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AI起飞,机器视觉成为爆发拐点。

AI起飞,机器视觉成为爆发拐点。

作者:admin    来源:未知    发布时间:2018-08-08 18:14    浏览量:
 
在“AI时代”的催化下,中国机器视觉市场持续升温,已经进入爆发的“拐点”。自动驾驶、物流分拣、机器人等行业要求机器视觉能够在全天候、各种环境中精准成像。
 
由此可见,机器视觉是一个可以代替人眼来对三维世界进行感知,获取物体的数字图像利用计算机或者芯片,结合专门应用软件来模拟人脑的判断准则而对所获取的数字图像进行测量和判断。该技术已广泛用于实际的测量、控制和检测中,随着芯片技术发展,在人工智能各个领域应用也逐步展开。
 
机器视觉
 
一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头、相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或机器视觉芯片)、图像处理软件、监视器、通讯、输入输出单元等。系统可再分为主端电脑、影像采集与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源、高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、控制器、精密桌台、伺服运动机台。
从应用技术划分,机器视觉是一门综合了模拟、数字电子、计算机、图像处理、传感器、机械工程、光源照明、光学成像等跨学科的前沿技术;从应用学科划分,机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科。
 
机器视觉
 
机器视觉之于人工智能的意义等同于视觉之于人类的意义,而决定着机器视觉的就是图像处理技术。不同的应用领域需要不同的图像处理算法来实现机器视觉。常用的机器视觉领域图像算法有运动目标检测算法、基于深度学习的人脸算法等。
举例来说,当人看到两张面对面的脸的轮廓图像时,他们看到的不仅仅是抽象的形状。他们的大脑会进行进一步的解读,让他们能够识别图像的多个部分,看到两张脸,又或者看到一个花瓶。
但对于机器来说,这样的图像是非常难以理解的。基本的分类器分辨不了两张脸和花瓶,它看到的会是诸如短柄斧、吊钩、避弹衣甚至吉他的物体。该系统并不能确定那些物体是在该图像当中,这说明这类图像的识别对于机器而言极具挑战性。
另外,正如复杂的图像,现实世界也十分凌乱。在当中正常航行可不是光开发算法分析数据就能够实现的,它需要对真实场景有清楚的了解,进而能够相应作出行动。
机器人和无人机面临着大量这样的障碍,克服这些挑战对于参与人工智能革命的人来说便是重中之重。
随着神经网络、专门的机器视觉硬件等技术的持续普及,机器视觉和人类视觉之间的鸿沟正在快速缩小。不久之后,甚至可能会出现视觉能力更胜人类的机器人,它们能够执行各类错综复杂的任务,能够完全自动化地运作。
 
 

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