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計(jì)算機(jī)視覺難嗎（計(jì)算機(jī)視覺好學(xué)嗎）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-13 10:15:26 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 131

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺難嗎的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、身為電氣工程師的你懂機(jī)器視覺嗎?為什么它這么厲害?
2、如何學(xué)習(xí)機(jī)器視覺？
3、人工智能學(xué)習(xí)掌握難度大嗎？
4、人工智能好學(xué)嗎難學(xué)嗎

計(jì)算機(jī)視覺難嗎（計(jì)算機(jī)視覺好學(xué)嗎）

一、身為電氣工程師的你懂機(jī)器視覺嗎?為什么它這么厲害?

機(jī)器視覺是通過計(jì)算機(jī)來模擬人類視覺功能，以讓機(jī)器獲得相關(guān)視覺信息和加以理解?？煞譃椤耙暋焙汀坝X”兩部分原理。

“視”是將外界信息通過成像來顯示成數(shù)字信號反饋給計(jì)算機(jī)，需要依靠一整套的硬件解決方案，包括光源、相機(jī)、圖像采集卡、視覺傳感器等?！坝X”則是計(jì)算機(jī)對數(shù)字信號進(jìn)行處理和分析，主要是軟件算法。

機(jī)器視覺在工業(yè)上應(yīng)用領(lǐng)域廣闊，核心功能包括：測量、檢測、識別、定位等。

產(chǎn)業(yè)鏈可以分為上游部件級市場、中游系統(tǒng)集成/整機(jī)裝備市場和下游應(yīng)用市場。

機(jī)器視覺上游有光源、鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商，中游有集成和整機(jī)設(shè)備提供商，行業(yè)下游應(yīng)用較廣，主要下游市場包括電子制造行業(yè)、汽車、印刷包裝、煙草、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、紡織和交通等領(lǐng)域。

機(jī)器視覺全球市場主要分布在北美、歐洲、日本、中國等地區(qū)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2014年，全球機(jī)器視覺系統(tǒng)及部件市場規(guī)模是 36.7 億美元，2015年全球機(jī)器視覺系統(tǒng)及部件市場規(guī)模是42億美元，2016年全球機(jī)器視覺系統(tǒng)及部件市場規(guī)模是62億美元，2002-2016年市場年均復(fù)合增長率為12%左右。而機(jī)器視覺系統(tǒng)集成，根據(jù)北美市場數(shù)據(jù)估算，大約是視覺系統(tǒng)及部件市場的6倍。

中國機(jī)器視覺起步于80年代的技術(shù)引進(jìn)，隨著98年半導(dǎo)體工廠的整線引進(jìn)，也帶入機(jī)器視覺系統(tǒng)，06年以前國內(nèi)機(jī)器視覺產(chǎn)品主要集中在外資制造企業(yè)，規(guī)模都較小，06年開始，工業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用的客戶群開始擴(kuò)大到印刷、食品等檢測領(lǐng)域，2011年市場開始高速增長，隨著人工成本的增加和制造業(yè)的升級需求，加上計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多機(jī)器視覺方案滲透到各領(lǐng)域，到2016年我國機(jī)器視覺市場規(guī)模已達(dá)近70億元。

機(jī)器視覺中，缺陷檢測功能，是機(jī)器視覺應(yīng)用得最多的功能之一，主要檢測產(chǎn)品表面的各種信息。在現(xiàn)代工業(yè)自動化生產(chǎn)中，連續(xù)大批量生產(chǎn)中每個(gè)制程都有一定的次品率，單獨(dú)看雖然比率很小，但相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的瓶頸，并且在經(jīng)過完整制程后再剔除次品成本會高很多（例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發(fā)現(xiàn)，那么返修的成本將會是原成本的100倍以上），因此及時(shí)檢測及次品剔除對質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進(jìn)一步升級的重要基石。

