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机器视觉对生产自动化意义深远
　　工控摘要：据一项权威发布的行业预测报告，中国机器视觉行业的市场规模将持续增长，在2016年将达到38亿元，同时机器视觉技术将具有无须接触即可检测并识别配件和设备、精确测量尺寸等多种功能。业内人士指出，这项新进展对生产自动化而言是意义深远的工具，将为中国航空航天、医疗科技等制造业转型，以及商用与工业市场实现工厂自动化的变革发挥作用。&　　　　全球金融危机为中国的低碳经济理念带来了新机遇。因此，改善产业结构以减少浪费和增长效益对企业的发展起着重要的作用。而且，工资上涨和劳动力短缺也促使企业加大投资自动化技术，以提高生产效率。在这样的市场环境中，机器视觉正是可以帮助工厂减少污染并且以更低的成本获得高效率的工具。　　　　在食品生产行业，员工需要随时观察、辨识，以确保生产过程中杜绝差错、保障质量。这对制药行业来说同样至关重要。因各种原因导致的疏忽和问题，将带来一系列难以预料的后果。而机器视觉技术则能避免人为错误，确保产品质量。　　　　再比如，机器视觉技术能帮助提高效率，降低人力成本和减少人为差错。一些行业的生产和管理运营同样可以被机器所替代。凭借在生产流程中的准确度和更少的人力，机器视觉技术能够提高生产的灵活度和自动化的特点，从而提高生产效率。　　　　e2v是全球领先的高性能成像解决方案提供商，具有一系列的创新机器视觉技术产品。其中包括新款ELiiXA 线阵扫描彩色相机，该产品经过特别设计，具备高速、高灵敏度和高分辨率的特点。为满足行业中增长的彩色成像需求，ELiiXA 彩色相机是行业用户的理想选择，此相机提供真彩模式，并为高分辨率文档扫描以及检查印刷品、平板显示器、印刷电路板、食品、药物和高质量原材料表面的公司提供服务。此类服务采用了e2v的创新型CMOS像素体系，亦结合了最先进的像素信噪比技术中的多线扫描体系结构，通过延时曝光相同的位置，从而进一步提升灵敏度，而且此曝光时间完全可控。　　　　总部位于伦敦的e2v拥有30余年的设计、开发和制造经验，其具备的为太空项目提供图像拍摄解决方案的专业技术，也受到NASA、ESA等全球主要太空机构和工业供应商的推崇。它也是中国空间技术研究院的高性能成像解决方案长期供应商，提供包括成像传感器领域的专业技术。e2v亚太地区总裁PaulBrown表示：&中国航天产业是全球增长最迅速的产业之一。我们将致力于进行更深入的探索，促进全球合作，助力中国航天项目，为人类共同的科学事业作出贡献。&
(来源：新华网)
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8月30日-9月1日，由中国机械工业联合会、昆山市五金机电商会为何说机器视觉是人工智能的下一个前沿？_网易科技
为何说机器视觉是人工智能的下一个前沿？
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科技讯 12月7日消息，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，给人们带来越来越多的益处。而未来，机器视觉将会是人工智能的下一个前沿领域。随着该类技术的发展，明年将会出现新型人工智能驱动的设备。机器为什么需要视觉呢？视觉是主要的感官。机器要能够理解人类，提供他们所需的支持，那么它们必须能够在视觉范畴进行观察和表现。具体形式可以是一个帮助盲人“看见”和理解周遭世界的小摄像头，又或者能够准确区分流浪猫、在移动的树枝和窃贼的家庭监控系统。正当电子设备在人们的日常生活中变得日益重要，我们也发现越来越多的设备应用因为没有足够强大的视觉功能而失败，如无人机在空中发生碰撞，机器人吸尘机吸掉不该吸的东西。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，旨在赋予机器可媲美人类的视觉。随着研究人员应用专门的神经网络来帮助机器识别和理解现实世界的图像，机器视觉在过去几年取得了巨大的进步。如今的计算机在视觉识别上能够做到各种各样的事情，从识别网络上的猫到在诸多的照片中识别特定的面孔。不过，该类技术还有很长的路要走。当前，机器视觉在走出数据中心，应用于各类用途，从无人机的自动驾驶到食品整理。基本的图像分类已经简单多了，但在从复杂的场景中提取要义或者信息，机器则面临着一系列的新问题。错视问题便是机器视觉仍长路漫漫的一个很好的例证。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。（皓慧）
本文来源：网易科技报道
责任编辑：王晓易_NE0011
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请遵守言论规则，不得违反国家法律法规回复(Ctrl+Enter)机器视觉与产业智能化_动态_智能制造_赛迪网
机器视觉与产业智能化
