未来机器视觉应该怎么走?

随着中国制造2025战略的深入，4.0时代背景下，智能工业机器人产业市场呈现出不断增长的势头，其中充当工业机器人的机器视觉检测功不可没。

以我国目前的安防行业为例，安防技术一直在演进。当行业完成网络化和高清化后，智能应用成为各种安防厂商的热门技术。应该说，从2012年开始，安防行业就围绕如何使产品和系统智能化应用进行了深入的研发和探讨，引发了一波技术潮流。如果智能视频分析是智能安全应用的2.0版本，那么机器视觉检测将开启智能安全应用的2.0时代。

未来，机器视觉检测将是AI人工智能快速发展的一个分支。简而言之，机器视觉就是用机器代替人眼来测量和判断。通过CMOS或CCD传感器将被摄目标转换成图像信号，传输到特殊的图像处理系统，获取被摄目标的形态信息，并根据像素分布、亮度、颜色等信息转换成数字信号;图像系统对这些信号进行各种计算，以提取目标的特征，然后根据判断结果控制现场设备的运行。

机器视觉检测主要是识别图像，因此机器视觉广泛应用于人脸识别和车牌识别。以智能交通行业为例，机器视觉具有成本低、稳定性强、准确性高、适用范围广的优点。目前已广泛应用于国内外高速公路和公路的交通监控系统，体现在车牌识别、车身颜色识别、车型识别、违章识别、交通流量统计、交通流量控制等方面。在工业应用中，还有视觉点胶机、视觉机器人等一系列设备，对广大企业主的开源节流有很大帮助。

此时会有人怀疑怀疑机器视觉和深度学习的重叠性太大，是否两者在安防行业是同一个概念的不同表达。其实如果只从视频监控行业来看，学习算法是机器视觉更高层次的应用，因为它基于巨大的样本采集掌握了大量的数据特征，而机器视觉主要擅长特征感知、图像预处理、特征提取和特征筛选。也就是说，机器视觉主要是在特征识别和提炼部分，而深度学习是将特征与学习相结合，如利用特征感知和提取来预测数据，从而提前预测各种紧急情况。