AI 机器视觉是甚麽？原理与应用？看完这篇一次了解！
机器视觉简介
机器视觉是一项变革性技术，结合了电脑科学和影像处理，能够实现各行业的自动化视觉检测和分析。本文探讨了机器视觉的核心原理、其在工业生产中的应用—包括自动化检测、物料处理、物品分类和机器人导航—以及可能推动工业人工智慧领域进一步发展的最新趋势。推動工業人工智慧領域進一步發展的最新趨勢。
机器视觉定义
机器视觉是一项使机器能够分析和解释影像的技术，通常能达到或超越人类的视觉能力。它依赖影像处理算法和物件识别技术，从视觉数据中提取有意义的资讯。典型的机器视觉系统由影像获取装置、处理算法和决策系统组成。
机器视觉与电脑视觉的区别
虽然机器视觉和电脑视觉有著密切的关联，但它们的用途各自不同：
机器视觉
机器视觉专门为工业应用而设计，例如制造和品质控制。它结合了专门的硬体和软体来捕捉、处理和分析影像，以实现自动化检测和决策。这些系统在工业环境中经过优化，注重速度、准确性和可靠性，并专注于预定的任务。
电脑视觉
电脑视觉是一个更广泛的领域，其算法和技术使电脑能够解释和分析视觉数据，类似于人类的感知。它的应用范围超越工业，涵盖机器人技术、无人驾驶车辆、扩增实境和医疗影像等领域。机器视觉是电脑视觉的子集，专门针对工业自动化和检测。
机器视觉技术原理
从 AOI 这种 Rule-based 到深度学习技术（为机器学习的分支，透过模拟人脑的类神经网路，形成数学函数集并将资料代入做训练与运算，能处理非结构化资料，使机器和人一样进行判断），通常包含以下5个环节。
影像输入
包含工业相机、IP Cam 拍摄或现成图像资料等来源。除了像素规格，光源也至关重要，需考量亮度/光通量、色温、色彩再现性等，确保影像符合实际需求与品质。
影像处理与特徵提取
影像处理或转换如二值化、滤波、增强、降噪和缩放等操作，提高影像品质和可用性后，提取有用的特徵如: 边缘、纹理、色彩，或文章裡的词组，选择最具代表性的特徵，以降低计算成本并提高识别性能。
AI 建模与训练
常由人工或 AI 技术进行标记与训练，并建立 AI 模型，透过特徵来识别和分类模式。常用的模型包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
物件识别与评估
训练后的模型依照需求识别图像中的物体、人物、文字或模式等。然而，该如何评估模型性能？评估指标通常包含精确度（模型正确预测的样本数除以总样本数，但对于不平衡的数据集，精确度可能不是一个很好的指标）、混淆矩阵（一个矩阵表格，包括真正例、假正例、真反例和假反例的结果）和置信度（信心值）等。
决策和输出
根据识别的资讯进行决策如：辨识物件与方位后，控制机器手臂取放、OCR 字元读取、组装/设备操作步骤 SOP 确认等应用。
机器视觉系统的组成部分
机器视觉系统由几个关键组件组成，这些组件协同工作，实现自动化的视觉检测和分析。这些组件包括主机、影像撷取卡、影像处理器、摄影机、照明设备、影像显示器以及机械和控制系统。主机作为中央处理单元，负责管理数据和系统功能。影像撷取卡从摄影机捕捉影像数据，而影像处理器则分析和处理这些数据。摄影机捕捉视觉讯息，照明设备提供最佳的照明，以确保影像清晰。影像显示器提供视觉反馈给系统操作员，而机械和控制系统则使得机械运作和操作更加精确。这些组件共同构成了机器视觉系统的基础，使得视觉数据能够高效地捕捉、分析和解释。
机器视觉在工业中的应用
机器视觉在各行各业中得到了广泛应用。以下是一些主要应用领域：
品质控制
机器视觉通过检测产品缺陷、表面瑕疵和尺寸不一致来实现品质控制。它可以迅速识别如异物或不完美等问题，确保只有符合要求的产品被处理和分类。
元件检测
在制造过程中，机器视觉检查元件的组装和定位。通过影像配对和测量技术，确保元件正确安装并精准定位，从而保持产品的一致性和品质。
