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機器人視覺

【深度解讀】工業機器人的“眼睛”機器視覺

一臺機器為什么能看到你?因為它有了自己的視覺。機器視覺技術是一門涉及人工智能、神經生物學、心理物理學、計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多領域的交叉學科。機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能,從客觀事物的圖像中提取信息,進行處理并加以理解,最終用于實際檢測、測量和控制,技術最大的特點是速度快、信息量大、功能多。機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能,但并不僅僅是人眼的簡單延伸,更重要的是具有人腦的一部分功能一一從客觀事物的圖像中提取信息,進行處理并加以理解,最終用于實際檢測、測量和控制。

  拍攝實物三維點圓數據。

  (資料圖片)

  拍攝對象實物。

  (資料圖片)

  “多目慧眼”實物圖。

  (資料圖片)

  成像效果圖。通過一次拍攝成像,可快速獲取構筑物輪廓和結構特征的三維空間數據。(資料圖片)

  圖為“多目慧眼”專用三維相機機組。 本報記者 周明陽攝

  視覺是人類觀察和認知世界的重要手段。據統計,人類從外部世界獲得的信息約有80%由視覺獲取。這既說明視覺信息量巨大,又體現出人類視覺功能的重要性。隨著信息技術的發展,為計算機、機器人或其他智能機器賦予人類視覺功能,成為科學家們的奮斗目標

  目前,機器視覺技術已經實現了產品化、實用化,鏡頭、高速相機、光源、圖像軟件、圖像采集卡、視覺處理器等相關產品功能日益完善。機器視覺技術在信息化時代正扮演著越來越重要的角色。

  什么是“機器視覺”

  與計算機視覺相比,機器視覺偏重于計算機視覺技術工程化,能夠自動獲取和分析特定的圖像,對準確度和處理速度要求都比較高。一般而言,計算機視覺多用來識別“人”,而機器視覺則多用來識別“物”

  機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支,是研究用計算機來模擬生物視覺的科學技術。機器視覺系統的首要目標是用圖像創建或恢復現實世界模型,然后認識現實世界。其具體操作方法是通過機器視覺產品將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,得到被攝目標的形態信息,再根據像素分布和亮度、顏色等信息將其轉變成數字化信號,圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而控制現場設備的動作。

  說起視覺,人們并不陌生。近年來,作為重要的生物識別技術之一的人臉識別技術飛速進步,“刷臉”可以實現考勤、支付、身份驗證等操作,已經成為安全系數較高的身份識別技術。不過,人臉識別技術屬于計算機視覺而非機器視覺,這兩種技術既有區別又有聯系。

  張廣軍編著的《機器視覺》一書中這樣區分兩種技術:計算機視覺是采用圖像處理、模式識別、人工智能技術相結合的手段,對目標物體進行識別,確定目標物體的位置和姿態;機器視覺則偏重于計算機視覺技術工程化,能夠自動獲取和分析特定的圖像,功能主要為物體定位、特征檢測、缺陷判斷、目標識別、計數和運動跟蹤等。

  具體而言,計算機視覺應用的場景相對復雜,要識別的物體類型也多,形狀不規則、規律性不強,有時甚至很難用客觀量作為識別的依據,比如識別年齡、性別,深度學習比較適合計算機視覺,對于光線、距離、角度等條件要求較低;而機器視覺場景相對簡單固定,在同一應用中識別的類型少,規則且有規律,但對準確度和處理速度要求都比較高,一般機器視覺的分辨率遠高于計算機視覺,而且往往要求實時,處理速度非常關鍵。一般而言,計算機視覺多用來識別“人”,而機器視覺則多用來識別“物”。

  機器視覺應用廣泛

  只要是需要對物體進行識別、特征判斷和檢測,機器視覺就可以大展拳腳。如今,在農業、工業、醫學等領域,機器視覺技術因其非接觸、速度快、精度高、現場抗干擾能力強等突出優點,得到了廣泛應用

  近幾十年來,視覺系統因其非接觸、速度快、精度高、現場抗干擾能力強等突出優點,使機器視覺技術在農業、工業、醫學等領域得到了廣泛應用。只要是需要對物體進行識別、特征判斷和檢測,機器視覺就可以大展拳腳,將任務完成得又快又好。

  比如在農業生產中,有一部分工作是對農作物或農產品的外觀進行判斷,如水果品質檢測、果實成熟度判別、作物生長狀況以及雜草的識別等。這些過去主要依靠人的視覺進行辨別和判斷的工作可以由機器視覺技術部分或全部替代,從而實現農業自動化和智能化。例如,來自南京林業大學的黃秀玲團隊就設計了一條可以對蘋果品質進行動態、實時檢測的智能化分級生產線。生產線上,均勻分布的3個攝像頭一次性采集蘋果表面信息,通過計算機智能控制系統對采集信息進行綜合分析,從而對蘋果進行分級。不過,也有專家表示,由于農田環境的復雜多變性以及非結構化特性,目前機器視覺在農業生產中的應用尚不成熟,仍需進一步完善。

