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    1. 行業新聞

      淺談機器視覺

      發布日期:2018-06-07瀏覽次數: 信息來源: 盛世智能

              一、機器視覺概況

              (一)什么是機器視覺

              機器視覺是一門涉及人工智能、計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多領域的交叉學科。主要用計算機軟件來模擬人的視覺功能,從客觀事物的圖像中提取信息,進行處理并最終用于實際檢測、測量和控制。

                                                                 圖表1  機器視覺涉及到的技術

      資料來源:華泰證券研究所,中國智能制造網
              機器視覺技術最大的特點是速度快、信息量大、功能多。機器視覺系統主要由圖像的獲取、圖像的處理和分析、輸出或顯示三部分組成。

      圖表2  機器視覺系統示意圖

      資料來源:華泰證券研究所

               (二)機器視覺系統工作原理

              機器視覺系統采用相機將被檢測的目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號,圖像處理系統對這些信號進行各種運算而抽取目標的特征,如面積、數量、位置、長度等,再根據預設的允許度和其他條件輸出結果,實現測量檢測、引導定位、自動識別等功能。

      圖表3  機器視覺系統工作原理示意圖

      資料來源:華泰證券研究所,大河智信
              二、機器視覺系統構成
              (一)光源
              一個合適的光源是機器視覺系統正常運行的必備條件。使用光源的目的是將被測物體與背景盡量明顯分別,獲得高品質、高對比度的圖像。
              光源主要分為三種,高頻熒光燈、鹵素燈和LED光源,三者中LED光源相對高頻熒光燈和鹵素燈,具有更高的性價比。

      圖表4  機器視覺主要光源對比

      資料來源:電子發燒友,華泰證券研究所

              (二)鏡頭

              盡管照相機、分析軟件和照明對于機器視覺系統都是十分重要的,可能最關鍵的元件還是工業相機鏡頭。當為控制系統選擇鏡頭的時候,機器視覺系統集成商需考慮四個主要因素:可以檢測的物體類別和特性、景深或焦距、加載和檢測距離、運行環境。
              (三)相機
              機器視覺相機的目的是將通過鏡頭投影到傳感器的圖像傳送到能夠儲存、分析和/或顯示的機器設備上。按照芯片類型可以分為CCD相機和CMOS相機。
              CCD和CMOS是現在普遍采用的兩種圖像工藝技術,它們之間的主要差異在于傳送方式的不同,二者的性能方面也有很大區別:
             1、噪聲差異
      由于CMOS的每個感光二極管都需要搭配一個放大器,而CCD只需要一個放大器放在芯片邊緣,與CMOS相比,它的噪聲相對減少很多,大大提高了圖像品質。
              2、耗電量差異
      CCD的耗電量遠遠高出CMOS,根據計算CMOS的耗電量僅是 CCD的1/8~1/10。
              3、分辨率差異
      讀取信號時,CMOS是點直接讀取信號,CCD則是行間接讀取信號,因此在像素尺寸相同的情況下,CMOS的靈敏度要低于CCD。
               4、成本差異
      由于CMOS與現有的集成電路生產工藝大致相同,可以一次全部整合周邊設施到傳感器芯片中,而CCD采用電荷傳遞的方式輸出數據,只要其中有一個像素傳送出現故障,就會導致一整排的數據無法正常傳送。因此,CCD的制造成本就相對高于CMOS傳感器。
              (四)圖像采集卡
              在機器視覺檢測系統中,圖像采集卡是機器視覺系統中的一個重要部件,它是圖像采集部分和圖像處理部分的接口。一般具有以下的功能模塊:
              1、圖像信號的接收與A/D轉換模塊
      該模塊負責圖像信號的放大與數字化。有用于彩色或黑白圖像的采集卡。
              2、攝像機控制輸入輸出接口
      主要負責協調攝像機進行同步或實現異步重臵拍照、定時拍照等。
              3、總線接口
      負責通過PC機內部總線高速輸出數字數據,一般是PCI接口,傳輸速率可高達130Mbps,完全能勝任高精度圖像的實時傳輸。
              (五)圖像處理軟件
              用軟件對圖像進行處理的過程,是整個機器視覺技術的核心,只有在軟件將采集到的圖像數據化以后,機器才能進行識別和檢測等功能。機器視覺圖像處理軟件的選擇,決定著檢測算法的準確性。
      機器視覺企業之間的競爭,說到底就是算法準確性的競爭,因此每個企業都會投入很多的資源對核心軟件進行開發。國內這方面比較出色的機器視覺軟件,例如維視圖像的MVIPS圖像處理軟件,應用比較廣泛。
              三、機器視覺產業鏈
               機器視覺行業的上游有光源、鏡頭、工業相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等的提供商;下游市場是半導體和電子制造行業,除此之外,在汽車、印刷包裝、煙草、農業、醫藥和交通等領域也有廣泛應用。