自动化组装
机器视觉通过识别和定位元件，引导机器人和自动化系统完成组装任务。这提高了组装速度和精确度，同时减少了人工劳动的需求。
机器人导航
机器视觉使机器人能够在複杂环境中精确导航和定位。通过分析视觉数据，机器视觉使机器人能够检测障碍物并安全移动，同时执行物料处理任务，如拾取和卸载货架等。
机器视觉的优势
机器视觉技术在多个关键方面提升了工业运营：
提升生产效率与品质
快速、准确且一致的缺陷检测可减少错误并减少浪费。机器视觉确保更高的产品品质，同时提高生产速度和产量。
即时监控与反馈
持续监控关键生产参数有助于及早发现问题。即时反馈使得可以快速採取纠正措施，确保运营顺利并减少停机时间。
降低劳动成本
自动化视觉检测减少了对人工的依赖，降低了成本并让员工能够专注于更具技术性的工作。这提升了劳动力效率和资源分配。
数据驱动的优化
机器视觉系统从影像数据中生成有价值的见解，帮助制造商改进过程、提升品质控制并随著时间推移优化生产绩效。
机器视觉的六大趋势
机器视觉正迅速发展，以下是其未来的几个关键趋势：
1. 与机器人技术和自动化的整合
机器视觉是机器人技术和自动化的关键推动力，允许机器人准确感知、导航和操作物体。随著自动化的应用增长，视觉引导机器人将在制造、物流和组装中推动效率。
2. 边缘计算与嵌入式视觉
工业营运要求即时处理并最小化延迟。边缘计算和嵌入式视觉使机器视觉系统能够直接在装置或传感器上分析影像，从而缩短回应时间并改善现场决策。
3. 深度学习与人工智慧
AI 驱动的机器视觉系统提高了准确性和适应性。深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs），在工业应用中改善了自动化检测、缺陷检测和过程优化。
4. 3D 视觉与深度感知
深度感知增强了物体识别、姿态估计和场景理解。3D 视觉的採用正在改变货物捡取、品质检查和机器人引导，让机器能够更有效地与环境互动。
5. 人机协作
机器视觉透过即时协助、自动化品质控制和改善作业安全，提升了操作员的工作流程。这些技术可以减少人为错误，同时实现了工人与机器之间的无缝协作。
6. 扩增实境（AR）应用
AR 驱动的机器视觉支援物体识别、追踪和手势控制，用于工业训练、远程协助和引导组装。虽然仍在发展中，但 AR 应用在现代工业环境中变得越来越相关。
总结
机器视觉是一个不断发展的领域，具有广泛的应用和巨大的未来潜力。随著技术的进步，机器视觉系统变得更加智能，并且由于其适应性强，机器视觉越来越融入各行各业，推动自动化、提高效率并提升生产力。这些系统使企业能够简化运营、优化工作流程并加强品质控制。机器视觉与 AI 和 AR 的整合进一步扩展了其功能，支持即时监控和学习的过程。随著成本的降低和更大的可及性，机器视觉正不断提升自动化任务、最小化错误并改变技术驱动的领域。採用机器视觉使企业能够保持领先，促进创新并在竞争激烈的工业环境中增长。
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机器视觉常见问题
机器视觉系统能适应不同的环境条件吗？
能，机器视觉系统可以适应不同的环境条件。只要进行适当的配置和调整，这些系统就能在不同的光照、背景和物体条件下保持稳定的性能。
机器视觉在医疗诊断中有什麽优势？
机器视觉在医疗诊断中有助于改善影像分析和诊断准确性。它提供即时的影像指导，帮助医生在手术过程和治疗规划中做出精确的决策。
整合和部署机器视觉系统时，应该考虑哪些因素？
成功整合和部署机器视觉系统需要仔细考虑系统与现有设备和工作流程的兼容性。系统的稳定性、可靠性，以及充分的测试和排除错误是确保系统在预期环境中有效运行的关键。