机器视觉技术发展现状研究_机器视觉发展趋势
机器视觉技术是指利用计算机和各种传感器等设备模拟人类视觉系统的能力，实现对图像和视频的理解、解释和处理的技术。随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，机器视觉技术在各个领域得到了广泛应用，并呈现出以下几个发展现状和趋势：
1. 算法优化和深度学习：随着深度学习算法的兴起，机器视觉技术的研究和应用越来越依赖于大规模数据的训练和深度神经网络的优化。深度学习算法在目标检测、图像分类、图像分割等领域取得了显著的成果，成为机器视觉技术的核心。
2. 多模态融合：机器视觉技术不再局限于单一的图像信息，而是越来越多地与其他传感器数据（如声音、文本等）进行融合。多模态融合能够提供更全面和准确的信息，有助于提高机器视觉系统的性能和鲁棒性。
3. 实时应用和嵌入式系统：随着计算能力的提升和低成本计算设备的普及，机器视觉技术逐渐应用于实时系统和嵌入式设备中。例如，在自动驾驶、工业自动化和智能家居等领域，机器视觉技术能够实时处理图像和视频数据，为系统提供智能的决策和控制能力。
4. 边缘计算和云计算结合：机器视觉技术通常需要大量的计算资源来进行图像处理和模型训练，而边缘计算和云计算的结合能够实现计算资源的灵活调配和分布式处理。边缘计算将计算能力推向终端设备，实现低延迟和高效率的图像处理；云计算则提供了强大的计算和存储能力，支持大规模数据的处理和分析。
5. 应用领域的拓展：机器视觉技术的应用领域越来越广泛，涵盖了医疗影像、无人机、智能交通、安防监控、人机交互等众多领域。未来，机器视觉技术有望在更多领域发挥重要作用，如农业、环保、物流等。
总之，随着人工智能技术的发展和应用需求的不断增加，机器视觉技术将继续取得重大突破和进展，并在各个领域发挥越来越重要的作用。同时，机器视觉技术也面临着挑战，如数据隐私和安全性、算法可解释性等问题需要进一步研究和解决。
机器视觉技术的发展趋势
有人会说这些年来机器视觉技术的进步一直在提高。然而，当回望过去的35年，功能上的差异是巨大的。最早的机器视觉系统需要微计算机，而且它们的功能很有限。首先认识到微处理器的潜能的其中一个公司是物体识别系统，也是我的老母校。最早的微处理器没有很大的计算能力，因此基本的模式识别算法不得不被舍弃。好消息是可以做灰度级的处理算法，但坏消息是能做灰度级的处理算法而不能在好的灰度比例变化与坏的灰度比例变化之间做出判别。因此，除非有一个全职的工程师来管理这些设置，错误拒绝的数目是紊乱的，在那个时期的其他机器视觉系统也好不了哪里去。许多的硬件都被设计来完成更复杂的图像处理算法，但是，这些只是在少量算法下才会很好工作，对于一个应用经常没必要用最好的算法。这些早期技术在一些应用中体现出重大的进步，比如光源，相机和物体的物理排列，特别是为自身设计的光源，还有它们之间的连接。优化分段处理是减少计算大量图像处理算法的关键。幸运地是今天机器视觉的潜在计算技术在这些年里取得了很大的进步。结果是产生出更多成功的应用。配备机器视觉的很多产品都是可用的。在10～15年以前可用的性能优于机器视觉工具包的视觉传感器在今天已是普遍使用了。在一些情况下，智能相机结合处理大多数计算任务的FPGA，DSP和微处理器则会更具有智能性。具有多种连接性的数字摄像机能将一台个人电脑变成一个机器视觉系统。在这里电脑可能需要配备更智能的帧采集器，它可以插在电脑上，处理大多数图像处理任务。在这些产品中内在的计算能力的不断提高，基于拥有权设计的机器视觉硬件在下滑。越来越多的特殊应用机器视觉系统能由一个或另一个配备的机器视觉排列来处理。对这篇文章作出贡献的个人有下面这些：Rene Voorwinden：Technical Director－ArvooBen Dawson：Director of Strategic Development －DALSA (ipd)Stephane Francois：Executive Vice President － Leutron Vision, Inc.William Munroe：Director of Marketing－MicrovisionDr. Lutz Kreutzer：Marketing Manager －MVTecKarl Gunnarsson：Vision Manager - SICKEndre Toth：Director Business Development－Vision Components您在已经在机器视觉中使用的可配置的视觉产品（智能相机，嵌入式视觉处理器，基于PC的引擎，帧采集器等等）中预见到什么发展趋势？[Rene]在我看来，Arvoo在图像处理硬件的一个主要趋势是相机与处理器的集成。