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轉(zhuǎn)“無(wú)損檢測(cè)NDT ”

導(dǎo)言：機(jī)器視覺(jué)依據(jù)應(yīng)用，大致可以分層四個(gè)不同的領(lǐng)域，簡(jiǎn)稱(chēng)：GIDI（G——Guidance：導(dǎo)引，I——Inspection：檢測(cè)，D——Dimension：尺寸測(cè)量，I——ID：ID識(shí)別）

近年來(lái)，隨著硬件的發(fā)展、市場(chǎng)的需求以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的火熱，主要呈現(xiàn)出以下幾個(gè)趨勢(shì)：

第一，領(lǐng)域的拓展：不僅僅是工業(yè)，還有民用領(lǐng)域，自動(dòng)化檢測(cè)代替人工檢測(cè)是必然的發(fā)展趨勢(shì)，需求也越來(lái)越多樣化，原來(lái)只是在工業(yè)生產(chǎn)線上，現(xiàn)在制造、醫(yī)療、電子、倉(cāng)儲(chǔ)等各個(gè)領(lǐng)域都有各種各樣的應(yīng)用。比如國(guó)內(nèi)某知名電商，使用三維測(cè)量來(lái)進(jìn)行包裹尺寸的檢測(cè)，與總量參數(shù)匹配進(jìn)行內(nèi)部追蹤。

第二，2D到3D：工業(yè)產(chǎn)品基本都是三維的部件，而且二維成像畢竟是三維空間的實(shí)際情況的一種“病態(tài)”數(shù)據(jù)采集，所以目前圍繞3D的各種檢測(cè)、測(cè)量、機(jī)器人導(dǎo)引等項(xiàng)目層出不窮，這與計(jì)算機(jī)視覺(jué)的情況有異曲同工之處，結(jié)構(gòu)光、ToF、雙目等技術(shù)也成為了各家公司競(jìng)相研究的熱點(diǎn)。

第三，系統(tǒng)實(shí)施受各種因素制約大：如果你問(wèn)我做一個(gè)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)的項(xiàng)目最重要的是什么，我肯定會(huì)說(shuō)能得到一張高質(zhì)量的圖片，而就為了得到這樣一張圖片需要考慮的因素太多太多，如光源、鏡頭選擇、傳感器選型、節(jié)拍考慮、安裝布置、自動(dòng)化集成、環(huán)境因素考量、工件狀態(tài)變化等等，哪一部分出了問(wèn)題都會(huì)影響圖像質(zhì)量，而如果你沒(méi)有足夠好的圖片，那么再厲害的算法也沒(méi)有用，而且因?yàn)樯a(chǎn)線都有良品率和節(jié)拍要求，整個(gè)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)不夠快速可靠的話，誤檢率就會(huì)非常之高，而這又是無(wú)數(shù)廠家需要面對(duì)的問(wèn)題。

舉個(gè)例子，我需要檢測(cè)一種鋁制外殼的某個(gè)區(qū)域有幾個(gè)孔，當(dāng)供應(yīng)商給你的這一批次和另一批次的外表面顏色有所不同或者不均勻時(shí)，那等著你的必然是要停機(jī)重新設(shè)置參數(shù)，重新驗(yàn)證產(chǎn)品，而這幾乎是無(wú)法避免的百分百會(huì)發(fā)生的現(xiàn)實(shí)。

第四，算法不如硬件發(fā)展快：這是筆者的感覺(jué)，而且感覺(jué)這是目前很重大的瓶頸。硬件從系統(tǒng)方面來(lái)說(shuō)就是往可移動(dòng)的嵌入式方向發(fā)展，而軟件目前的智能還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域大熱的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的成功應(yīng)用少之又少，ViDi是一個(gè)，F(xiàn)anuc/Preferred Networks和Google的機(jī)器人抓取是一個(gè)，這還是相對(duì)簡(jiǎn)單的，當(dāng)目標(biāo)對(duì)象多變、特征復(fù)雜、樣本數(shù)不夠的時(shí)候，你想用深度學(xué)習(xí)根本沒(méi)機(jī)會(huì)，還是要回到傳統(tǒng)的老路上來(lái)，再考慮實(shí)時(shí)性的嚴(yán)格要求，機(jī)器視覺(jué)特別需要一種新的智能的普遍適用大部分應(yīng)用領(lǐng)域的方法出來(lái)，或是創(chuàng)新，或是改良，或是綜合。

第五，要具體問(wèn)題具體看待：機(jī)器視覺(jué)還是與具體的應(yīng)用領(lǐng)域深切關(guān)聯(lián)的，每一個(gè)應(yīng)用都需要選擇與之配套的專(zhuān)用硬件和軟件，都需要專(zhuān)門(mén)的設(shè)計(jì)，所以沒(méi)有一種解決方案能適用于所有的情況。

目前企業(yè)研發(fā)現(xiàn)狀：國(guó)內(nèi)做集成做代理的公司很多很多，但是真正有領(lǐng)先技術(shù)的太少。還有就是沒(méi)有一家公司會(huì)做一個(gè)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)所有的東西，核心就是算法還有整個(gè)硬件的集成，有專(zhuān)門(mén)的公司做鏡頭，有專(zhuān)門(mén)的公司做光源，有專(zhuān)門(mén)的公司做支架，但沒(méi)有一個(gè)公司會(huì)全部自己做。

最后要說(shuō)一下機(jī)器視覺(jué)（machine vision）和計(jì)算機(jī)視覺(jué)（computer vision），雖然都是對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，但是兩者區(qū)別極大，一個(gè)是更偏重于整個(gè)系統(tǒng)級(jí)應(yīng)用的導(dǎo)向，一個(gè)是專(zhuān)注于算法的半理論半應(yīng)用的結(jié)合。但也不是沒(méi)有聯(lián)系，比如工業(yè)制造中AR的應(yīng)用，你也說(shuō)不清是要分類(lèi)到哪種技術(shù)了。

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