机器视觉与人类视觉的关系有哪些呢

发布时间:2022-09-29 07:18:29 来源:bob官方网页登录 作者:bob线上登录

  机器视觉是研究如何能让计算机实现像人类那样具有视觉来实现“see”的学科研究。视觉实际上包含两个方面:“视”和“觉”,也就是说机器视觉不仅要捕获场景信息还需要色彩环境理解场景信息分析。具体来讲,它是利用相机和计算机代替人眼,使得机器拥有类似于人类的对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别和决策的功能。对人类来说非常简单的视觉任务而对于机器而言却可能异常复杂。在很多方面,机器视觉的能力还远远不如人类视觉,原因在于人类经过大量的学习、认识和了解,已经对现实世界中存在的各种事物有了准确、完善的分类归纳能力,而计算机则缺少相应的过程,就像一个婴儿很难分清不同的人,很难辨别物体的形状和外观、人的表情等,但经过与外界的交互、学习就能逐渐掌握对事物和场景的识别和理解能力。让计算机达到人类的视觉能力需要一个完善的学习过程。此外生物的眼睛经历了5亿多年的进化,视觉系统不断完善,而相机的出现才短短一百多年。在图像理解等高级机器视觉问题上,计算机的视觉能力通常低于人类。人类及其他生物的眼睛具有的强大功能,所以机器视觉研究过程中借鉴了生物视觉的功能原理,比如Gabor滤波器的频率和方向表达同人类视觉系统类似。卷积神经网络的构建参考了人类大脑提取视觉信息的方式。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMO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,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。

  机器视觉综合应用了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的前沿技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。在成像技术、处理算法、算力平台和行业应用等四个核心要素的驱动下,机器视觉已广泛应用于工业、农业、医疗、安防、金融、交通等领域,包括电子制造、电力、汽车制造、食品饮料、化妆品、建材和化工、金属加工、包装印刷等众多生产性行业和服务性行业。

  随着“工业 4.0”概念的兴起,国内机器视觉公司如雨后春笋般不断发展壮大。我国机器视觉技术的应用较晚,真正开始在工业领域进行广泛应用仅有十几年的时间,目前,国内机器视觉行业缺少相对成熟的自动化产品,市场也远远没有饱和,存在很大的发展空间。国内从事机器视觉研究的企业主要位于珠三角、长三角及环渤海地区。预计到了 2025 年前后,国内的机器视觉行业将进入产业成熟期。工业 4.0 离不开智能制造,智能制造离不开机器视觉技术。机器视觉技术是实现工业自动化和智能化的必要手段,相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉具有高度自动化高效率、高精度,以及能适应较差环境等优点,将在工业自动化的实现过程中发挥重要作用。

  等各行各业,深入到我们的生活、生产及工作的方方面面,在信息化的时代中,扮演着越来越重要的角色。目前,机器视觉技术已广泛应用于工业、农业、国防、交通、医疗、金融、体育、娱乐。

  在工业制造检测中应用传统产品采用人工检测的方法对产品表面的缺陷进行检测。随着科学技术的不断发展,特别是计算机技术的发展,机器视觉技术开始在工业中大面积应用。机器视觉技术与计算机图像处理、模式识别相结合,综合计算机技术、软件工程等不同领域的相关知识,可准确、精确的完成产品质量,人工无法完成的工作检测任务。返回搜狐,查看更多

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      和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域,它是一门涉及、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科,其能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广,其中母子嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展,有力地推动了机器视觉的发展。  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。  赛迪顾问预测到2018年中国人工智能市场规模会超过406亿,这个复合增长率会达到25.8%,增速是快于全球的整个增长率的。在市场结构上来讲,也是存在着整体的情况。投资规模来讲,在去年一年,从投资的整个额度包括投资笔数都呈快速增加的态势,而且很多从事人工智能和机器视觉的企业数量也在快速地增加。  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。 
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