机器视觉:让我的设备看到我

我第一次读艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)的《我，机器人》(I, Robot)时还是个少年，小说里的人形机器人立刻让我着迷。这些机器可以看、听，并具有类似人类的能力与周围世界互动。这些惊人的能力激发了我的想象力。我甚至记得我问过爸爸这些机器是否真的能“看见”。现在，作为一名工程师，我理解了机器视觉的重要性和“视觉”对机器人的力量。

流动影响的应用程序使我们拥有的聪明的未来是我bobappios下载地址们的想象力控制，更智能的传感器，使得更聪明的城市成为现实，令人更聪明的工厂，其中自动化正在解决许多问题，当然越来越聪明的自我潜水车。机器愿景是推动自学，决策和自治系统的支持技术。

洞察机器视觉系统

机器视觉有一定的要求——包括硬件和软件。其中一个主要要求是图像采集，(主要是)使用相机。例如，现代移动处理器配备了摄像头接口，如MIPI CSI-2接口，并在许多受移动影响的应用程序中使用。bobappios下载地址摄像头传感器可以简单地抓取图像，并使用标准的定制接口将传感器数据发送到处理单元。

机器愿景不再只是捕获图像和识别对象。科学家和工程师正在使用这种技术使机器更聪明。其中一些示例包括使用立体视觉，使用现代汽车对象的碰撞避免，以及使用电磁谱来寻找工厂地板上的制造缺陷的碰撞避免。机器视觉系统中的处理单元基本上是先进的图像处理和决策单元。该单元可以对捕获的原始图像数据执行各种操作，如图像拼接和滤波，白平衡调整，HDR调整，对象边缘检测等。处理单元能够基于处理的图像进行决定。这些决定可能是自主的（如激活PLC，传感器，执行器或机器人），或者可能需要人为干预（如在HMI显示器上产生警报）。

嵌入式视觉系统

现实世界中的机器视觉例子

在装瓶厂的情况下，自主机器人必须确保每个瓶子充满适量的液体。过去，这是通过简单地称重每个填充瓶来完成的。现在，相机（机器愿景）允许机器人监控产品线，并为人类主管提供视觉反馈。机器人被编程为匹配图案以确保每个瓶子充满适量的液体。此外，它还可以使用填充瓶的颜色匹配，透明度和不透明，以确保不会影响最终产品质量的任何污染物。在这种情况下，机器人训练以执行简单的模式识别 - 确保瓶子填充并匹配液体的颜色。这些机器人上的摄像机不断占据这些瓶子的照片，并且处理单元设置参数以匹配所需的模式。如果任何瓶子不符合“通过”标准，则标记为另一个机器人从装配线中取出。这是一个非常简单的示例，其中处理单元被给出设置参数，即，确保液体的数量和颜色是对的。

工厂车间的机器视觉
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然而，当机器视觉系统应用于ADAS或自动驾驶等安全关键系统时，其复杂性会呈指数级增长。为了让自动驾驶汽车成为现实，汽车必须能够看到、听到和感受到像人一样。最近我开始教一个新司机如何开车，我可以说这些复杂的机器必须模仿人类的行为。为了做到这一点，机器需要通过观察道路、识别危险并在驾驶时做出决策来进行决策。机器视觉是让我们的汽车像人一样看东西的关键技术。当结合机器学习，它有助于我们对自动驾驶进行进步。

汽车所看到的

启用机器视觉

机器视觉已经能够使用硬件或软件解决许多问题(以及一点两者的结合)。未来的应bobappios下载地址用可以通过结合专用计算功能处理单元和FPGA的并行处理能力来解决，这将使Edge的传感器达到更高的智能水平。格子的嵌入式视觉开发套件汇集了晶格fpga这对于低功耗和低成本进行了优化，允许允许开发与机器视觉相关的应用。bobappios下载地址

综上所述

当我回顾25年的时候，我几乎不知道这项技术正朝着阿西莫夫在他的《我，机器人》故事中想象的那样缓慢地进步。看到其中的一些将在我的有生之年实现是令人兴奋的。今天的机器确实可以“看”，而机器视觉正使这一切成为可能。