发布时间： 12:06&&&&&&&&来源：&&&&&&&&作者：
机器视觉定义，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统则是指通过机器视觉产品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。
机器视觉的行业应用
伴随着CCD/CMOS传感技术、计算机技术、嵌入式技术、现场总线技术的发展，机器视觉技术逐步成为工业自动化生产过程中不可或缺的关键组成子系统，目前已被广泛应用于机器人与工厂自动化、太阳能、半导体、物流、消费电子产品加工、汽车制造等众多行业。
机器人与工厂自动化
工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人，在工业生产中替代人工执行单调、频繁、长时间作业，或是危险、恶劣环境下的作业，如在冲压、压力铸造、热处理、焊接、涂装、塑料制品成形、机械加工和简单装配等工序，是现代工厂的自动化水平的重要标志。机器人与机器视觉技术结合，能完成更精准的组装、焊接、处理、搬运等工作。
半导体技术是现代信息产业的根基，也是机器视觉技术最早的发源地。上世纪90年代，欧美半导体企业在半导体行业中应用图像技术，使其后来逐步发展成为今天的机器视觉技术，并成为半导体工艺不可或缺的关键技术。同时半导体产业规模庞大，行业摩尔效应对行业工艺不断提出挑战，也对其生产设备中的机器视觉技术的要求不断提升。
太阳能作为最有价值的未来绿色能源之一，是国家重点发展的行业领域，短期相对的产能过剩对太阳能电池生产设备提出更高的要求，从硅锭、硅片纯度、到加工镀膜过程的质量控制，都会影响最后太阳能电池片的光电转换效率，高质量产线能够降低废品率、从而降低生产能耗与太阳能电池片产出比，使太阳能成为真正的清洁能源，在太阳能电池片生产过程中，通过运用机器视觉定位、测量、检测等技术，可大大提高成品率，降低生产成本。
现代工业生产物流管理是现代化生产效率和先进性的体现，通过对条码和字符码的识别和跟踪，能够形成原材料器件、产成品、包装箱之间的一一对应，使现代生产具备可管理、可追溯性。对于工业品的生产工艺管理和器件追溯，对于食品饮料防串货和安全追溯，汽车行业的零部件追溯有着非常重要的应用意义。
目前，机器视觉的软硬件产品已逐渐成为生产制造各个阶段的必要部分。随着制造业转型升级步伐加快，机器视觉技术与产品的需求逐步提高，应用领域逐渐扩大，机器视觉将融合3D监测、彩色图像处理、人工智能、运动控制、信息网络等多种技术，由单一的检测、定位、测量功能向大数据分析、智能控制方向发展。基于机器视觉的自动化监测、智能控制系统将广泛应用于工业生产各个领域，并主要从中端生产线向前端制造和后端物流环节延伸，成为提升制造产业智能化水平的重要抓手。
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快速构建AI全产业链 机器视觉将呈三大趋势
　　【中国智能制造网 智造快讯】人工智能&计算机视觉产业创新大会在北京举行。研究机构赛迪顾问人工智能产业高级分析师向阳在会上援引了该机构对人工智能市场的分析和预测。快速构建AI全产业链 将呈三大趋势&　　对人工智能赛迪有自己的定义。现在很多业界人士都对强人工智能和弱人工智能有很清晰的定义，其实强的人工智能还是存在比较遥远的探索阶段，它是关于自我意识方面比较深层次的探索，我们关注最多的是弱的人工智能。&　　弱的人工智能有三个定义，它主要具备了3C特性，第一个就是人工智能通过深度学习和神经网络算法，能够对人类的一些知识感知实现机器理解。第二个就是机器视觉和，能够通过机器对外界的行为进行一个感知。第三，协作的关系。这个协作是指运动器官，通过机器外部完成人类对他指令行为习惯的驱使，这是3C的特征。&　　人工智能全景产业链机器视觉将快速重构&　　基于这样的概念定义基础之上，我们会对整个人工智能产业链进行详细分析。整个产业链定位分为三个层次：第一是最下层的基础设施层，很多的机器视觉，包括语音识别需要很多的算法、硬件计算平台和一些软件的开发平台，还有刚才说的图像库资源，包括语音识别库资源，都是有基础设施层的布局。&　　第二个是技术研发层面，涵盖了包括机器学习、语音识别和机器视觉，还有智能机器人等三到四个重要的纬度，其中汉柏科技，在机器视觉领域做得就非常出色。&　　第三个是应用层，在人工智能产业行业应用最主要几个应用领域中，机器视觉的应用领域非常深、非常多，从整个产业链的全景图来讲，中国的人工智能产业处在快速的生态的构建期。&　　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。&　　通过对产业全景图梳理的大体的框架可以看到，整个人工智能全产业链包括基础设施、技术研发和应用层三个层面。&　　通过对整个基础设施层的深入剖析，包括一些重点厂商和重点行业应用，其实可以看到，基础设施层存在问题。