【中国安防展览网 企业关注】 视觉，是人类感知客观世界的主要信号来源。在信号处理理论与计算机出现以后，人们试图用摄像机获取环境图像并转换成数字信号，用计算机实现对视觉信息处理的全过程。这种使计算机能够通过一幅或幅图像认识周围环境信息的研究目标，正是机器视觉。　　　　作为机器视觉的代表应用，以摄像机为核心的视频监控系统，目前已经广泛应用与安保、交通、楼宇、工业等各个行业领域。想要了解机器视觉究竟为视频监控带来了哪些改变，我们可以从机器视觉的几大应用领域来进一步分析。机器视觉对视频监控产生了哪些影响？　　　　▋目标识别　　　　目标识别技术和稳定的追踪方法是机器视觉发展的关键因素之一。它在很多领域都得到大量的应用，例如身份确认的指纹识别、人脸识别、虹膜识别以及在智能交通管理、机动车检测、停车场管理等场合的车牌识别等。　　　　一个目标识别系统应该具有在复杂背景以及各种天气情况下检测、分类、识别目标的能力，这样才能有针对性地对目标进行持续的跟踪。　　　　近些年来，目标识别技术已由理论探索、实验室仿真逐渐走向实际应用，其技术方法也从经典的统计模式识别，向着基于知识、模型、多传感器信息融合以及人工神经网络的识别方法演进。 　　　　▋目标追踪　　　　运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列不同帧中位置的过程。其主要工作方式就是选择好的目标特征和采用适当的搜索方法，根据匹配原理，把现有的跟踪方法分为基于模型、区域、特征以及活动轮廓的跟踪。　　　　（一）基于模型的跟踪　　　　基于模型的跟踪是通过一定的先验知识对所跟踪目标建立模型，然后通过匹配跟踪模板，并实时更新模型。传统的运动物体表达方法有如下三种：　　　　1、线图法：目标运动的实质是主框架的运动，因此该表达方法将物体的各个部分以直线来近似。　　　　2、二维轮廓：该表达方法的使用与物体在图像的投影有关。　　　　3、立体模型：利用广义椭圆柱、球等三维模型来描述物体的结构细节。该方法往往需要在联系的图像帧间匹配三维模型来获取物体运动的定量描述，因此需要计算更多的参数，匹配过程的计算量**。　　　　（二）基于特征的跟踪　　　　把预先提取的运动区域作为匹配的目标模板，设定一个匹配度量，然后在下一帧图像中匹配搜索目标图像，把度量取极值得位置判定为**匹配点，这种方式便是机遇区域的跟踪。　　　　由于提取了较完整的目标模板，该方式相对于其他跟踪算法能够得到更丰富的图像信息，因此广泛应用于跟踪较小的目标或对比度较差的目标。　　　　（三）基于活动轮廓的跟踪　　　　利用一条封闭的参数化曲线来表达运动目标轮廓，在由图像构造的特征场中通过极小化以曲线函数为参数的能量进行动态迭代，使得该轮廓能够自动连续更新。相对于区域跟踪方法，该方式计算量小，如果开始能够合理分开每个运动目标并实现轮廓初始化，那么即使有部分遮挡，也能连续的进行跟踪。 　　　　▋视觉分析　　　　视觉分析技术，就是通过目标识别、目标追踪方式之后，进一步获取目标的出现时间、运动轨迹、颜色等诸多信息，通过对各个目标的上述信息的分析，找到视频中存在的危险、违规行为或者可疑目标，并对这些行为和目标进行实时报警、提前预警、存储以及事后检索。　　　　在视觉分析的应用领域中，最为重要的便是智能视频监控和智能视频检索技术。两者的应用技术相近，主要区别在于：智能视频监控是对当时采集的视频进行实时处理，当发现危险事件或者可疑分子时进行实时报警；而智能视频检索技术，处理的是已经发生过的存储视频，其通过对视频进行快速分析，找到其中存在的危险事件、可疑分子，以及每个感兴趣目标的信息，然后，使用者可以对关心的事件进行选择或者对关心的目标属性进行定义，系统能够快速查找到用户关心的事件或目标。　　　　一般而言，智能视频监控包含的功能包括周界检测、越线检测、徘徊逗留检测、遗失检测、遗留检测、快速移动检测、打架检测、尾随检测、人群聚集、火灾烟雾检测、PTZ目标跟踪、视频故障分析、视频存储和回放等功能。　　　　对于不同的用户而言，对上述功能的需求会有所偏重。在上述技术中，其中，周界检测、越线检测、徘徊逗留检测、遗失检测、遗留检测、快速移动检测、打架检测、尾随检测采用的方法，主要都是先采用背景建模（Background Model）、前景提取（Foreground Extraction）提取得到运动目标，然后，采用目标匹配跟踪技术得到目标的轨迹，并得到目标的运动方向、所处位置，以及各目标间相互关系，最后依据设定规则得到上述异常行为。　　　　