智能化程度不斷提升，集成更多邊緣智能已經(jīng)成為工業(yè)相機(jī)未來發(fā)展的主要趨勢之一。智能工業(yè)相機(jī)是一個兼具圖像采集、圖像處理和信息傳遞功能的小型機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)，是一種嵌入式計(jì)算機(jī)視覺檢測系統(tǒng)，提供了具有多功能、模塊化、高可靠性、易于實(shí)現(xiàn)的機(jī)器視覺解決方案。

它將圖像傳感器、處理模塊、通訊模塊和其他外設(shè)集成到一個單一的相機(jī)內(nèi)，由于這種一體化的設(shè)計(jì)，可降低系統(tǒng)的復(fù)雜度，并提高可靠性，同時系統(tǒng)尺寸大大縮小，拓寬了機(jī)器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域。

智能工業(yè)相機(jī)可以在特定的應(yīng)用環(huán)境中實(shí)現(xiàn)圖像處理并利用內(nèi)嵌的人工智能算法做出邏輯判斷，為自動化場景提供無需人工干預(yù)的智能方案，是工業(yè)自動化領(lǐng)域集成邊緣智能的重要手段。通過對智能芯片和算法的集成，智能工業(yè)相機(jī)具有強(qiáng)大的軟硬件功能，未來將在各個工業(yè)領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用，例如可應(yīng)用于高端工業(yè)檢查、產(chǎn)品分類、質(zhì)量檢測、視覺傳感器網(wǎng)絡(luò)、條碼閱讀、入侵檢測和交通監(jiān)控等工業(yè)過程。

深度學(xué)習(xí)方法作為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓展，近年來在語音、圖像、自然語言等的語義認(rèn)知問題上取得巨大的進(jìn)展，為解決機(jī)器視覺大數(shù)據(jù)的表示和理解問題提供了通用的框架。

隨著機(jī)器視覺在不同行業(yè)應(yīng)用的擴(kuò)展，傳統(tǒng)算法的機(jī)器視覺在針對缺陷類型復(fù)雜化、細(xì)微化、背景噪聲復(fù)雜等外觀檢測以及分選定級應(yīng)用場景時，呈現(xiàn)通用性低、不易復(fù)制、對使用人員要求高等缺點(diǎn)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的機(jī)器視覺采用更復(fù)雜的規(guī)則實(shí)現(xiàn)精細(xì)的量化評估，憑借 AI 深度學(xué)習(xí)更強(qiáng)的特征提取能力為機(jī)器視覺提供更多應(yīng)用可能，使得機(jī)器視覺能夠解決更加復(fù)雜背景下的定位與識別、工件的缺陷檢測和分割、畸變物體的分類、難辨字符與文本的讀取等復(fù)雜的工作任務(wù)。

隨著工業(yè)機(jī)器視覺的檢測對象越來越復(fù)雜，應(yīng)用越來越廣泛，機(jī)器視覺應(yīng)用逐漸從傳統(tǒng)機(jī)器視覺向基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺過渡，機(jī)器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域也會因深度學(xué)習(xí)技術(shù)而得到極大擴(kuò)展。

此外，基于深度學(xué)習(xí)方法的機(jī)器視覺系統(tǒng)對機(jī)器視覺核心部件的軟硬件水平提出了更高要求，與深度學(xué)習(xí)算法相匹配的工業(yè)相機(jī)和圖像采集卡等機(jī)器視覺核心部件的技術(shù)發(fā)展將成為機(jī)器視覺未來發(fā)展趨勢之一。