機器視覺有前景嗎
機器視覺技術是計算機科學的一個重要分支,發展到今天,機器視覺已經有30多年的歷史,它的功能在工業領域逐步完善。隨著人工智能和5G網絡優勢,中國不斷調整和優化升級傳統制造業,智能制造演變的更加智能化,智慧化。其中智能制造的一個顯著點就是用工業機器人代替部分人工了勞動力,使工廠的工作效率更高。而機器視覺在其中起到不可替代的作用,機器視覺在我國進入了一個快速發展時期。
機器視覺技術是一門涉及人工智能、神經生物學、物理學、計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多領域的交叉學科。主要用計算機軟件來模擬人的視覺功能,從客觀事物的圖像中提取信息,進行處理并最終用于實際檢測、測量和控制。機器視覺技術最大的特點是速度快、信息量大、功能多。從技術上來看,機器視覺行業將呈現以下幾大發展趨勢。
1.智能城市。以智能交通行業為例,機器視覺具有成本低、穩定性強、準確性高、應用范圍廣等優點,目前已經在國內外高速公路和公路的交通監控系統中得到了廣泛的應用,具體體現在車牌識別、車身顏色識別、車型識別、違章識別、車流量統計、流量控制等。其次在安防中,也將大量使用,基于機器視覺技術的智能安防系統,能夠從眾多視頻材料中進行圖像識別,搜尋可疑人物等信息,實現對高危人員的識別和篩查;同時還能夠從多個監控設備自動識別可疑物體,自動發出警報提醒安保工作人員。
2.無人商店。阿里巴巴和騰訊早已布局了無人商店,可以說無人商店的發展前景巨大,中國擁有開設無人商店最好的環境,顧客習慣于電子支付,另一方面從勞動力成本來說,中國的企業也會更快擁抱這一商業運營模式。機器視覺愈加得到青睞。
3.視覺檢測。在一些不適合人工作業的危險工作環境,或人工視覺難以滿足要求的場合,常用機器視覺來替代人工視覺;同時在大批量工業生產過程中,用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高,用機器視覺檢測方法可以極大的提高生產效率和生產的自動化程度。
如何入門機器視覺
機器視覺項目很強調軟硬件結合。
機器視覺軟件一般用編程語言調用算法庫的形式,機器視覺算法庫有很多包括:halcon、vision pro、opencv、matlab等。halcon是德國MVtec公司的算法庫,也是目前市面上用的最多的算法庫。vision pro是美國康耐視結合自己的視覺硬件產品推出的,當然也兼容其他硬件產品。OpenCV是開源算法庫,本身很大很全,應該算計算機視覺的庫,現在也有很多用這個,因為免費開源。Matlab是學校科班教學教圖像識別一般都是按照這個教的,但是我看到的實際工業用的并不多。
機器視覺入門我很建議從HALCON開始。主要是我認為機器視覺軟件入門第一步最重要的是理解圖像采集、blob分析、形態學等一些基本的圖像處理手段的作用和機器視覺項目軟件整體怎么編寫重要的是理解整體框架。在halcon、vision pro、opencv、matlab等不同算法庫里面blob分析、形態學分析的具體算子內部編寫可能會不一樣,但是基本原理和實現的功能是一樣的。通過halcon熟悉機器視覺項目的套路和方法,其他的學起來就簡單了。halcon比較成熟,網上的破解軟件也很多,教程資料也和很多(又從vision pro開始學的,但是這個目前學習資料確實不多)。之所以推薦從halcon入門,還一個重要原因是HDevelop(halcon算法的開發軟件,兩者關系有點類似微軟的office和word的關系)提供了大量輔助工具幫助進行圖像分析和軟件調試,調試完畢后可以直接點擊“插入代碼”按鈕自動生成程序語句,如下圖所示,這樣可以幫助我們快速完成程序編寫并了解具體該用什么算子。程序編制完成后,HDevelop還可以直接導出C、C++、C#、VB等,以便后續程序的匯總。
機器視覺入門的書籍首選推薦《機器視覺算法與應用》,這本書基本算是halcon的官方書籍,因為本身作者就是halcon的開發人員,而且最難得的是這是少有的從相機、鏡頭、光源這些硬件開始寫起的機器視覺圖書。當然這本書限于篇幅理論講的不是很細,講理論還是得經典的岡薩雷斯的《數字圖像處理》,但是入門我還是建議《機器視覺算法與應用》,還是說先了解整體架構,了解套路,知道怎么干,然后再深入。第一版是雙語版(可以順便學英語專業詞匯),第二版增加了新的攝像機和圖像采集接口、三維傳感器及技術、三維重建、三維物體識別以及最先進的分類算法等。
機器視覺軟件編程我建議最好采用C++,雖然這兩年python比較火,但是工業上還是C++用的更多一些。如果像我是從機械轉行機器視覺,零基礎開始學,圖書建議選《C++ Primer Plus》,如下圖。雖然《C++ Primer》更經典,但是就像那句話說的“《C++ Primer》一點都不primer”,《C++ Primer》是可以用來當做C++的字典用的一本書,不適合用于C++入門。而且讀《C++ Primer Plus》這本書可知直接照著書練習,示例非常完整詳細,不需要配合別的視頻教程類的資料學習。
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