其中，对于复杂背景，大流量区域的遗留物和遗失物检测方法，可以采用特殊的基于时间序列区域运动分析的方法进行，而不必进行上述目标检测跟踪技术得到。　　　　而智能视频检索，首先需要利用智能视频监控的检测技术来检测异常事件，进一步，智能视频检索还需要在运动目标检测跟踪的基础上，得到人车等目标的诸如人脸、颜色、速度以及数量等信息。这样，进行智能视频检索的时候，一方面可以检索异常事件，此外还可以通过目标的出现结束时间、颜色、速度、数量，以及人脸信息等进行检索。　　　　此外，系统还可以给出一个事件和目标的时空分布图，便于用户查找自己感兴趣的时段和事件。对于现在动则成千上万的监控终端而言，想从这些海量数据中查找到自己关心的事件和目标，必须借助智能视频检索技术。 　　　　小结：　　　　视频监控技术是机器视觉领域一个新兴的应用方向和备受关注的前沿课题，也是计算机科学、机器视觉、图像工程、模式识别和人工智能等多学科技术的结晶。　　　　可以想象，当机器视觉与图像处理技术加入之后，打破了原有的限制，得以设计出一个实时视频监控系统。该系统在实现视频监控同时，通过运用机器视觉技术，增加了视频变化检测和自动录像功能，系统能够自动识别场景变化，检测出运动目标并锁定，同时发出警告和启动存储装置。这样不仅可以节省大量存储空间，提高监控存储效率，减少不必要的回放，而且数据更加具有针对性。

OFweek机器人网讯：当我们谈论日益热门的工业4.0、智能制造这些话题时，机器人是一个无论如何也绕不开的问题。机器人的智能化程度影响着整个工业演化的进程，传统的机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作，缺乏对环境的感知与应变能力，这极大地限制了机器人的应用。利用机器人的视觉控制，不需要预先对工业机器人的运动轨迹进行示教或离线编程，可节约大量的编程时间，提高生产效率和加工质量。这就是我们标题中提到的，基于机器视觉的工业机器人定位技术。这一技术在国内最早被应用于焊接机器人对焊缝的跟踪，而维视图像的视觉采集设备及图像处理软件，成为行业内视觉引导的先驱和**。　　　典型的机器人视觉定位系统构成如图1所示，在关节型机器人末端安装单个摄像机，使工件能完全出现在摄像机的图像中。系统包括摄像机系统和控制系统：　　(1)摄像机系统：由单个摄像机和计算机(包括图像采集卡)组成，负责视觉图像的采集和机器视觉算法。就目前行业技术发展水平来说，数字相机是比较理想的选择，其中维视图像的MV-EM/E系列工业相机提供了接口丰富的开发包函数，分辨率、帧率等覆盖面广，通用性及稳定性好，所以是我们推荐的首要选择。　　(2)控制系统：由计算机和控制箱组成，用来控制机器人末端的实际位置。经CCD摄像机对工作区进行拍摄，计算机通过图像识别方法，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置误差值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。　　　图1机器人视觉定位系统组成　　下面我们来详细的解析一下视觉引导机器人的工作原理。首先，使用CCD摄像机(包括镜头等图像采集设备)将视频信号输入计算机，并通过软件对其快速处理。处理的过程是这样的：选取被跟踪物体的局部图像，该步骤相当于离线学习的过程，在图像中建立坐标系以及训练系统寻找跟踪物。学习结束后，相机不停地采集图像，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置给定值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。工作流程如下图所示。　　视觉定位系统软件流程图　　这样，视觉定位系统将基于区域的匹配和形状特征识别结合，进行数据识别和计算，能够快速准确地识别出物体特征的边界与中心，机器人控制系统通过逆运动学求解得到机器人各关节位置的转角误差，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿以消除此误差。从而解决了机器人末端实际位置与期望位置相距较远的问题，改善了传统机器人的定位精度。

