行业特征影响机器视觉系统在生产环境的实施

        人工智能应用正在迅速的发展，各方面各个领域都在人工智能的技术下变革。人工智能工程技术能让机器设备具备仿人类的功能，还能够从事专业许多精密的系统运算工作。在人工智能应用当中，机器视觉系统是重要的一个方面。机器视觉系统就是用机器设备代替肉眼来做精确测量和分析判断。跟“听觉”等方面的应用技术不同，机器视觉系统主要给工业设备组装一副敏锐的“眼睛”，让机器设备不但可以“视”，还能够“觉”。

　　机器视觉系统主要运用于检测一些繁杂的图形识别工作。现在有很多行业都需要使用这样的检测，比如纺织和纤维、精密铸造和注塑加工、汽车钢板表面、印刷包装等行业，这些行业都是机器视觉系统大有用途的地方。此外，随着物联网应用的持续发酵，机器视觉系统也获得了宽阔的发展前景。

　　挑战：行业特征影响机器视觉系统在生产环境的实施

　　近些年来，不少企业开始了基于机器视觉图像识别技术的缺陷检测研究，可是在实际应用情况下，传统的机器设备视觉识别系统虽然能够释放一部分生产力，但也存有准确率低，复杂条件下无法完全取代人为检测等一连串难题，这也使得目前的质检市场仍大批量采用人为目检的形式，而机器视觉系统的覆盖率不足5%，未来AI机器视觉系统将取代人检填补工业质检的空白。

　　工业机器视觉系统挑战首先反映在产品与技术层面：受到工业摄像头的镜头畸变矫正、标定差异化、视角范围、安装条件及场所，以及自然环境光束的种类、角度、明暗度的影响，有可能导致不同的成像质量与效果，直接干扰识别算法的检测，可能导致产品的错判。此外，部分工业机器视觉系统所使用的模式是将数据存储到云端然后再进行离线模型训练，再部署到终端设备的形式，云端模型参数的调整、优化不会造成大批量的性能开销，导致负载压力，而且延迟较高，难以符合实时性相对较高的要求。

　　每一个种类的制造企业对于机器视觉系统的传感器种类、性能负载、机器学习算法等都会有不同的要求，而且涉及到多学科交叉技术的整合，难以找到普遍性的机器视觉系统解决方案，机器视觉系统集成服务商需要根据企业的不同实际需求定制。此外，封闭式的工业圈导致核心关键技术很难分享，也进一步提高了方案的整合难度。