1.在檢測行業(yè)，與人類視覺相比，機(jī)器視覺優(yōu)勢明顯

1）精確度高：人類視覺是64灰度級，且對微小目標(biāo)分辨力弱；機(jī)器視覺可顯著提高灰度級，同時(shí)可觀測微米級的目標(biāo)；

2）速度快：人類是無法看清快速運(yùn)動的目標(biāo)的，機(jī)器快門時(shí)間則可達(dá)微秒級別；

3）穩(wěn)定性高：機(jī)器視覺解決了人類一個(gè)非常嚴(yán)重的問題，不穩(wěn)定，人工目檢是勞動非?？菰锖托量嗟男袠I(yè)，無論你設(shè)計(jì)怎樣的獎懲制度，都會發(fā)生比較高的漏檢率。但是機(jī)器視覺檢測設(shè)備則沒有疲勞問題，沒有情緒波動，只要是你在算法中寫好的東西，每一次都會認(rèn)真執(zhí)行。在質(zhì)控中大大提升效果可控性。

4）信息的集成與留存：機(jī)器視覺獲得的信息量是全面且可追溯的，相關(guān)信息可以很方便的集成和留存。

2.機(jī)器視覺技術(shù)近年發(fā)展迅速

1）圖像采集技術(shù)發(fā)展迅猛

CCD、CMOS等固件越來越成熟，圖像敏感器件尺寸不斷縮小，像元數(shù)量和數(shù)據(jù)率不斷提高，分辨率和幀率的提升速度可以說日新月異，產(chǎn)品系列也越來越豐富，在增益、快門和信噪比等參數(shù)上不斷優(yōu)化，通過核心測試指標(biāo)（MTF、畸變、信噪比、光源亮度、均勻性、色溫、系統(tǒng)成像能力綜合評估等）來對光源、鏡頭和相機(jī)進(jìn)行綜合選擇，使得很多以前成像上的難點(diǎn)問題得以不斷突破。

2）圖像處理和模式識別發(fā)展迅速

圖像處理上，隨著圖像高精度的邊緣信息的提取，很多原本混合在背景噪聲中難以直接檢測的低對比度瑕疵開始得到分辨。

模式識別上，本身可以看作一個(gè)標(biāo)記過程，在一定量度或觀測的基礎(chǔ)上，把待識模式劃分到各自的模式中去。圖像識別中運(yùn)用得較多的主要是決策理論和結(jié)構(gòu)方法。決策理論方法的基礎(chǔ)是決策函數(shù)，利用它對模式向量進(jìn)行分類識別，是以定時(shí)描述（如統(tǒng)計(jì)紋理）為基礎(chǔ)的；結(jié)構(gòu)方法的核心是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結(jié)構(gòu)有不同的基元串（或稱字符串），通過對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據(jù)字符串判斷它的屬類。在特征生成上，很多新算法不斷出現(xiàn)，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及獨(dú)二分量分析；還有關(guān)子支持向量機(jī)，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的設(shè)計(jì)等都在不斷延展。

3）深度學(xué)習(xí)帶來的突破

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學(xué)習(xí)則通過多層感知機(jī)模擬大腦工作，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）來學(xué)習(xí)簡單特征、建立復(fù)雜特征、學(xué)習(xí)映射并輸出，訓(xùn)練過程中所有層級都會被不斷優(yōu)化。在具體的應(yīng)用上，例如自動ROI區(qū)域分割；標(biāo)點(diǎn)定位（通過防真視覺可靈活檢測未知瑕疵）；從重噪聲圖像重檢測無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺軟件推向市場（包括瑞士的vidi，韓國的SUALAB，香港的應(yīng)科院等），深度學(xué)習(xí)給機(jī)器視覺的賦能會越來越明顯。

4）3d視覺的發(fā)展

3D視覺還處于起步階段，許多應(yīng)用程序都在使用3D表面重構(gòu)，包括導(dǎo)航、工業(yè)檢測、逆向工程、測繪、物體識別、測量與分級等，但精度問題限制了3D視覺在很多場景的應(yīng)用，目前工程上最先鋪開的應(yīng)用是物流里的標(biāo)準(zhǔn)件體積測量，相信未來這塊潛力巨大。