      圖表5  機器視覺產業鏈上下游

      資料來源:廣證恒生,中國產業洞察網
              四、機器視覺發展歷程
              (一)國外機器視覺的發展歷程
              機器視覺的早期研究是從20世紀60年代中期美國學者L.R.羅伯茲關于理解多面體組成的積木世界研究開始的。當時所運用的預處理、邊緣檢測、輪廓線構成、對象建模、匹配等技術,后來一直在機器視覺中應用。在隨后的發展歷程中,曾出現過三個關鍵階段:
               20世紀70年代:CCD圖像傳感器(攝像機)的出現替代了硅靶攝像,為機器視覺提供了更加可靠清晰的圖像;另一方面,機器視覺形成幾個重要研究分支,包括目標制導的圖像處理、圖像處理和分析的并行算法、從二維圖像提取三維信息、序列圖像分析和運動參量求值、視覺知識的表示、視覺系統的知識庫等。
               20世紀80年代:CPU、DSP等圖像處理硬件技術的飛速進步,為機器視覺飛速發展提供了基礎條件。
               2000年以來:基于LED光源的任意光場設計使機器視覺在各種行業的應用成為可能,機器視覺技術進入下一個高速發展階段。

      圖表6  國外機器視覺技術的主要發展歷程

      資料來源:華泰證券研究所,《自動化博覽》
              (二)我國機器視覺的發展歷程
               我國的機器視覺是伴隨著中國工業化進程的發展而崛起的,從20世紀90年代末開始起步,經歷了啟蒙階段、初步發展階段和快速發展階段。
               啟蒙階段(20世紀90年代至2003年):中國企業主要通過代理業務對客戶進行服務,從了解圖像的采集和傳輸過程、理解圖像的品質優劣開始,到初步利用國外視覺軟硬件產品搭建簡單的機器視覺初級應用系統,開啟了中國機器視覺行業的歷史歷程。在這一階段,一些對品質有較高要求同時對成本不特別敏感的工業領域成為最早的受益者,例如特種印刷行業(人民幣的印刷)、煙草行業等。
               初步發展階段(2004年至2007年):我國的機器視覺企業開始探索自主研發機器視覺的軟硬件,同時在機器視覺的多個應用領域取得關鍵性突破。器件方面,國內企業陸續推出全系列模擬接口和USB2.0接口的相機和采集卡;設備和系統集成方面,機器視覺在電子制造設備中蓬勃發展,如PCB檢測、SMT檢測等國產設備興起,填補了國內市場需求。此階段,機器視覺的應用領域逐漸擴展到汽車、制藥包裝、棉紡、鋼鐵等行業中。
              高速發展階段(2008年至今):近十年來,從相機、采集卡、光源、鏡頭到圖像處理軟件,數十家機器視覺核心器件研發制造企業陸續涌現。機器視覺在PCB、半導體、太陽能、LCD、煙草、印刷、表面檢測、制藥包裝、汽車等多個行業得到了廣泛的應用,最具代表性的是在消費電子制造業中的應用。
              當前,中國正逐漸成為世界機器視覺發展最為活躍的地區之一,應用領域幾乎涵蓋國民經濟的各個行業。主要應用領域包括:工業、農業、醫藥、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等領域,工業領域是機器視覺應用比例最大的領域。
               五、機器視覺的核心優勢
              機器視覺是實現儀器設備精密控制、智能化、自動化的有效途徑和實現計算機集成制造的基礎技術,是現代工業生產和智能制造的“機器眼睛”。
              機器視覺自動化設備可以代替人工不知疲倦的進行重復性的工作,且在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合,機器視覺可替代人工視覺。

