驅動器SNAP-B12MCP科技以人為本

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在智能制造浪潮席卷全球的今天，機器視覺早已不再只是工廠中的一臺檢測設備，它正逐步演變?yōu)檎麄€工業(yè)系統(tǒng)的核心感知引擎。如果說機器人是“手”，控制系統(tǒng)是“腦”，那么機器視覺就是那雙“眼睛”。而這雙“眼睛”，正在經歷一場深刻的進化——從被動“看見”到主動“理解” 。

近些年，隨著圖像處理算法的進步、深度學習模型的普及，以及硬件性能的持續(xù)提升，機器視覺逐步從實驗室走向工廠，從專用設備走向通用平臺，從小規(guī)模定制邁向標準化產品。今天的機器視覺系統(tǒng)，不僅能夠實現(xiàn)高精度的尺寸測量、復雜場景下的缺陷識別，還具備了實時分析、自適應調整、多模態(tài)融合等能力，真正邁入了“智能化時代”。

這是否意味著機器視覺技術，已經真正走向成熟？未來又會朝著哪些技術方向演進？近期，我們邀請了來自機器視覺產業(yè)鏈不同環(huán)節(jié)的5家企業(yè)——TKH Vision、Teledyne Technologies，以及啟源視覺、華漢偉業(yè)、新算技術的行業(yè)專家，他們圍繞當前技術成熟度、現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)、未來發(fā)展趨勢等前沿話題展開深入探討。

由于篇幅較長，本專題內容以上下篇形式呈現(xiàn)。上篇內容中我們會從TKH Vision、Teledyne Technologies兩家外企專家的視角來探討這類問題，下篇中，我們會圍繞啟源視覺、華漢偉業(yè)、新算技術這三家國內企業(yè)的視角為大家呈現(xiàn)不同的觀點。

當被問及“當前機器視覺技術是否已經走向成熟”時，兩位受訪人給出了近乎一致的回答：機器視覺已進入應用成熟期，但仍在持續(xù)演進之中。具體而言，圖像采集設備標準化程度高、算法平臺穩(wěn)定、部署成本下降，整個行業(yè)已經具備規(guī)模化落地的能力，但是在軟件開發(fā)、認知智能與AI技術融合層面仍保持著不斷探索發(fā)展的勢頭。

TKH Vision首席產品官Henning Tiarks從機器視覺系統(tǒng)發(fā)展的角度認可了技術發(fā)展的持續(xù)性，他認為，不光是相機速度和分辨率等組件性能的不斷提升，AI軟件開發(fā)技術也處于不斷進步中。同時，標準化、小型化和成本優(yōu)化，讓這項技術得以深入更多應用場景。”這說明，技術體系趨于穩(wěn)定，意味著產業(yè)基礎已經打牢。

Teledyne DALSA工業(yè)視覺系統(tǒng)業(yè)務發(fā)展經理彭傳寶同樣肯定了機器視覺在硬件層面的高成熟度，但對于軟件方面，目前市場上真正能滿足AI、3D以及傳統(tǒng)算法并且簡單易用的軟件相對很少。

可以看出，目前機器視覺的技術體系已經趨于穩(wěn)定，基礎架構已經成熟，核心組件（如相機、光源、鏡頭、圖像采集卡）實現(xiàn)了模塊化、標準化，使得系統(tǒng)集成亦變得更加高效、可復制。但它的應用場景、算法能力與系統(tǒng)整合方式，仍處于快速迭代之中。

盡管機器視覺技術在當下的成熟度很難一概而論為成熟或趨于成熟的形容，但不可否認的是機器視覺領域仍在持續(xù)不斷涌現(xiàn)新的技術突破，以滿足更為嚴苛和高難度的場景需求。“接口方面的技術突破尤為明顯。高速和具備實時能力的新技術正在迅速涌現(xiàn)。目前，相機和圖像采集卡已經實現(xiàn)了50至100 Gbit/s的傳輸速度，使其能夠滿足半導體和電子等高要求應用的極限需求。”Henning Tiarks舉例說道。