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    机器视觉之于人工智能等同于视觉之于人类，本文体系介绍决议机器视觉的两大要素——视觉算法和芯片，重点介绍国内外视觉芯片商场及发展远景，包含重量级玩家及其产品。

    机器能否比人眼看得更清楚？近年来，随着CV （Computer Vision） 芯片产品不断推出，这一疑惑正在慢慢变成实际。就如AlphaGo打败“围棋天才”柯洁相同，在某些使用场景，机器视觉因其准确性、客观性、稳定性。

    在咱们一般的印象中，一个视力正常的人能够迅速且毫不费力地感知，乃至能够详细生动得感知整个视觉场景；但其实这仅仅一个幻觉，人类视觉有着天然的限制，只要投射到眼球中心视觉场景的中间部分，咱们才干详细而色彩鲜明地看清楚。比起人眼来，CV其实具备了相当多的优势（详见表一），能够清楚的看到，CV的视力已经远不止5.0了！

    机器视觉的视力为何如此之强？要害在于芯片，中心是将一些特定图画算法用芯片办法完结，一起融入了深度学习和神经网络算法。

    机器视觉原理——图画处理和算法

    机器视觉或称核算机视觉是用一个能够代替人眼的光学装置和传感器来对客观三维场景进行感知，即获取物体的数字图画，使用核算机或者芯片，结合专门使用软件来模仿人脑的判别原则而对所获取的数字图画进行测量和判别。该技能已广泛用于实际的测量、控制和检测中，随着芯片技能发展，在人工智能各个范畴使用也逐步打开。

    一个典型的工业机器视觉体系包含：光源、镜头、相机 （包含CCD相机和COMS相机）、图画处理单元 （或机器视觉芯片）、图画处理软件、监视器、通讯、输入输出单元等。体系可再分为主端电脑、印象采集与印象处理器、印象摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源、高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、印象显示器、LCD、组织及控制体系、控制器、精细桌台、伺服运动机台。

    可见，从使用技能区分，机器视觉是一门归纳了模仿、数字电子、核算机、图画处理、传感器、机械工程、光源照明、光学成像等跨学科的前沿技能；从使用学科区分，机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、核算机科学、图画处理、模式识别等多个范畴的交叉学科。

    机器视觉技能的发展，归功于核算机软件技能使现有大规模集成电子电路技能发展的成果达到了极大化的使用，尤其是多媒体和数字图画处理及剖析理论方面的技能老练，使得机器视觉技能不仅在理论，而且在使用上都得到了高速发展。

    机器视觉之于人工智能的含义等同于视觉之于人类的含义，而决议着机器视觉的便是图画处理技能。不同的使用范畴需要不同的图画处理算法来完结机器视觉。常用的机器视觉范畴图画算法有运动方针检测算法、依据深度学习的人脸算法等。

    下面介绍下机器视觉中的运动方针检测图画算法，该办法是运动物体识别和跟踪的基础。移动物体的检测依据视频图画中布景环境地不同能够分为静态布景检测和动态布景检测。由于篇幅有限，咱们这里只介绍静态布景检测算法。常见的静态布景方针的检测算法包含帧间差分法、布景减除法、光流法等。这些布景不变算法的优缺点描绘如下表二。

    在上述检测算法中，帧间差分法和布景减除法愈加适用于如视频监控、智能交通体系等图画布景停止的环境中。光流法则愈加适用于布景不断改变的动态环境中。下面咱们来介绍以上三种常用算法的基本原理。

    帧间差分法的适应环境才能强、核算量小、且稳定性好，是现在使用广泛的一类运动检测办法。其原理是将相帧或者三帧序列图画像素点的对应灰度值进行相减，假如灰度差值大于阈值则阐明此处物体发生了改变，它是运动的；假如像素的灰度差值小于给定阈值阐明此处物体没有发生改变，以为它是停止的。将像素灰度值发生改变的部分符号出来，这些被符号的点就组成了运动方针区域。进一步对灰度图画进行二值化剖析，提取方针运动信息，区分出远景和布景图画，进而切割出运动方针。

    布景减除法其实是一种特别的帧间差分法，布景减除法依据将当前帧图画与布景模型做差来完结对运动方针的检测。这种办法首先获取布景模型，并将其保存起来，当对某一帧图画进行检测时，用实时获取的帧图画与布景模型做差分运算，得到要检测的运动方针。

    光流法是当运动方针在监控场景中产生运动的时候，物体表面会构成位移矢量场，依据其改变能够得到运动方针。光流是指移动物体在其对应的灰度图画上的表面运动，在光流场中，运动方针的速度矢量构成的平面投影构成了方针的运动信息。运动方针在投影上构成的速度矢量是比较均匀，运动方针速度不同构成的速度矢量也不相同，经过光流的核算结果就能够区分出速度不同的运动方针。

    图画处理算法一开端使用应该是采用服务器的软件算法来完结，随着互联网技能的不断老练，会扩展到云端核算来完结，但是这样关于网络带宽要求非常大，关于云服务器的计量量要求也非常高。笔者估计，视频图画处理技能算法的大规模产业化使用，必定是需要专业的芯片来完结，该芯片便是机器视觉 （CV） 芯片。芯片办法一定是能够降低成本，一起进步运算才能。从近年的整个职业状况来看，核算机视觉作为人工智能范畴重要的方向之一，由于机器视觉芯片诞生和深度学习算法不断发展，近几年获得了巨大的发展，各项使用在不同的职业里开端落地生根。

    早的机器视觉提出开端与上个视觉60年代，随后1973年，美国自然科学基金会拟定了1973-1982 视觉体系和机器人的发展计划，并研究成功了一些实用的视觉体系，使用于机械手定位、集成电路出产、精细电子产品安装、饮料罐装的检验等场合；后来在PCB制作工艺中也采用机器视觉体系，用于印制电路板的质量监测等。除了在出产制造范畴外，军事范畴也广泛使用，如的制导体系等，无人机的主动导航等；还有CV也使用在生物试验等范畴，用于监测生物各个出产规律，经过加速视频播放来出现生物生长等进程；在轿车主动驾驶范畴，CV芯片也有不断深入的使用。

    在当今这个年代，核算机视觉范畴出现出许多新的趋势，其间为明显的一个，便是使用的爆炸性增加。除了个人电脑和工业检测之外，核算机视觉技能在智能安防、机器人、主动驾驶、智慧医疗、无人机、增强实际（AR）等范畴都出现了各种形态的使用办法。核算机视觉迎来了一个使用爆炸性增加的年代，现在的使用如下图所示，主要以运动控制为主。

    随着各个范畴技能不断发展，许多科技巨子也开端了在图画识别和人工智能范畴的布局，Facebook签下的人工智能专家Yann LeCun重大的成果便是在图画识别范畴，其提出的LeNet为代表的卷积神经网络，在使用到各种不同的图画识别使命时都取得了不错效果，被以为是通用图画识别体系的代表之一；Google 凭借模仿神经网络“DistBelief”经过对数百万份YouTube 视频的学习自行把握了猫的要害特征，这是机器在没有人帮助的状况下自己读懂了猫的概念。值得一提的是，负责这个项目的Andrew Ng后来转投百度*百度，其一个重要的研究方向便是人工智能和图画识别，这也能看出国内科技公司对图画识别技能以及人工智能技能的注重程度。