主要供应商中的许多只提供智能相机或集成的视觉处理器，其他的是集成了一些CCD或CMOS设备。我们相信紧凑方案有市场，尽管它主要是低级的应用市场。除此之外，终端用户的学习是非常重要的，基于智能相机的DSP或FPGA对于那些无经验的编程者来说可以充分发挥应用开发时间的优势。考虑到开发时间投入市场时间，用知名的操作系统，比如Linux，RT Linux，QNX或Ecos的方案通常是首选的。来自在一个操作系统上运行的智能相机的主要问题是大多数都在一个基本用途的处理器上运行，比如Pentium Mobile，Power PC等等。这些处理器有较高的发热性，导致在相机内部有很高的温度。众所周知，温度会影响图像处理的许多功能，这将导致损失精度和产生许多随机噪声。针对高端终端应用，ARVOO将图像获取（比如：帧采集器）和图像处理集成到一个视频处理器中。这个视频处理器被图像处理设备分离（比如：相机）。在这个架构下，我们在允许的产热量（大约20W）没有影响图像处理过程的条件下提供一个高处理能力。机架固定方案能够很好地应用于多个相机应用，二维和三维图像处理。在一个系统中通过千兆以太网连接多个单元，但只允许在个宽范围内安装它们。[Ben]机器视觉将继续从降低成本和增加处理器，内存和其他组件的性能中获利。在IPD，我们看到机器视觉中有三个发展趋势。第一，机器视觉系统的用户接口会引起越来越多的关注。用户接口通常是最后考虑的，这需要从算法设计者不断贡献中来建立。结果可能对设计者有意义，但对于用户来说需要较长的时间去学习。在IPD，我们从接口开始，并通过可接受的人为因素来使得我们的视觉系统易于使用的方法来建立。第二个趋势是使机器视觉工具成为使用简单的专用工具。与一个复杂的多功能的基本视觉系统相反，我们的工具针对于一类问题。这个在特定知识领域上建立，会极大地减少需要使用一个机器视觉工具的专家知识。举个例子，一个传统机器视觉系统有许多不同的你可能用于检测一个零件的边缘检测算子。如果你知道你正在做的，这个弹性就很好，但是让大多数用户不知道从哪里开始。与此相反，我们提供知道那些需要去做和为测量选择算法的尺度检测工具。我们把视觉专家知识生成一个工具包，以便用户只是专注于他们的任务而不是变成一个视觉专家。第三个趋势是增加视觉系统的智能以使它能克服更多的环境变化。比如，与让用户去装置一个零件到一个特殊的位置不同，我们使用视觉搜索去寻找视场里的部件。或者再比如，我们使用能不受亮度变化影响的算法，以使部件照明简化。结合趋势二与三，我们有为专门应用而设计的视觉系统，比如监测标签。在这样的情况下，视觉系统理解最终任务，使用熟悉且适用于这个任务的接口。视觉商家必须平衡易于使用与市场大小，还有携带多个产品的成本。[Stephane]技术趋势有包含PCIe和FPGA的帧采集器，多个GigE视觉相机，图像转化可靠性。GigE视觉（和USB2.0）要求新的设计。市场对解决特殊应用，不论是具有诸多功能的（用于不止一个系统），还是针对特殊应用的（对单个系统易于集成），都是有需求的。对于更多特征，价格总是会继续下降。[Bill] 在过去的许多年里，机器视觉和条形码读取技术已经聚合到一个我们提到的智能相机或码图像机的新空间中。在这个新的集中技术空间中，有许多趋向涌现出，它们很可能在接下来的几年中推动工业的发展。其中之一就是消费群中使用数字相机的增加。今天你能用手机，PDA或小于一张商业卡的超薄相机就能很容易的获得高质量的图像。这会刺激消费者接受数字相机，我期望在商用视觉群中看到波动。视觉技术将变得越来越能干，甚至易于使用且低价格。这跟在25年前紧凑显示器出现一样，当成千上万的消费者开始买基于激光二级管技术的CD播放器时，结果是可靠性在提高，激光二级管价格的急剧下降使得生产条码扫描设备的生产商逐渐增多，昂贵的氦氖激光管比便宜的二极管的小许多。就在CD播放器使用仅仅几年之后，大多数条码扫描器使用二级管。在今天看来，我期望看到商业视觉系统尺寸越来越小，高分辨率和更低成本。作为做基层和系统的工程师来说，看到这些新视觉系统的价格下降，机器视觉应用就应当打开。第二个技术趋势可能是会更重要，即大力提高图像处理软件工具。图像处理能力和速度的增长一直以来由硬件上的提高来驱动，因此更好的开发工具会使得软件开发者开发更容易且更快，让他们开发出对于一个给定应用的需求，只需要个别修改的图像处理方案。跟建立一个新的工业视觉系统一起的我们遇到的更多的物理复杂性可能由易于使用的软件控制选择所替代。这对做基层的工程师有利，会帮助打开智能相机和条码图像机的新的应用。[Lutz] 我们看到与潜在技术相关的一些趋向包括：双核－对于使用并行软件64 CPU/64 Bit XP来说是基本需求，全面支持64Bit的增长速度，更多处理空间，更大的图像。