现在很多的传感器，包括一些机器视觉的识别，它的多元数据是很难融合，去协同的，它的数据不能对多元化协同开发，还存在着一定的障碍，这是目前在基础设施层存在的一些问题。我们认为未来的突破，一个是软件算法的快速迭代、快速的更新。在这个层面上中国其实是跟全世界很多国家一样，都处在非常相似的起跑线上，大家对这个算法的突破能力都是非常强的。在软件算法层面是我们未来的重要突破方向。另一方面就是硬件的计算芯片，这是未来的主攻方向，尤其是现在最热门的AI芯片，这是未来重点发展方向。&　　简单分析一下目前主流的计算芯片包括GPU，这包括服务器，还有边缘计算，基本上都用这两类计算芯片完成人工智能，包括机器视觉整个运算能力。从整个趋势来讲，基本上分为两个特征，就是云端会存在高吞吐，本地化存在小快灵的特征。这是什么意思呢？现在很多的机器视觉、很多的数据源汇总到云端需要占用大量网络带宽，这对我们提出很严峻的挑战，交通、安防数据都需要通过云端处理，业界同行都认为未来的趋势，就是需要将这种运算的功能边缘化，当然提供一些时延必须要低，这是未来主要的方向，本地的移动化AI芯片。&　　当然这是技术研发层层面，其实核心的问题就是一点，机器学习是推动了整个计算机视觉的精度，包括效率的提升，这是在机器学习领域对整个计算机视觉重要的突破性影响。&　　分析应用层场景发现机器视觉对硬件推动非常明显，比如说无人机，可能最早不具备机器视觉，例如大疆无人机，它推出智能避障，现在添加了是为了提升产品的性价比。&　　通过分析在应用层的产品存在的问题，我们认为机器视觉未来的突破领域，也是刚才说的，还有就是三维的视觉重建，这当然是技术视觉的算法层面。另一方面未来的无人设备，将会是一个非常重要的突破点。&　　全球人工智能战略格局&　　对比全球目前主要国家在人工智能包括机器视觉方面的战略部署，我们可以看到，在美国、日本、欧洲已经很早就提出了相应的重大的战略部署，而且从他们的战略的实施层面和纬度，以及深度和力度来讲，可以看出美日韩在抢跑战略。从具体几个目标来看，美国关注的非常早，在去年白宫提出了人工智能计划之后，其实已经紧密召开了四次，从学界、企业，包括社会的整个沟通会讨论，相当于社会整个伦理，包括科技进步的征集形式，在声势上非常浩大。&　　日本也是处在非常迅猛推进的阶段。最近大家看到波士顿动力，后来被丰田收购了，他们之后做了非常大力度的推动，这家公司最早专注于做工业机器人，但是丰田收购之后，很快转型做服务机器人，这跟美国另一家做扫地机器人公司非常类似，我们认为日本在人工智能下一阶段上会抢跑的重要原因。&　　说到欧盟整个包括两大旗舰项目，一是人脑计划，二是石墨烯，这是从战略上推出非常强大的动力，这是全球的战略动向。&　　从企业方面来讲，现在很多企业，尤其是IT龙头企业，都是以软件和硬件平台为统一部署商业化的运作，从图中可以看出，这里面列举了一些重点的产品和软件的平台，其实都是一体化的推动，当然这是企业的普遍思路。&　　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。&　　从区域布局的分析可以看到，各个国家、各个层次都在推广一些自己的战略。通过人工智能方面利好的政策，未来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。&　　产业发展未来三大趋势&　　最后为大家分享几个未来的趋势：&　　第一是现在巨头做机器视觉，包括人工智能演进，他们都是呈开元化，这在中国来讲比如华为，对他们来说开源的思路，到底开源怎么用，有很多理念上跟国外还是有一定的差距，很多开源做完代码自己封装自己用了，其实从整个思路来讲，国外开源理念上是更先进的。当然有其背后的原因，很多企业基本上在提交人工智能代码上走着开源化部署道路。&　　整个产业的演进方向，目前处在快速回报期。整个产业和产品技术演进会存在周期的波动，机器视觉领域以及计算机视觉，仍是处在快速的回报期，也就是说它的技术已经得到成熟，市场关注度也在快速地回升，它是未来能够得到快速回报的重点产品和领域。&　　最后就是在目前中国整个市场发展，包括政府的规划中，智慧城市这个话题又重新火热起来了，很多年前建设了很多，但是发展都不是特别顺利，现在随着人工智能整个产业发展，这个动力和热潮，主要原因就是技术实力能够解决真正的刚需和真正的问题，在数据方面我们预测今年中国智慧城市建设数量超过500个，在整个智慧城市的产业定义上来讲，机器视觉领域需求量特别大的，很多的包括智慧城市的定义就是说，什么叫智慧城市，就是摄象头数量多少个，这是一个很刚性的标准，对智能，包括具备人脸识别功能摄象头需求量未来是非常大的。&　　人工智能的发展确实会减少很多的工作岗位，但是同样会创造非常多的新兴的工作岗位，比如说编程，很多年前都是不存在的，整个产业对社会发展带来非常大的推动作用。&　　(原标题：处于&风口&的机器视觉如何快速构建AI全产业链)
(来源：亿欧网)
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