什么是机器视觉?
机器视觉,通常缩写为 MV,涵盖了用于基于成像的自动检查和分析的技术和技术,应用于自动检查、过程控制和机器人引导等应用中,通常在工业环境中。机器视觉技术赋予工业设备感知周围环境并根据视觉数据快速做出决策的能力。当然,根据自动成像协会 (AIA) 的定义,机器视觉涵盖了工业和非工业环境中的广泛应用。在这些应用中,硬件和软件组件的组合对于其成功运行至关重要。通过捕获和处理图像,该技术为设备提供必要的操作指导,使它们能够精确、高效地执行其功能。机器视觉解释视觉数据的能力重塑了各个领域的流程,使其成为现代技术的变革力量。
人工智能驱动的机器视觉
人工智能 (AI) 已成为快速变化的技术世界中的一股变革力量,给多个行业和部门带来革命性的变革。机器视觉将人工智能和计算机视觉相结合,让机器能够解释和理解视觉世界,是人工智能取得重大进展的领域之一。人工智能驱动的机器视觉将机器学习算法融入其中,特别是融入到机器视觉过程中。机器学习的一个子集称为深度学习,它使用受人脑启发的神经网络来识别模式并从数据中得出结论。人工智能驱动的机器视觉在各个行业创造了新的机遇和应用,有望提高效率、精度和自动化。
由人工智能驱动的机器视觉创新通过提高生产力、精度和自动化程度深刻地改变了许多行业。以下是该领域的一些重大进展。
深度学习和神经网络
卷积神经网络,也称为 CNN 或 ConvNet,是神经网络的一个子类,特别擅长处理具有网格状拓扑的数据(例如图像)。二进制视觉数据表示为数字图像。它有几个像网格一样排列的像素,每个像素都分配有一个值来指示每个像素的亮度和颜色。CNN 通常具有三层:卷积层、池化层和全连接层。卷积层是 CNN 的核心构建块。它承载着网络计算负载的中心部分。池化层通过导出附近输出的汇总统计来替换特定位置的网络输出。全连接层中的神经元与前后层中的所有神经元具有完全连接。目前使用的卷积神经网络的应用包括对象检测;借助 CNN,我们现在拥有用于对象检测的复杂模型,包括 R-CNN、Fast R-CNN 和 Faster R-CNN。这些模型是自动驾驶汽车、面部识别和其他应用中使用的许多对象检测模型的主要管道。CNN 用于为图像和视频创建字幕。此类应用包括活动识别以及为视障人士提供视频和照片的描述。YouTube 大力部署了它来理解定期上传到该平台的许多视频。
循环神经网络 (RNN) 是一种可用于对序列数据进行建模的神经网络。RNN 源自前馈网络,其行为方式类似于人脑。简而言之,循环神经网络可以预测其他算法无法预测的序列数据的结果。这些架构对于基于序列的任务至关重要,使机器能够随着时间的推移理解模式,这对于视频分析和跟踪等应用至关重要。RNN 可用于以一种或另一种形式将文本从一种语言翻译成另一种语言。如今,几乎所有翻译系统都以某种形式使用 RNN。输出将以用户选择的目标语言显示,输入为源语言。这个文本摘要工具可以为压缩书籍内容并将其定制用于无法处理大量文本的程序提供巨大帮助。例如,如果出版商希望将其一本书的摘要放在封底上,以便读者了解其中的内容,则文本摘要将很有用。人脸检测和图像识别是计算机视觉的主要应用。它也是最容易解释的 RNN 形式之一。
3D 视觉和深度感测
3D 机器视觉技术使机器能够识别和理解来自外界的三维信息。它结合了不同的成像方法和处理算法,以生成物体形状、大小和空间位置的全面表示。它使机器能够以更高的准确性和效率执行困难的任务。自动检测、机器人和质量控制等现代工业应用严重依赖 3D 机器视觉。3D 视觉系统可以提供有关物体几何形状的精确信息,从而改进生产流程、减少错误并保证最高的产品质量。此外,这些系统通过促进更好的协作,使机器人在制造环境中与人类一起工作更加安全。人工智能 (AI) 是增强 3D 机器视觉系统功能的有力工具。AI 算法(尤其是深度学习和神经网络)提高了 3D 成像任务的准确性和生产力,这些算法可以处理复杂的数据集并提取有意义的信息。人工智能可以集成到机器视觉系统中,帮助专家创建更复杂的解决方案来处理复杂的成像场景并产生准确的结果。这一进步的帮助解决了降噪、特征检测和匹配等各种挑战。
深度感测测量两个物体之间的间隙或设备与物体之间的距离。为此,采用了 3D 深度感应相机,它可以立即识别附近任何物体的存在并计算到它的距离。利用实时智能决策,使与深度传感相机集成的装置或设备能够独立移动。我们今天常用的深度传感器是结构光传感器,它使用不可见波长将已知图案投射到场景中。Kinect 的创新尤其是从红外 (IR) 投影仪投射已知图案,并使用单个红外摄像机对该图案进行成像。由于光沿直线传播,投影仪上的虚拟红外摄像头将始终捕获相同的图案图像。因此,来自真实红外摄像机的图像图案可以与预先保存的模板图像进行匹配,以找到对应关系。这可以在嵌入式硬件上快速完成。借助深度传感,通常需要人类观察的过程可以通过改变数字系统感知实际环境的方式实现自动化。图像采集、处理和分析是三个相互关联的必要任务。能够为各种应用执行精确的实时距离成像的独特深度相机的研发 (R&D) 表明,飞行时间深度传感器是基础。深度传感器现在经常用于无人机器人车辆的导航系统、多点深度传感、人数统计和先进的人机界面(手势识别、运动跟踪等)。
生成对抗网络(GAN)
