我從事工業(yè)視覺(jué)行業(yè)的研發(fā)工作已有8年。在這里，我總結(jié)了該行業(yè)的技術(shù)特點(diǎn)，并為新進(jìn)入者提供了一些啟發(fā)和參考。

工業(yè)視覺(jué)而不是視覺(jué)沒(méi)有人類視覺(jué)理解的能力。說(shuō)穿了，只是圖像處理技術(shù)在工程上的應(yīng)用。它是工程師為完成任務(wù)而開(kāi)發(fā)的所有算法和光學(xué)硬件，并且是完成特定任務(wù)的特定算法。他們之間沒(méi)有共同點(diǎn)。

過(guò)于樂(lè)觀地說(shuō)，機(jī)器的智能已經(jīng)超越了人類的智能，等等。現(xiàn)在的技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到這個(gè)水平，該技術(shù)只能解決一些常規(guī)和簡(jiǎn)單的檢測(cè)任務(wù)，因?yàn)榇嬖谙鄳?yīng)的數(shù)學(xué)模型參考，例如形狀匹配，邊緣，紋理識(shí)別等。

如果絕對(duì)沒(méi)有規(guī)則可循，那么就沒(méi)有辦法開(kāi)發(fā)視覺(jué)系統(tǒng)，人們一眼就能看到，簡(jiǎn)單的事情，機(jī)器可能無(wú)法做到。因?yàn)槿藗冇凶灾鳈?quán)并且能夠真正理解任務(wù)，即使是復(fù)雜的圖案和圖案，也很容易找到特定的東西，例如按鈕，手套，但是機(jī)器無(wú)法做到，因?yàn)楸尘安灰?guī)則，工程師無(wú)法找到有效的功能來(lái)開(kāi)發(fā)系統(tǒng)。

工業(yè)視覺(jué)的優(yōu)勢(shì)

但是機(jī)器視覺(jué)也有其優(yōu)勢(shì)，即不知疲倦地檢測(cè)一些簡(jiǎn)單的東西，例如玻璃上的劃痕，屏幕上的缺陷，可以非常精確地完成并可以達(dá)到很高的準(zhǔn)確性。

工業(yè)視覺(jué)是使用機(jī)器而不是人眼進(jìn)行測(cè)量和判斷。在應(yīng)用程序級(jí)別，它主要用于系統(tǒng)集成或二次開(kāi)發(fā)。可以歸納為以下四個(gè)部分：

1.外觀缺陷檢測(cè)

外觀和缺陷檢測(cè)主要使用模板匹配。

2.認(rèn)可

生物識(shí)別（面部，語(yǔ)音，指紋，虹膜），目標(biāo)識(shí)別（車牌識(shí)別，射頻識(shí)別等），條形碼識(shí)別（一維代碼，二維代碼），字符識(shí)別，紋理識(shí)別等。識(shí)別的最終目的主要是分類。在這里，我們需要使用大數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，并且需要使用深度學(xué)習(xí)。

3.尺寸測(cè)量

幾何尺寸測(cè)量（長(zhǎng)度，寬度，高度，周長(zhǎng)，面積，體積等），圓形或橢圓形（中心，半徑，輪廓，角度，大小等）；必須首先校準(zhǔn)測(cè)量，這涉及相機(jī)校準(zhǔn)。

4.位置

工具定位和移位，裝配，碼垛機(jī)器人的定位等。工業(yè)視覺(jué)系統(tǒng)可以快速獲取大量信息，并且易于自動(dòng)處理。與設(shè)計(jì)信息和處理控制信息的集成也很容易。因此，在現(xiàn)代自動(dòng)化生產(chǎn)過(guò)程中，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)被廣泛用于狀態(tài)監(jiān)視，產(chǎn)品檢查和質(zhì)量控制領(lǐng)域。

另外，人工智能，即當(dāng)前的人工智能，還找到了一種自動(dòng)提取模式，收集足夠的代表性樣本，然后使用該系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)，然后將該系統(tǒng)應(yīng)用于圖像分類的方法。實(shí)際上，它并沒(méi)有太多的智能，只是技術(shù)，它仍然屬于Turing機(jī)器類別。要真正理解圖像，還有很長(zhǎng)的路要走。工業(yè)視覺(jué)，人工智能，目前尚不能做到，正在給予科學(xué)研究者和碩士，博士研究空間。