  在工業環境中,機器視覺應用日臻成熟,在提高工業生產靈活性和自動化程度方面發揮重大作用。此外,在危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合,用機器視覺來替代人工視覺也提高了作業的安全性。在流水線上通過圖像識別技術檢查產品外觀缺損、標簽印刷錯誤、電路板焊接質量缺陷的圖像識別系統就是機器視覺系統應用于工業領域的成功范例。印刷包裝、汽車工業、半導體材料、食品生產等,都是機器視覺在工業領域的應用方向。

  在勘探采集、有色冶煉等過程中,機器視覺技術也大有可為。選礦是礦產資源加工中的一個重要環節,選礦水平高低直接影響礦物資源回收。近年來,基于機器視覺的礦物表面特征監測技術已引起工業發達國家科研機構的高度關注。資料顯示,歐盟聯合多家大學和企業,于2000年啟動了“基于機器視覺的氣泡結構和顏色表征”項目;南非、智利等國家也將機器視覺應用到石墨、鉑金屬的浮選監控中。在國內,對煤和鎳的浮選監控研究也取得了重大進展。

  機器視覺技術還可以應用于智能交通、安全防范、醫療設備等方面。在醫學領域,機器視覺可以輔助醫生進行醫學影像的分析,比如X射線透視圖、核磁共振圖像、CT圖像等。在科學研究領域,可以利用機器視覺進行材料分析、生物分析、化學分析和生命科學分析,如血液細胞自動分類計數、染色體分析、癌癥細胞識別等。

  國產產品日益崛起

  近年來,我國機器視覺領域快速發展,通過在某個細分市場推出定制化的系統產品,為細分領域客戶解決需求,成為我國機器視覺企業發展的重要方向。在硬件產品上,國內企業也多有突破

  一個典型的機器視覺系統包括光源、鏡頭、高速相機、圖像采集卡和視覺處理器5大部分。國外對機器視覺部件產品和軟件的研發已經有數十年的歷史。瞄準了機器視覺的廣泛應用前景,許多國外廠商紛紛進入這一領域,比如索尼、柯達等CCD圖像傳感器廠商,工業相機廠商如德國巴斯勒、AVT等,智能相機和視覺傳感器廠商如美國康耐視、日本松下等。

  長期以來,機器視覺原配件和軟件算法被這些國外巨頭企業壟斷,我國主要依靠進口國外整套系統,價格昂貴。近年來,我國機器視覺領域迎來快速發展,發展最快的是系統集成與服務,通過在某個細分市場推出定制化的系統產品,為細分領域客戶解決需求,成為我國機器視覺企業發展的重要方向。

  在硬件產品上,國內企業也多有突破。在不久前結束的第十二屆中國(深圳)機器視覺展覽會上,我國自主研發的相機、軟件包、鏡頭、光源等機器視覺的核心部件齊齊亮相,不少產品甚至吸引了外國廠商的目光,大恒、方誠等一批機器視覺領域方案供應商的產品日臻成熟,產品體系日益完善,在某些方面可以與國外廠商媲美。

  展覽會上,北京清影機器視覺技術有限公司研發的“通用式三維即時成像技術”在機器視覺領域實現了重大突破,引發業界關注。通用式三維即時視覺傳感技術是在任意可見光條件下均可即時成像的光學檢測技術,能夠快速生成相機視場范圍內物體的邊緣特征點和三維數字線條圖像。這項技術采用專門研發的平行光軸四相機矩陣陣列布置的專用三維相機機組,4個相機排列在一個正方形盒子里,被稱為“多目慧眼”,精度和速度大大提高。

  與機器視覺領域的其他技術相比,通用式三維即時成像技術最大的兩個特點是“通用式”和“即時”。北京清影機器視覺技術有限公司董事長周之琪介紹,整個測量和識別過程在普通可見光照條件下即可作業,無需任何結構光和輔助手段,也不需要提前對被視物體做任何事先標定和專門處理;圖像匹配算法也具有通用性,與被視景物的類型無關,數據的后期處理高度簡化,完全是“傻瓜式”操作;“即時”則體現在隨時隨地的三維測量結果輸出,秒級成像,速度非常快。

  目前,該公司已經搭建了整個技術框架體系,并成功開發出專用三維相機機組和對應的全套通用算法,已獲得1項發明專利和5項實用新型專利的授權。該技術可廣泛應用于軍事和工業領域,如對復雜戰場環境的快速偵測感知,應用于生產線的工件外形尺寸與表面缺陷檢測,應用在各種工業流水線上可為無人系統提供全方位的視覺能力支持;在民用領域也可應用于無人汽車、AR、VR以及3D打印等,作為主要的前端視覺成像設備,提升系統的智能化和精確化程度。

  經過20年的發展,機器視覺已成為一門新興的綜合技術,在社會諸多領域得到廣泛應用。可以預見的是,隨著新技術、新理論在機器視覺系統中的應用,機器視覺將在國民經濟的各個領域發揮更大作用。

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