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機器視覺技術背後的行業趨勢
機器視覺是唯一能夠通過非接觸的方式識別物體、觀測物體的技術，在各個領域都具有難以替代的獨特作用。同時，機器視覺這個領域包含了大量的細分技術領域，對於新技術的探索和研究也從未停止腳步。
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在智能生活領域，機器視覺的主要作用是為機器提供物體識別的功能；在智能製造領域，機器視覺廣泛應用於物體的檢測、測量、識別（識別條形碼、二維碼）、工業機器人的定位。其中，智能生活領域識別物體的難點主要在於識別目標的覆蓋範圍的擴大，包括識別成功率的提高，以及樣本庫的訓練；而智能製造領域中，工業機器人的定位是所有功能中相對較難的一種，由於對於作業精度和作業速度的需求，該功能的難點主要在於標定（圖像坐標係與外部坐標係的映射）精確度與標定速度的提升，定位過程中的精確度與速度的提升等。
為了賦予機器人眼識別物體的功能，機器視覺一般需要經曆圖像獲取、預處理、特征提取、分析理解、圖形匹配的過程，最終得到對於圖像信息的解釋和描述。其中，預處理是將圖像進行變換、增強、去噪、均衡、複原等處理；特征提取是從圖像信息中提取能夠構成目標形象的關鍵特征，如幾何特征（角點、不變量）、顏色特征（灰度、突變）、Gabor變換（頻域尺度、頻域方向）、紋理（Harr小波、局部二值模式LBP、方向梯度直方圖HOG）；分析理解與圖形匹配是匹配經過訓練的圖像數據庫，從而識別圖像類別，該領域的前沿技術是采用機器學習算法從而提高效率。
機器視覺在技術方麵具有獨特性、在應用方麵具有廣泛性、在成本方麵擁有經濟性。廣泛性和獨特性使得這項技術本身能夠在許多領域成為整個產品的關鍵，從而構成產品核心競爭力的一部分；而經濟性則能夠使得產品擺脫硬件的束縛，從而在產品設計、客戶需求把握上更具靈活性，也使其具備更強的盈利能力。因此，我們認為：機器視覺未來能夠在不受硬件成本束縛的情況下，在多個具備一定市場規模的領域展開關鍵性應用。
由於機器視覺在智能生活、智能製造兩個領域具有不同的技術特點和應用進展，所以機器視覺於這兩個領域的行業發展趨勢也不盡相同。在智能生活領域，機器視覺作為一種新興人工智能技術，技術的成熟與發展是行業發展的、切合實際需求的優秀終端產品的開發與推廣是行業發展的主要驅動力；
機器視覺應用於智能生活領域，無論是掃地機器人、無人駕駛汽車、其他新興服務機器人、通用性的人臉識別等仍有較大研究潛力。目前而言，隻有自動駕駛領域的Mobileye的機器視覺ADAS產品展開了規模化的銷售，但采用其技術的Tesla近期自動駕駛大小事故頻發，也說明其距離真正實現無人駕駛尚有一定距離。物體識別技術中，識別的準確率、識別目標的範圍這兩點如何共同發展仍然是全世界技術人員努力的一個方向，仍然有很大發展潛力。
機器視覺技術正處於一個逐步走向成熟的階段，機器視覺技術團隊在各個子領域紛紛展開深入研究，朗銳智科（www.lrist.com）認為，機器視覺作為一種新興人工智能技術，新產品的發布與推廣往往能獲得高曝光率與關注度。但隻有真正切合實際需求、且需求具備市場空間的優秀產品才能經受住時間的考驗，才能占得輿論、資本、人力等資源的先機。
最後更新：2017-10-30 14:34:07