什么是機(jī)器視覺?
根據(jù)美國自動(dòng)成像協(xié)會(huì)(AIA)的定義：機(jī)器視覺(Machine Vision)是一種應(yīng)用于工業(yè)和非工業(yè)領(lǐng)域的硬件和軟件組合，它基于捕獲并處理的圖像為設(shè)備執(zhí)行其功能提供操作指導(dǎo)。
機(jī)器視覺可以分為成像和圖像處理分析兩大部分：成像依賴于機(jī)器視覺系統(tǒng)的硬件組件，如光源、光源控制器、鏡頭和相機(jī);圖像處理分析則是在成像基礎(chǔ)上，通過視覺控制系統(tǒng)進(jìn)行的。
機(jī)器視覺系統(tǒng)的核心功能包括：識(shí)別、測(cè)量、定位和檢測(cè)。
質(zhì)量是制造業(yè)的生命線，卓越的質(zhì)量是高端制造的準(zhǔn)則，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)從數(shù)量擴(kuò)張向質(zhì)量提升是新時(shí)期制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需要，追求卓越質(zhì)量是制造業(yè)由大變強(qiáng)的必由之路。
在這一定位下，通知中提出要推進(jìn)質(zhì)量保障數(shù)字化……推動(dòng)企業(yè)加強(qiáng)試驗(yàn)驗(yàn)證、檢驗(yàn)檢測(cè)數(shù)字化和智能化，深化機(jī)器視覺、人工智能等技術(shù)應(yīng)用，提高質(zhì)量檢驗(yàn)檢測(cè)的效率、覆蓋率和準(zhǔn)確性。
在這樣一個(gè)背景下再看機(jī)器視覺技術(shù)，其重要性不言而喻。AI+機(jī)器視覺不僅極大地提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，還為企業(yè)帶來了前所未有的商業(yè)價(jià)值和競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)。
1. AI+機(jī)器視覺的核心技術(shù)
AI+機(jī)器視覺系統(tǒng)的核心在于其深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。通過深度學(xué)習(xí)算法，機(jī)器可以自動(dòng)識(shí)別和分類圖像中的對(duì)象，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品的精確檢測(cè)。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)則賦予機(jī)器以“視覺”，使其能夠捕捉、處理和分析圖像數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)是AI領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能來處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式。在機(jī)器視覺中，深度學(xué)習(xí)算法，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)，被廣泛用于圖像分類、物體識(shí)別和圖像分割。
AI+機(jī)器視覺的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，包括但不限于：
產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)：自動(dòng)檢測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷、尺寸偏差等，提高產(chǎn)品質(zhì)量和一致性。
工業(yè)自動(dòng)化：在裝配線、包裝線等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作，減少人工干預(yù)。
物流與倉儲(chǔ)：利用機(jī)器視覺進(jìn)行貨物識(shí)別、分類和追蹤，優(yōu)化物流流程。
安全監(jiān)控：AI+機(jī)器視覺技術(shù)在安全監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用，可以提高公共安全和個(gè)人財(cái)產(chǎn)保護(hù)的水平。智能監(jiān)控系統(tǒng)能夠識(shí)別異常行為、追蹤可疑人物，并在緊急情況下自動(dòng)報(bào)警。
個(gè)性化制造：隨著個(gè)性化需求的增加，AI+機(jī)器視覺技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)定制化生產(chǎn)。通過視覺識(shí)別和分析，機(jī)器可以快速調(diào)整生產(chǎn)線，滿足消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化產(chǎn)品的需求。
AI+機(jī)器視覺技術(shù)為制造業(yè)帶來了深刻的變革，為智能制造帶來新的收益，包括但不限于：
提高生產(chǎn)效率：自動(dòng)化的視覺檢測(cè)系統(tǒng)可以24小時(shí)不間斷工作，大幅提高生產(chǎn)效率。
降低成本：減少對(duì)人工檢測(cè)的依賴，降低人力成本和因人為錯(cuò)誤導(dǎo)致的成本。
提升產(chǎn)品質(zhì)量：通過精確的圖像識(shí)別和分析，確保產(chǎn)品質(zhì)量，減少不良品。
增強(qiáng)靈活性：AI系統(tǒng)可以快速適應(yīng)新的生產(chǎn)需求，提高生產(chǎn)線的靈活性和適應(yīng)性
AI+機(jī)器視覺技術(shù)有望在以下幾個(gè)方面取得更大的突破：
多模態(tài)融合：結(jié)合視覺、聲音、觸覺等多種傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更全面的智能檢測(cè)。
自適應(yīng)學(xué)習(xí)：機(jī)器能夠根據(jù)生產(chǎn)環(huán)境的變化自我學(xué)習(xí)和調(diào)整，提高系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。
邊緣計(jì)算：通過邊緣計(jì)算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的本地處理，減少對(duì)中心服務(wù)器的依賴，提高響應(yīng)速度。
標(biāo)準(zhǔn)化與模塊化：推動(dòng)AI+機(jī)器視覺技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化和模塊化，降低企業(yè)的應(yīng)用門檻。
作為智能制造的新引擎，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入，我們有理由相信，AI+機(jī)器視覺將為制造業(yè)帶來更加智能、高效和可持續(xù)的未來。
AI賦能機(jī)器視覺檢測(cè)的過程，經(jīng)歷了一個(gè)從小模型到大模型，再到“小模型”的路徑。小模型的構(gòu)建旨在緊密匹配特定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和需求，強(qiáng)調(diào)的是針對(duì)性和高適應(yīng)性。通過專注和定制化的開發(fā)過程，小模型能夠在滿足行業(yè)特定需求的同時(shí)，提高操作效率和決策質(zhì)量。
但是，小模型存在過擬合的風(fēng)險(xiǎn)，即模型太過專注于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的細(xì)節(jié)和噪聲，以至于它在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得不好。這使得其落地前提是必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化，使得數(shù)據(jù)分布和比例達(dá)到最佳狀態(tài)。模型的開發(fā)和調(diào)優(yōu)需要專業(yè)人員的參與，要求他們既熟悉AI技術(shù)，也了解行業(yè)專業(yè)背景知識(shí)。
相比于小模型，大模型有更強(qiáng)的兼容性和穩(wěn)定性。大模型的設(shè)計(jì)不受數(shù)據(jù)復(fù)雜性的限制，無需對(duì)場(chǎng)景理解過于深入，只需足夠多的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，無需過多的參數(shù)調(diào)整或架構(gòu)設(shè)計(jì)。在更加簡便地處理各種類型的數(shù)據(jù)的同時(shí)，還不會(huì)出現(xiàn)過擬合的現(xiàn)象。
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