机器视觉图片在应用过程中是如何识别图片的？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-10-13 15:15 标签： 机器视觉图片

人脸识别是人工智能视觉与图像领域中最热门的应用， 今年 2 月，《麻省理工科技评论》发布「2017 全球十大突破性技术」榜单，来自中国的技术「刷脸支付」位列其中。这是该榜单创建 16 年来首个来自中国的技术突破。

人脸识别技术目前已经广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗等行业。据业内人士分析，我国的人脸识别产业的需求旺盛，需求推动导致企业敢于投入资金。目前，该技术已具备大规模商用的条件，未来三到五年将高速增长。而今年，这一技术有望在金融与安防领域迎来大爆发。

TOP 2：视频/监控分析

视频/监控分析是人工智能视觉与图像领域中第二大热门应用。

人工智能技术可以对结构化的人、车、物等视频内容信息进行快速检索、查询。这项应用使得让公安系统在繁杂的监控视频中搜寻到罪犯的有了可能。在大量人群流动的交通枢纽，该技术也被广泛用于人群分析、防控预警等。

视频/监控领域盈利空间广阔，商业模式多种多样，既可以提供行业整体解决方案，也可以销售集成硬件设备。将技术应用于视频及监控领域在人工智能公司中正在形成一种趋势，这项技术应用将率先在安防、交通甚至零售等行业掀起应用热潮。

TOP 3：图片识别分析

静态图片识别应用热度在视觉与图像领域中排名第三。将人工智能技术单纯用于图片识别分析的应用企业数量并不如预想的多，可能有一下几个方面原因：

1、目前视频监控方向的盈利空间大，众多企业的注意力都放在了视频监控领域；

2、人脸识别属于图片识别的一个应用场景，做人脸识别的大多数企业同时也在提供图片识别服务，但是销售效果不佳，主要赢利点还在于人脸识别；

3、图片识别大多商用场景还属于蓝海，潜力有待开发；

4、图片数据大多被大型互联网企业所掌握，创业公司数据资源稀少。

TOP 4：驾驶辅助/智能驾驶

随着汽车的普及，汽车已经成为人工智能技术非常大的应用投放方向，但就目前来说，想要完全实现自动驾驶/无人驾驶，距离技术成熟还有一段路要走。

不过利用人工智能技术，汽车的驾驶辅助的功能及应用越来越多，这些应用多半是基于计算机视觉和图像处理技术来实现。

TOP 5：三维图像视觉

三维图像视觉主要是对于三维物体的识别，应用于三维视觉建模，三维测绘等领域。

TOP 6：工业视觉检测

机器视觉可以快速获取大量信息，并进行自动处理。在自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。运用在一些危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合；此外，在大批量工业生产过程中，机器视觉检测可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。

TOP 7：医疗影像诊断

医疗数据中有超过 90% 的数据来自医疗影像。医疗影像领域拥有孕育深度学习的海量数据，医疗影像诊断可以辅助医生，提升医生的诊断的效率。

计算机文字识别，俗称光学字符识别，它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。这是实现文字高速录入的一项关键技术。

TOP 9：图像及视频编辑

目前市场上也出现了很多运用及机器学习算法对图像进行处理，可以实现对图片的自动修复、美化、变换效果等操作。并且越来越受到用户青睐。

机器视觉在应用场景上逐渐突破工业检测，其应用边界逐步向智能生活领域拓展。由于机器视觉在智能生活、智能制造两个领域具有不同的技术特点和应用进展，所以机器视觉于这两个领域的行业发展趋势也不尽相同。

当今科技发展迅猛,在工业生产中自动化产品线日趋成熟,但是,表面缺陷检测大部分依然依赖人工检测，其人工成本高，且易产生视觉疲劳和受主观性影响导致检测结果不一致和出现漏检。

在电子元器件生产过程中需要经过复杂的工艺处理，在多重工序处理下，会出现各种问题，如表面缺陷、字符不清等。因为电子元器件种类繁多，各类电子元器件的结构形状、损坏程度和检验方法也均不相同，传统检测方式已无法适应高节拍、柔性化的生产需求。

如何避免此类问题进行质量控制一直是生产企业面临的最大问题，而机器视觉检测技术在工业生产上的应用就完美地解决的这个难题。机器视觉检测技术是建立在图像处理算法的基础上，通过数字图像处理与模式识别的方法来实现，与传统的人工检测技术相比，提高了缺陷检测的效率和准确度。机器视觉系统一般采用CCD或CMOS工业相机摄取检测图像并转化为数字信号，再通过计算机软、硬件技术对图像数字信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图像特征值，并由此实现零件识别或缺陷检测等多种功能。

机器视觉系统的应用，大大提高了装备的智能化、自动化水平、使用效率和可靠性等性能。为了适应现今这个发展越来越快的社会，机器视觉检测技术是必不可少的。表面检测设备机器视觉系统相对于人工或传统机械方式而言，具有速度快、精度高、准确性高等一系列优点。随着工业现代化的发展，机器视觉检测已经广泛应用于各大领域，为企业及用户提供更优的产品品质及完美解决方案。

应用范围有哪些?在智能工厂、自动化控制等领域，工控机起到了大脑一样的作用。在接入了相机等图像捕捉系统之后，机器视觉工控机应用范围更加广泛，以下这些都在其专业范围之内。

一般来说，机器视觉系统的功能性应用主要包括测量、检测、识别和定位等方面，在工业自动化的整体作业之中起到了眼睛的作用，接下来就让我们挨个说明。

机器视觉系统的测量功能可被应用在地图测绘、家具板材尺寸测量等多个方面，看似简单，但传统的人工检测普遍存在质量不稳定、工作人员容易疲劳等弊端，而机器视觉工控机则具备可靠、稳定的特点，在设定完成任务后可以24小时不间断的工作。

如果在测量的基础上加一个标准，那么机器视觉工控机应用范围就能够扩展到检测方面，这种功能的应用性也很广泛，小到电容、连接器等元器件，大到PC主板、产品包装等各个环节，几乎都能看到机器视觉系统的声音。

以3D检测方案为例，在这一过程中，高性能4U工控机通过双千兆网口与3D相机进行通讯，经由激光器来确认检测区域，并通过视觉软件算法对待测物进行检测以及分析。

这一功能的机器视觉工控机被广泛应用于人脸识别系统等场所，尤其是在机场安检等领域，机器视觉能够采用人脸识别、身份证识别、护照识别等验证技术的智能验证通道，快速实现旅客的自主安全认证审核，无需人工审核及纸质机票，即可验证同行。

由于机场人流量大，人脸识别使用强度大，这就要求所使用的工控机性能强，存储大，数据处理、响应、分析的速度都要快。

智慧工厂之中，想要将机械手与智能移动机器人结合使用，就离不开工控机来作为它们的“大脑”，而在这一过程中，具体的操作定位同样在机器视觉工控机应用范围之内。

应用在这一场景中的工控机需要具备高扩展性，这一才能够通过多种控制接口来接入机器视觉设备、机器人的运动控制设备、雷达探测设备等，从而实现联合工作。

机器视觉工控机应用范围有哪些?测量、检测、识别、定位，在实际工作过程中，更多的还是同时涉及到这四种基础应用中的多个，实现智能化。

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