OFweek仪器仪表网讯：随着人工智能的发展，出现了越来越多的智能化概念，其中机器视觉就是指用机器代替人眼来做测量和判断，在短短几年时间内，机器视觉的概念已经随着应用普及至全球。　　机器视觉技术最早进入中国市场是在20世纪80年代，早起受限于技术应用范围较小，市场规模拓展较为缓慢。随着电子、工业、制造业等需求的驱动，机器视觉技术在中国市场逐步站稳脚跟，并迎来较好的发展势头。　　一直以来，基于机器视觉系统的特点，其在质检方面已经得到了广泛应用，并占据重要地位。在国内的应用中更为明显，今年8月，浙江省计量院基于机器视觉的燃气表功能自动检测装置已在企业顺利投入使用。该装置正是在机器视觉系统的帮助下，自动识别燃气表表盘数据，缩短流水线运行时间，将效率提高了3倍不止，受到企业的青睐。　　在尝到机器视觉系统带来的极大便利，各项针对基于机器视觉的研究也开始层出不穷。浙江省计量院基于机器人技术的多工位天平智能检定系统研究”项目、“基于机器视觉的数控机床定位**测量技术研究”项目已经获批立项，不久的将来这两项研制成功后将会再次创新我国计量校准领域。　　除测量检定功能外，机器视觉作为机器人的“眼睛”，应用领域还很广泛。目前，科研人员正在开发其在实时定位与在线三维重建方面的潜能，希望能借助机器视觉来搭建三维模型，从而实现对物体或环境的全面掌握。目前已取得了初步成果，可以应用在一些例如露天煤矿等不太适合人工作业的环境监测方面。　　一直以来，智能化对传统制造业带来影响，但却在机器视觉这里实现了完美的融合。佛山是中国传统制造业的缩影，其建筑陶瓷等制造产业是最响亮的名片。而基于机器视觉创新出来的机器人喷釉技术则帮助佛山实现陶瓷制造流程自动化，传感器技术和软件编程的加持是的机器人可以做到过目不忘的程度，达到对不同规格陶瓷洁具自动化校对的效果，将生产效率翻了“很多倍”。　　如今，中国已经成为机器视觉发展最活跃的市场之一，早有机构预测，2010年中国机器视觉市场将迎来爆发式增长。如此看来，基于机器视觉的研究不但提升了我国制造业的自动化程度，也是在市场爆发前做好准备，抢占自动化领域前端。

机器视觉概念 　　简单来说，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 机器视觉系统主要由图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示三部分组成。主要用计算机软件来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并最终用于实际检测、测量和控制。 　　机器视觉系统的组成　　图像处理单元——大脑 　　图像处理单元由图像处理软件完成，图像处理软件包含大量图像处理算法。在取得图像后，用这些算法对数字图像进行处理，分析计算，并输出结果。机器视觉企业之间的竞争，说到底就是算法准确性的竞争，因此每个企业都会投入很多的资源对核心软件进行开发。只有**的机器视觉图像处理软件才能进行快速而又准确的检查，且减少对硬件系统的依赖性。软件是机器视觉的大脑，只有在软件将采集到的图像数据化以后，机器才能进行识别和检测等功能。  　　光源 　　光源是机器视觉系统中重要的组件之一，一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。　　镜头——视网膜 　　镜头的作用是光学成像。尽管照相机、分析软件和照明对于机器视觉系统都是十分重要的，可最关键的元件还是工业相机镜头。系统若想完全发挥其功能，镜头必须要能够满足要求才行。决定镜头性能的参数主要有焦距，工作距离、视尝景深、分辨率等。景深，是指镜头能够获得**图像时，被摄物体离此**焦点前后的距范围。视场，表示摄像头所能观测到的最大范围，通常以角度表示，一般说来视场越大，观测范围越大。工作距离，是指镜头到被摄物体的距离，工作距离越长，成本越高。　　相机——眼球 　　机器视觉相机（“眼球”）的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和（或者）显示的机器设备上。按照芯片类型可以分为CCD相机、CMOS相机。CCD和CMOS是现在普遍采用的两种图像工艺技术，它们之间的主要差异在于传送方式的不同。  　　图像采集单元——视觉神经 　　图像采集单元中最重要的元件是图像采集卡，它是图像采集部分和图像处理部分的接口。一般具有以下的功能模块：图像信号的接收与A／D转换模块，负责图像信号的放大与数字化。有用于彩色或黑白图像的采集卡。彩色输入信号可分为复合信号或RGB分量信号。摄像机控制输入输出接口，主要负责协调摄像机进行同步或实现异步重臵拍照、定时拍照等。总线接口，负责通过PC机内部总线高速输出数字数据，一般是PCI接口，传输率可高达130Mbps，完全能胜任高精度图像的实时传输。且占用较少的CPU时间。 　　