3.要全面替代人工目檢，機(jī)器視覺還有諸多難點(diǎn)有待攻破

1）光源與成像：機(jī)器視覺中優(yōu)質(zhì)的成像是第一步，由于不同材料物體表面反光、折射等問題都會影響被測物體特征的提取，因此光源與成像可以說是機(jī)器視覺檢測要攻克的第一個(gè)難關(guān)。比如現(xiàn)在玻璃、反光表面的劃痕檢測等，很多時(shí)候問題都卡在不同缺陷的集成成像上。

2）重噪音中低對比度圖像中的特征提?。涸谥卦胍舡h(huán)境下，真假瑕疵的鑒別很多時(shí)候較難，這也是很多場景始終存在一定誤檢率的原因，但這塊通過成像和邊緣特征提取的快速發(fā)展，已經(jīng)在不斷取得各種突破。

3）對非預(yù)期缺陷的識別：在應(yīng)用中，往往是給定一些具體的缺陷模式，使用機(jī)器視覺來識別它們到底有沒有發(fā)生。但經(jīng)常遇到的情況是，許多明顯的缺陷，因?yàn)橹皼]有發(fā)生過，或者發(fā)生的模式過分多樣，而被漏檢。如果換做是人，雖然在操作流程文件中沒讓他去檢測這個(gè)缺陷，但是他會注意到，從而有較大幾率抓住它，而機(jī)器視覺在這點(diǎn)上的“智慧”目前還較難突破。

4.機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈情況

1）上游部件級市場

主要包括光源、鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件等提供商，近幾年智能相機(jī)、工業(yè)相機(jī)、光源和板卡都保持了不低于20%的增速。根據(jù)中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）調(diào)查統(tǒng)計(jì)，現(xiàn)在已進(jìn)入中國的國際機(jī)器視覺品牌已近200多家（如康耐視、達(dá)爾薩、堡盟等為代表的核心部件制造商，以基恩士、歐姆龍、松下、邦納、NI等為代表的則同時(shí)涉足機(jī)器視覺核心部件和系統(tǒng)集成），中國自有的機(jī)器視覺品牌也已有100多家（如?？怠⑷A睿、盟拓光電、神州視覺、深圳燦銳、上海方誠、上海波創(chuàng)電氣等），機(jī)器視覺各類產(chǎn)品代理商超過300家（如深圳鴻富視覺、微視新紀(jì)元、三寶興業(yè)、凌云光、陽光視覺等）。很多國內(nèi)機(jī)器視覺的部件市場都是從代理國外品牌開始，很多企業(yè)均與國外的同行有較好的合作，且這種合作具有一定的排他性，這給潛在進(jìn)入者帶來了一定的門檻，因此優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的代理商也都有不錯(cuò)的市場競爭力和利潤表現(xiàn)。同時(shí)，以?？?、華睿為代表的國產(chǎn)工業(yè)視覺核心部件正在快速崛起。

2）中游系統(tǒng)集成和整機(jī)裝備市場

國內(nèi)中游的系統(tǒng)集成和整機(jī)裝備商有100多家，他們可以給各行業(yè)自動化公司提供綜合的機(jī)器視覺方案，如凌云光、微視新紀(jì)元、嘉恒、凌華、陽光視覺、鼎信、大恒圖像等。由于國內(nèi)產(chǎn)品與國際依然有不小差距，很多中游系統(tǒng)集成商和整機(jī)裝備商又是從核心零部件的貿(mào)易做起來的，因此很多在視覺產(chǎn)品的選擇方面，依然更為青睞國外品牌。國內(nèi)品牌為推廣自己的軟硬件產(chǎn)品，往往需要發(fā)展自己的方案集成能力，才能更好的面對市場競爭。