      圖表7  人類視覺與機器視覺的特點對比

      資料來源:華泰證券研究所,《機械工程與自動化》
              六、機器視覺行業競爭格局
              工業4.0戰略的展開方向之一就是智能工廠,在這場新變革中,機器人的研制和開發起到了決定性的作用。正如上文中提到,機器視覺的最先應用來自于“機器人”的研制,機器人行業的蓬勃發展也為機器視覺的研制提供了極大的推動力,而機器視覺的發展水平也是工業4.0進程中的重要一環。
               在當前的市場環境下,機器視覺的產業的發展前景十分廣闊,自動化越來越高的產業體系對機器視覺的需求度日益提高。硬件制作水平的提高和軟件研發隊伍的壯大也使得機器視覺的識別水平不斷提高,完全可以滿足工業自動化的要求。
               從行業應用來看,電子制造業是拉動需求高速增長的主要因素。一方面,電子制造業的高需求促進了機器視覺市場的擴大和完善;另一方面,機器視覺系統的成熟和應用也加速了各行業的生產力進步,二者相互作用。
      從產業區域分布來看,美日的創新水平和產業完整水平最高,其主導地位在短期內難以撼動。而中國也逐漸成為一個新的爆發點,其市場占有額也有追趕美日的趨勢。
               1、美國康耐視(Cognex Corp)——視覺讀碼專家
              康耐視公司是為制造自動化領域提供視覺系統、視覺軟件、視覺傳感器和表面檢測系統的全球領先提供商。同時也是領先的工業ID讀碼器提供商。
              近年來,康耐視公司在機器視覺的應用方面做出了很大成績,通過遍布北美、歐洲、日本、亞洲和拉丁美洲的辦公室,以及集成與分銷合作伙伴全球網絡為國際客戶提供服務。
              在這30余年的發展之路中,康耐視遭遇了各種各樣的技術和應用問題,但隨著生產水平的不斷提升,這家國際機器視覺巨頭不斷突破難關,打開市場,也完成了一次又一次的商業轉型。
               2、日本基恩士(Keyence)——機器視覺行業的世界領跑者
               基恩士自1974年以來一直穩步成長,現已成為開發與制造傳感設備的世界領先者,產品范圍包括傳感器、測量儀器、視覺系統、激光刻印機以及數碼顯微鏡。不僅能夠滿足許多制造與研究行業客戶現在的需求,而且還能夠滿足它們將來的需求。
              七、機器視覺的技術路徑
              目前,微軟Kinect、英特爾RealSense、Orbbec等3D深度視覺整體解決方案廣泛應用在各類消費級產品。隨著光學元器件集成度提升、模組方案成本下降以及相關算法不斷優化,3D深度視覺技術將進一步滲透到其他工業級應用領域。
      3D深度視覺技術實現路徑包括:雙目視覺技術、結構光技術、ToF(Time of Flight)技術。
              (一)雙目視覺技術
               雙目視覺的基礎原理是基于三角測量原理,我們并排放置兩個相機,利用投影光學系統可使兩個相機視野在所需求的物距發生重疊,通過每個相機拍攝的圖片,我們可以捕捉到不同視角的場景。

      圖表8  雙目視覺技術工作示意圖

      資料來源:互聯網
              (二)結構光技術
              結構光技術是一種主動式光學測量技術,其基本原理是由結構光(有特殊模式的光,比如離散光斑、條紋光、編碼結構光等等)投射器向被測物體表面投射可控制的光點、光條或光面結構,并由圖像傳感器(如攝像機)獲得圖像,通過系統幾何關系,利用三角原理計算得到物體的三維坐標。

      圖表9  結構光技術工作示意圖

      資料來源:興業證券研究所
              (三)ToF技術
              ToF技術就是計算光線飛行的時間,首先讓裝置發出脈沖光,并且在發射處接收目標物的反射光,由此來測量時間差而計算出目標物的距離,從而創建物體或場景的3D深度圖。

      圖表10  ToF技術工作原理示意圖

      資料來源:興業證券研究所、TUM
               雙目視覺技術是采用兩個2D的傳感器模擬人眼,而結構光技術和ToF技術都是利用主動光源技術,主動發射紅外波段光源,照射場景,再根據反射回的成像來計算深度。

      圖表11  三種實現3D視覺的技術路徑對比

      資料來源:互聯網,興業證券研究所

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