输出单元 　　输入输出单元，在完成图像采集和处理工作之后，需要将图像处理的结果输出，并作出与结果匹配的动作，如剔废、报警灯，并通过人机界面显示生产信息。 　　机器视觉的应用领域 　　视觉技术的最大优点是与被观测对象无接触，因此对观测与被观测者都不会产生任何损伤，安全可靠。理论上，人眼观察不到的范围机器视觉也可以观察，例如红外线、微波、超声波等，而机器视觉则可以利用这方面的传感器件形成红外线、微波、超声波等图像。另外，人无法长时间地观察对象，机器视觉则无时间限制，而且具有很高的分辨精度和速度。 　　所以，机器视觉应用领域十分广泛，可分为工业、科学研究、军事和民用4大领域。机器视觉广泛运用于仪表板智能集成测试系统、金属板表面自动控伤系统、汽车车身检测系统、纸币印刷质量检测、智能交通管理、金相分析、医学成像分析、流水线生产检测等等。  　　目前，将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。在工业4.0的趋势下，机器视觉行业方兴未艾，机器视觉产品在其他下游行业中的应用仍有长足发展空间。 　　人工智能的下一个前沿领域 　　继2016年5月亚马逊、英特尔收购欧洲、俄罗斯**计算机视觉团队后，机器视觉战局再下一城：Facebook、谷歌携手VisionLabs成功开发出通用的开源计算机视觉开发平台。国外科技网站Venturebeat发布文章称，人工智能在过去一年里有着强劲的发展，而未来，机器视觉将会是人工智能的下一个前沿领域。虚拟现实、自动驾驶汽车、机器人、智能城市和物联网等应用领域不断的加速发展，全球互联网和半导体巨头纷纷布局计算机视觉领域，显示出智能图像处理将是下一个竞技场，或许意味着机器视觉技术迎来黄金发展时期。 　　机器视觉作为人工智能的核心技术、全球智能的“慧眼”，很大程度上影响着人工智能的进步，无人驾驶、无人机、智能机器人等近期热点中的热点也以机器视觉的发展为前提。可以预见，在未来的1-2年内，机器视觉定会成为各国抢占智能市场的必争之地。据透明市场研究（Transparency Market Research）发布的市场报告，机器视觉增长迅速，我国增速最大。2015年全球机器视觉市场规模约42亿美元，增长10.5%。美国约占50%，日本紧随其后。我国起步较晚，但发展迅速，随着中国十三五规划强调制造业技术创新和中国制造2025战略的深入推进，在工业4.0时代，我国的机器视觉将迎来爆发增长。2015年我国市场规模达3.5亿美元，增速为全球首位，约22.2%。到2021年，机器视觉全球市场价值预计将达285亿美元，2016-2020年期间，以8.4%的复合年增长率增长，而中国将维持20%的增长率，远大于世界平均水平。另一方面，从计算机视觉的发展前景看，全球市场规模2016年后发展极为迅速。考虑到机器视觉与计算机视觉相融相通，步伐同步，可以断定机器视觉广阔前景。 　　中国制造2025 　　机器视觉是生产过程数据采集的**技术。世界各国近年来纷纷在工业制造方面发力，德国提出的“工业4.0”更是成为工业技术发展的标杆。为了保持我国在世界制造业中的竞争地位，我国提出了三步走的《中国制造2025》规划纲要。其中强调了“中国制造”向着“中国智造”转型，这与德国工业4.0“智能工厂”概念相呼应。同时，中国制造2025还强调了深度“两化融合”等概念。无论是“中国智造”还是“两化融合”，都离不开生产流程的数字化，而数字化离不开数据的采集，说到数据采集，人们**个想到的一定是机器视觉技术。 　　中国机器视觉行业发展趋势 　　劳动密集型制造业对“机器换人”的需求日益提升。我国人口结构老龄化，劳动力成本进一步抬高，加之我国制造业自动化程度较低，以往的自动化设备较为老旧，这就导致我国劳动密集型制造业有较大设备采购和设备更新换代的需求，因此我国劳动密集型制造业机器视觉系统需求潜力巨大。据中国机器视觉产业联盟估计，我国机器视觉行业产值还未及中国市场份额的1/4。即使在机器视觉技术应用最为普及的半导体行业，机器视觉的渗透率也只有20%~30%。因此未来国内机器视觉市场潜力巨大，市场远未饱和。 　　机器视觉全面替代人眼是大势所趋，它具有自动化、**、高精度、非接触等特点，将广泛应用于包括工业、农业、医学、智能交通、航天军工等各行各业。国外已经进入深入发展期，中国当前渗透率还很低，正在进入加速爆发期，尤其在工业领域**爆发，涌现出对机器视觉的强烈需求。国内企业面临行业大爆发+技术进步+进口替代的大机遇。虽然中国机器视觉还很小，但在由中低端向高端的逐步国产化中，必将有一批本土企业长大，在其过程中我们将看到比营收**爆发力的是利润的增长。