3）下游應(yīng)用市場

機(jī)器視覺下游，主要是給終端用戶提供非標(biāo)自動化綜合解決方案的公司，行業(yè)屬性非常強(qiáng)，核心競爭力是對行業(yè)和生產(chǎn)的綜合理解和多類技術(shù)整合。由于行業(yè)自動化的更迭有一定周期性，深受行業(yè)整體升級速度、出貨量和利潤狀況影響，因此近兩年來看，拉動機(jī)器視覺應(yīng)用普及最主要的還是在電子制造業(yè)，其次是汽車和制藥。

i. 半導(dǎo)體和電子生產(chǎn)行業(yè)：從國內(nèi)機(jī)器視覺工業(yè)上的應(yīng)用分布來看，46％都集中在電子及半導(dǎo)體制造行業(yè)，包括晶圓加工制造的分類切割、PCB檢測（底片、內(nèi)／外層板、成品外觀終檢等）、SMT貼裝檢測、LCD全流程的AOI缺陷檢測、各種3c組件的表面缺陷檢測、3c產(chǎn)品外觀檢測等

ii. 汽車：車身裝配檢測、零件的幾何尺寸和誤差測量、表面和內(nèi)部缺陷檢測、間隙檢測等

iii. 印刷、包裝檢測：煙草外殼印刷、食品的包裝和印刷、藥品的鋁塑板包裝和印刷等

iv. 農(nóng)業(yè)：對農(nóng)產(chǎn)品的分級、檢驗(yàn)和分類

v. 紡織：對異纖、云織、經(jīng)疵、緯疵等瑕疵檢測、織物表面絨毛鑒定、紗線結(jié)構(gòu)分析等等。

5.機(jī)器視覺系統(tǒng)未來發(fā)展趨勢

1）嵌入式解決方案發(fā)展迅猛，智能相機(jī)性能與成本優(yōu)勢突出，嵌入式PC會越來越強(qiáng)大

2）模塊化的通用型軟件平臺和人工智能軟件平臺將降低開發(fā)人員技術(shù)要求和縮短開發(fā)周期

3）3d視覺將走向更多應(yīng)用場景

二、如何學(xué)習(xí)機(jī)器視覺？

先了解機(jī)器視覺的基本概念，有何用途等基礎(chǔ)知識。再確定好自己想要學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺領(lǐng)域和方向，例如：硬件or軟件方向？確認(rèn)學(xué)習(xí)方向后可以通過網(wǎng)絡(luò)搜索相關(guān)學(xué)習(xí)資源，如果有條件的話可以通過實(shí)習(xí)或工作或其他實(shí)際使用操作深入學(xué)習(xí)。

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三、人工智能學(xué)習(xí)掌握難度大嗎？

人工智能學(xué)習(xí)掌握難度大，需要參加專業(yè)的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)。如需學(xué)習(xí)人工智能推薦選擇【達(dá)內(nèi)教育】，該機(jī)構(gòu)每一門課程的師資水平在行業(yè)內(nèi)都首屈一指，借獨(dú)創(chuàng)的遠(yuǎn)程同步教學(xué)模式。

學(xué)習(xí)人工智能主要內(nèi)容如下：

1、知識表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法和框架表示法等。

2、搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個(gè)推理步驟中知識被使用的優(yōu)先關(guān)系。可分為無信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。

3、機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。感興趣的話點(diǎn)擊此處，免費(fèi)學(xué)習(xí)一下

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四、人工智能好學(xué)嗎難學(xué)嗎

人工智能當(dāng)然不好學(xué)，因?yàn)榉浅８呖萍迹侨绻麑W(xué)出來以后不但好就業(yè)而且還會有非常好的發(fā)展前景。

人工智能專業(yè)好學(xué)嗎

人工智能專業(yè)對于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不好的人可能會比較難學(xué)的。因?yàn)樾枰獙W(xué)編程，而且學(xué)的東西比較繁雜，從認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)、人工智能倫理到人工智能平臺與工具都要學(xué)。但學(xué)得好，就業(yè)前景也不錯(cuò)。

雖然一些中國高校開設(shè)了相關(guān)課程，但總體上缺乏人工智能的基礎(chǔ)教學(xué)能力，高校在獨(dú)自培養(yǎng)具有動手能力的應(yīng)用型人才上有所欠缺。

人工智能極富挑戰(zhàn)性

從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時(shí)我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。

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