近年來，人工智能技術正在重塑著我們生活的方方面面，改變著我們所處的這個世界。不僅僅是提升我們個人的生活，同時也在改變著企業的操作流程和管理方式。
在人工智能技術的驅動下，實體經濟正在經受著數字化的改革升級，而改變實體經濟的排頭兵除了樣式各異的機械臂還有一種在外界看來并不太起眼的技術——機器視覺。
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在沉默中跑步前進的機器視覺技術
據悉，機器視覺是人工智能發展較為快速的一個分支。機器視覺作為生產過程中關鍵技術之一，在機器或者生產線上，機器視覺可以檢測產品質量或指導機器人完成組裝工作，與整個生產密切相關。
那么究竟什么是機器視覺？
簡單來說，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。這項技術包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術等。
主要原理是機器視覺產品采集攝取目標的圖像，然后通過圖像系統，進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。
由于機器視覺可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，未來這項技術將被廣泛地用于金融行業、 醫療行業、交通航海行業以及軍事行業領域等，不過，機器視覺產品才剛剛起步。
在國外，機器視覺的應用相當普及，主要集中在電子、汽車、冶金、食品飲料、零配件裝配及制造等行業。機器視覺系統在質量檢測的各個方面已經得到廣泛的應用。
隨著國內制造業的快速發展，對于產品檢測質量的要求不斷提高，各行各業對圖像和機器視覺技術的工業自動需求將越來越大，因此機器視覺在未來制造業中將會有很大的發展空間。
2018年機器視覺三大落地成熟應用
其實，機器視覺作為新一代的通用技術，在2018年已經展露頭角，并在多個領域正式落地開花。而應用最為成果的案例莫非是醫療、金融和運維三大方面了（玻纖行業目前也已成功應用機器視覺技術）。
此外，智能醫療機器人主要指用于外科手術、功能康復及輔助護理等方面的機器人。當下輔助手術的機器人主要在腎臟、眼科疾病等細分領域進展較快，一些老牌醫療器械公司，還得到了Verb Surgical及谷歌系公司的技術支持，包括機器學習技術以及強大的圖像處理技術。
其次，在金融機構的業務場景中機器視覺已經得到了很好的應用，能夠幫助金融機構更快更好的認識客戶，尤其是渠道端，通過對客戶無感知的識別，可以提高客戶體驗。同時結合大數據的應用，打造用戶畫像，進行用戶行為分析。
這樣一來，不僅給用戶帶來便捷的體驗，而且具有較高的安全性與可靠性。隨著多維度生物識別與支付技術的發展，交叉應用的生物識別技術不再僅作為支付驗證手段，還可以通過與安全、監控、管理系統的整合，實現高效的反欺詐預防與管理。
第三，在運維管理方面，除了應用于工廠自動化產品篩選。利用無人機與機器視覺相結合還能夠去勝任那些對人類來說極具危險和挑戰的情景運維工作。
比較典型的是在全球風電行業，數據顯示，這個行業每年有 250 億美金投入風電機運維，在中國大概占到整個市場的三分之一，而且中國是增速最快的市場，在中國有 40 多萬臺風電機組，有些在岸上而有些是海上風電機組。
據了解，運維工作相當復雜和危險，需要工程師們爬到風機頂端，必須借助、梯子和非常昂貴的設備做檢查，通常情況下 4 個人要花半天才能完成一次風機檢查，他們每年需要做兩次這樣的檢查。
一個典型的風機可能需要 100-200 萬才可以安裝好，要更換一個葉片，可能需要花十萬到幾十萬美元，如果你做一個簡單的維修，也要花幾千美元。所以，需要做定期檢查，才可以發現細微的問題，在成本快速上升之前，快速解決這些問題，減少運維的成本。
而今天在機器視覺和無人機的結合下，這個過程已經能夠變成一個全自動化的過程了，不僅更快、更便宜、更安全，而且只需要機器人就可以完成了。這種機器人不需要任何人工控制就能夠完成任務，在 15-30 分鐘內拍攝高清晰度的照片。
來源：中國質量新聞網，責編：西安獲德
在人工智能技術的驅動下，實體經濟正在經受著數字化的改革升級，而改變實體經濟的排頭兵除了樣式各異的機械臂還有一種在外界看來并不太起眼的技術——機器視覺。
?據悉，機器視覺是人工智能發展較為快速的一個分支。機器視覺作為生產過程中關鍵技術之一，在機器或者生產線上，機器視覺可以檢測產品質量或指導機器人完成組裝工作，與整個生產密切相關。
