机器人基础知识50讲|机器视觉的发展与应用（十二）

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了解机器人从了解它的发展是，发展构造、组成分类到核心零部件。了解了这些，我们可以说，知道了机器人是什么。如何深度了解一个事物，不仅要了解这个事物是什么，还要了解，它有什么用。那么机器人到底有什么用呢？接下来，我们的篇章从“是什么”合上，翻开机器人基础知识的第二章：“为什么”。为什么要发展机器人？机器人到底有什么用，将会在接下来的系列文章中，告诉你们！（关注微信公众号：机器人前沿  ID robotn抢先获取，机器人基础知识50讲系列内容）

PART 01 机器人产业链回顾

机器人产业链，从核心零部件、本体的制造、软件的配套到系统集成再到行业应用，这一个完整的产业链里面，所涉及的不同内容，在前面的文章中，我们主要讲了前两大部分。接下来，我们将围绕软件配套这一环节来介绍。现在我们来回顾一下机器人产业链。

PART 02 机器视觉的概念

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉基于仿生的角度发展而来，比如模拟眼睛是通过视觉传感器进行图像采集，并在获取之后由图像处理系统进行图像处理和识别。

互联网的高速发展，使得物流业走势迅猛，不仅是每年一度的京东购物节和淘宝节让物流人员高压负重，喘不过气，就连现在的日常外卖派送，超市派送也使得快递人员人手不断速增，美团外卖布局无人物流，京东机器人物流拣货已开始应用，机器人工作，为人们的生活带来了巨大的便利性。

机器人逐渐成为市场的宠儿。如今，我们的身边已然充斥着各种类型的机器人，在制造、运输、生活等各领域起着非常重要的作用。比如机器人代步车，扫地机器人等。而让这些机器人拥有一双“智慧”双眼的正是机器视觉技术，得益于机器人产业的规划发展，机器视觉技术的应用就有非常广阔的空间。

PART 03 机器视觉的发展历程

机器视觉技术是计算机学科的一个重要分支，自起步发展至今，机器视觉已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。

20世纪50年代开始研究二维图像的统计模式识别。

60年代Roberts开始进行三维机器视觉的研究。

70年代中，MIT人工智能实验室正式开设“机器视觉”的课程。

80年代开始，开始了全球性的研究热潮，机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新理论不断涌现。

MIT计算机科学实验室，图源网络

初级阶段为1990～1998年，期间真正的机器视觉系统市场销售额微乎其微。

主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。1990年以前，仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和模式识别的实验室。在20世纪90年代初，一些来自这些研究机构的工程师成立了他们自己的视觉公司，开发了第一代图像处理产品，人们能够做一些基本的图像处理和分析工作。

尽管这些公司用视觉技术成功地解决了一些实际问题，例如多媒体处理，印刷品表面检测，车牌识别等，但由于产品本身软硬件方面的功能和可靠性还不够好，限制了他们在工业应用中的发展潜力。另外，一个重要的因素是市场需求不大，工业界的很多工程师对机器视觉没有概念，另外很多企业也没有认识到质量控制的重要性。

第二阶段1998～2002年定义为机器视觉概念引入期。

自从1998年，越来越多的电子和半导体工厂，包括香港和台湾投资的工厂，落户广东和上海。带有机器视觉的整套的生产线和高级设备被引入中国。随着这股潮流，一些厂商和制造商开始希望发展自己的视觉检测设备，这是真正的机器视觉市场需求的开始。

设备制造商或OEM厂商需要更多来自外部的技术开发支持和产品选型指导，一些自动化公司抓住了这个机遇，走了不同于上面提到的图像公司的发展道路——做国际机器视觉供应商的代理商和系统集成商。他们从美国和日本引入最先进的成熟产品，给终端用户提供专业培训咨询服务，有时也和他们的商业伙伴一起开发整套的视觉检测设备。

经过长期市场开拓和培育，不仅仅是半导体和电子行业，而且在汽车、食品、饮料、包装等行业中，一些顶级厂商开始认识到机器视觉对提升产品品质的重要作用。在此阶段，许多著名视觉设备供应商，如：Cognex， Basler ， Data TranslaTIon， TEO，SONY开始接触中国市场寻求本地合作伙伴，但符合要求的本地合作伙伴寥若晨星。

Cognex's3D-A5000，来源Cognex官网

第三阶段从2002年至今，我们称之为机器视觉发展期

从下面几点我们可以看到中国机器视觉的快速增长趋势：

在各个行业，越来越多的客户开始寻求视觉检测方案，机器视觉可以解决精确的测量问题和更好地提高他们的产品质量，一些客户甚至建立了自己的视觉部门。

越来越多的本地公司开始在他们的业务中引入机器视觉，一些是普通工控产品代理商，一些是自动化系统集成商，一些是新的视觉公司。虽然他们绝大多数尚没有充分的回报，但都一致认为机器视觉市场潜力很大。资深视觉工程师和实际项目经验的缺乏是他们面临的最主要的问题。