GAN(生成对抗网络)是一种使用卷积神经网络等深度学习技术的生成建模方法。生成建模是机器学习中的一项无监督学习任务,涉及自动发现和学习输入数据中的规律或模式,以便该模型可用于生成或输出可能从原始数据集中提取的新示例。GAN 实现了生成模型的承诺,能够在各种问题领域生成真实的示例,尤其是在图像到图像的翻译任务中,例如将夏天的照片翻译成冬天或白天的照片翻译成晚上,以及生成即使人类也无法辨别的物体、场景和人物的逼真图像是假的。GAN 在现实生活中有很多应用,例如为图像数据集生成示例。在医学和材料科学等领域,获取大型数据集具有挑战性,GAN 可以生成合成数据。这些人工数据可以增强真实数据集,为研究和分析提供更多材料。这一进步可以创造出逼真的人脸,对于需要多样化角色的视频游戏设计师和电影制作人来说是一个宝贵的工具。当雇用多个演员或模特不切实际或成本高昂时,此应用程序特别有用。为了创建逼真的图像或视频,摄影师和摄像师可以使用 GAN。在拍摄照片之前使用此程序制作原型、演示卷轴或占位符可能会很有用。插画家和动画师可以使用 GAN 制作独特的卡通人物或场景。通过生成最初的设计,然后可以对其进行改进和更改以适应艺术家的愿景,该技术有助于加速创作过程。GAN 能够熟练地将图像从一个域转换到另一个域。例如,他们可以将卫星图像变成地图,将以前的黑白图像着色,或者将夏季景观改为冬季景观。建筑、城市规划和环境研究只是使用这种能力的几个创造性和实践领域。企业可以借助 GAN 来优化其风险管理策略,GAN 可以模拟各种极端场景。公司可以针对各种突发事件进行规划,并通过生成代表最坏情况的数据来确保面对不确定性时的弹性和准备。
协作机器人的使用增加
一种称为协作机器人的机器人自动化旨在与人类员工在公共协作工作空间中安全地工作。在大多数应用中,协作机器人负责平凡的重复性任务,而人类则处理更困难、费脑力的工作。协作机器人的创建目的是通过其准确性、正常运行时间和可重复性来增强人类工人的智力和解决问题的能力。与人类协作的能力极大地扩展了机器人自动化的潜在应用。随着越来越多的行业意识到从这项技术中获得的利润,协作机器人市场预计将经历指数级增长。在人工智能驱动的机器视觉取得巨大进步的背景下,协作机器人标志着智能自动化的关键一步。这些协作机器人是机器视觉和人工智能如何在有用的应用中结合的例子。它们与机器视觉技术的集成增强了它们的能力,使它们不仅能够感知,而且能够理解周围环境并做出智能反应。
这种合作是革命性的,代表了人工智能驱动的机器视觉使这些机器人能够与人类同行有效协作的无缝联盟。物料搬运是协作机器人最重要的用途之一,因为它经常被认为是制造业中风险最高的工作之一。
在处理金属、塑料和其他物质等材料时,人类工人可能会处于危险之中。此外,重复性的物料搬运任务会增加重复性劳损的风险。具有机器视觉功能的协作机器人此时介入,可显着降低工作场所事故。移动机器人平台使在工厂车间移动重物变得更加容易。
协作机器人,特别是由优傲机器人开发的协作机器人,擅长执行复杂的机器维护任务,包括那些涉及强大数控机床的任务。它们还在装配和质量保证过程中发挥着关键作用,同时也减轻了工人劳动密集型和具有挑战性的装配任务,例如螺丝钻孔和焊接。
他们在这些任务中的一致表现确保了卓越的质量和精度。与人类不同,协作机器人保持坚定不移的一致性,以相同的方式完成任务,不会疲劳,确保生产过程中的质量控制。他们使用相机和机器视觉技术来测量不同工件的能力进一步强调了它们与高度发达的视觉智能的无缝集成。
结论
人工智能 (AI) 和机器视觉的结合证明了人类在快速变化的技术世界中的创造力。这种强大的组合释放了以前难以想象的可能性,彻底改变了整个行业,并改变了机器看待外部世界和与外部世界互动的方式。
在人工智能能力的支持下,机器视觉已成为现代创新的基石。它不仅使机器能够看到,而且能够理解和解释视觉数据。卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 等技术将机器视觉推向了曾经被认为是科幻小说的领域。CNN 擅长复杂的模式识别,可实现对象检测、面部识别和图像字幕等应用。另一方面,RNN 对于语言翻译和视频分析等任务中的顺序数据查找应用程序建模至关重要,这是生成对抗网络 (GAN) 的进步。GAN 是人工智能的一个子集,它生成可在各个领域找到应用的合成数据。
从创建逼真的图像和视频到模拟风险管理的不同场景,GAN 已成为创新解决方案背后的驱动力。此外,协作机器人(cobots)的发展展示了人工智能驱动的机器视觉对自动化的革命性影响。这些机器人可以与人类一起工作,提高人类的能力和生产力。协作机器人负责劳动密集型、重复性任务,使人类能够专注于需要创造力和解决问题能力的工作。这种基于团队合作的策略不仅可以提高产量,还可以确保工作场所的安全。从增强工业自动化到彻底改变医疗诊断和增强创造性工作,人工智能驱动的机器视觉已成为不可或缺的工具。
它处理大量视觉数据、识别复杂模式和做出明智决策的能力对整个行业产生了深远的影响。这种变革力量不仅重塑了行业,还重塑了行业。它为未来奠定了基础,人机协作将带来前所未有的进步,推动我们进入一个充满创新和可能性的新时代。
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