那么究竟什么是機器視覺？
簡單來說，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。這項技術包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術等。
主要原理是機器視覺產品采集攝取目標的圖像，然后通過圖像系統，進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。
由于機器視覺可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，未來這項技術將被廣泛地用于金融行業、 醫療行業、交通航海行業以及軍事行業領域等，不過，機器視覺產品才剛剛起步。
在國外，機器視覺的應用相當普及，主要集中在電子、汽車、冶金、食品飲料、零配件裝配及制造等行業。機器視覺系統在質量檢測的各個方面已經得到廣泛的應用。
隨著國內制造業的快速發展，對于產品檢測質量的要求不斷提高，各行各業對圖像和機器視覺技術的工業自動需求將越來越大，因此機器視覺在未來制造業中將會有很大的發展空間。
2018年機器視覺三大落地成熟應用
其實，機器視覺作為新一代的通用技術，在2018年已經展露頭角，并在多個領域正式落地開花。而應用最為成果的案例莫非是醫療、金融和運維三大方面了（玻纖行業目前也已成功應用機器視覺技術）。
首先，在醫療領域，機器視覺被應用到提供輔助診療，癌癥檢測和機器人手術等方面，幫助醫生定位病癥分析病情，輔助做出診斷。雖然還說不上完全取代，但是機器視覺已經能夠在很多方面幫到醫生及患者。
數據顯示，國內AI+醫療市場2018年規模將達到200億，并繼續保持超高增速。而今年伊始AI+醫療的創業公司融資的消息更是層出不窮。
此外，智能醫療機器人主要指用于外科手術、功能康復及輔助護理等方面的機器人。當下輔助手術的機器人主要在腎臟、眼科疾病等細分領域進展較快，一些老牌醫療器械公司，還得到了Verb Surgical及谷歌系公司的技術支持，包括機器學習技術以及強大的圖像處理技術。
其次，在金融機構的業務場景中機器視覺已經得到了很好的應用，能夠幫助金融機構更快更好的認識客戶，尤其是渠道端，通過對客戶無感知的識別，可以提高客戶體驗。同時結合大數據的應用，打造用戶畫像，進行用戶行為分析。
另外，機器視覺在后臺替代人工對客戶身份進行審核，大大降低了運營成本。同時可以以人臉打造員工的唯一身份ID，解決通行，考勤，系統登錄等問題。
這樣一來，不僅給用戶帶來便捷的體驗，而且具有較高的安全性與可靠性。隨著多維度生物識別與支付技術的發展，交叉應用的生物識別技術不再僅作為支付驗證手段，還可以通過與安全、監控、管理系統的整合，實現高效的反欺詐預防與管理。
第三，在運維管理方面，除了應用于工廠自動化產品篩選。利用無人機與機器視覺相結合還能夠去勝任那些對人類來說極具危險和挑戰的情景運維工作。
比較典型的是在全球風電行業，數據顯示，這個行業每年有 250 億美金投入風電機運維，在中國大概占到整個市場的三分之一，而且中國是增速最快的市場，在中國有 40 多萬臺風電機組，有些在岸上而有些是海上風電機組。
據了解，運維工作相當復雜和危險，需要工程師們爬到風機頂端，必須借助、梯子和非常昂貴的設備做檢查，通常情況下 4 個人要花半天才能完成一次風機檢查，他們每年需要做兩次這樣的檢查。
一個典型的風機可能需要 100-200 萬才可以安裝好，要更換一個葉片，可能需要花十萬到幾十萬美元，如果你做一個簡單的維修，也要花幾千美元。所以，需要做定期檢查，才可以發現細微的問題，在成本快速上升之前，快速解決這些問題，減少運維的成本。
而今天在機器視覺和無人機的結合下，這個過程已經能夠變成一個全自動化的過程了，不僅更快、更便宜、更安全，而且只需要機器人就可以完成了。這種機器人不需要任何人工控制就能夠完成任務，在 15-30 分鐘內拍攝高清晰度的照片。
同樣的在玻璃纖維行業，在織造過程中，由于受到各種生產工藝、環境以及人為因素的限定，織物會混入一些斷針、鐵絲、紙片、不干膠、黑色雜物等異物；織物表面還可能會有一些污紗、毛團、斷紗等織造的缺陷。機器視覺能有效代替人工操作，實時跟蹤，對采集到的圖像進行分析處理，做到發現缺陷及時停車報警，以便人工干預和處理，省人提效、穩定質量、降低生產成本。
來源：中國質量新聞網，責編：西安獲德
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