一些有几年实际经验的公司逐渐给自己定位，以便更好的发展机器视觉业务。他们或者继续提高采集卡、图像软件开发能力，或者试图成为提供工业现场方案或视觉检查设备的领袖厂商。单纯的代理仍然是他们业务的一部分，但他们已经开始开发自己的技术或者诀窍，在元件和系统的层次上。

经过几年寻找代理的过程，许多跨国公司开始在中国建立自己的分支机构。通常他们在北京、上海、广东、深圳等建立自己在中国的分支机构，来管理关键的客户以及向合作伙伴提供技术和商务支持。

PART 04  机器视觉的发展趋势

从整个机器视觉的领域来讲，它是处在快速的重构期，通过市场分析来看，机器视觉并不是特别新兴的领域，这从最早图像处理衍生到现在，市场上有很多大的厂商对智能安防和交通做了很久的深耕，他们最开始不是做机器视觉、人脸识别起家的，在这几个行业中很多厂商都处于并驾齐驱、快速发展阶段。未来，通过人工智能方面利好的政策，在这四个领域会有比较大的机遇，安防、交通，金融，消费电子这是机器视觉领域重点关注的应用行业方向。

1）图像采集技术发展迅猛

CCD、CMOS等固件越来越成熟，图像敏感器件尺寸不断缩小，像元数量和数据率不断提高，分辨率和帧率的提升速度可以说日新月异，产品系列也越来越丰富，在增益、快门和信噪比等参数上不断优化，通过核心测试指标（MTF、畸变、信噪比、光源亮度、均匀性、色温、系统成像能力综合评估等）来对光源、镜头和相机进行综合选择，使得很多以前成像上的难点问题得以不断突破。

2）图像处理和模式识别发展迅速

图像处理上，随着图像高精度的边缘信息的提取，很多原本混合在背景噪声中难以直接检测的低对比度瑕疵开始得到分辨。

模式识别上，本身可以看作一个标记过程，在一定量度或观测的基础上，把待识模式划分到各自的模式中去。

图像识别中运用得较多的主要是决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决策函数，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述（如统计纹理）为基础的；结构方法的核心是将物体分解成了模式或模式基元，而不同的物体结构有不同的基元串（或称字符串），通过对未知物体利用给定的模式基元求出编码边界，得到字符串，再根据字符串判断它的属类。在特征生成上，很多新算法不断出现，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及独二分量分析；还有关子支持向量机，变形模板匹配，线性以及非线性分类器的设计等都在不断延展。

3）深度学习带来的突破

传统的机器学习在特征提取上主要依靠人来分析和建立逻辑，而深度学习则通过多层感知机模拟大脑工作，构建深度神经网络（如卷积神经网络等）来学习简单特征、建立复杂特征、学习映射并输出，训练过程中所有层级都会被不断优化。在具体的应用上，例如自动ROI区域分割；标点定位（通过防真视觉可灵活检测未知瑕疵）；从重噪声图像重检测无法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃盖板检测中的真假瑕疵等。随着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件推向市场（包括瑞士的vidi，韩国的SUALAB，香港的应科院等），深度学习给机器视觉的赋能会越来越明显。

4）3d视觉的发展

3D视觉还处于起步阶段，许多应用程序都在使用3D表面重构，包括导航、工业检测、逆向工程、测绘、物体识别、测量与分级等，但精度问题限制了3D视觉在很多场景的应用，目前工程上最先铺开的应用是物流里的标准件体积测量，相信未来这块潜力巨大。

PART 05 机器视觉系统的分类

机器视觉主要分为三类：

单目视觉技术，即安装单个摄像机进行图像采集，一般只能获取到二维图像。单目视觉广泛应用于智能机器人领域。然而，由于该技术受限于较低图像精度以及数据稳定性的问题，因此需要和超声、红外等其它类型传感器共同工作。

双目视觉技术，是一种模拟人类双眼处理环境信息的方式，通过两个摄像机从外界采集一副或者多幅不同视角的图像，从而建立被测物体的三维坐标。双目视觉技术大致分为机械臂视觉控制、移动机器人视觉控制、无人机无人船视觉控制等方向。

多目视觉技术，是指采用了多个摄像机以减少盲区，降低错误检测的机率。该技术主要用于物体的运动测量工作。在机械臂手眼协调方面，多目视觉技术能够克服物体捕捉的盲区，使机械臂进行抓取更加有效。在工业机器人进行装配领域，多目视觉也能够精确识别和定位被测物体，进而提高装配机器人的智能程度和定位精度。

PART 06 机器视觉系统的组成

“视”是将外界信息通过成像来显示成数字信号反馈给计算机，需要依靠一整套的硬件解决方案，包括光源、相机、图像采集卡、视觉传感器等。“觉”则是计算机对数字信号进行处理和分析，主要是软件算法。

图像获取：光源、镜头、相机、采集卡、机械平台

图像处理与分析：工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。

判决执行：电传单元、机械单元

采集卡，图源网络

PART 08 机器人产业园区推荐

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