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    機器視覺之于人工智能等同于視覺之于人類，本文體系介紹決議機器視覺的兩大要素——視覺算法和芯片，重點介紹國內外視覺芯片商場及發展遠景，包含重量級玩家及其產品。

    機器能否比人眼看得更清楚？近年來，隨著CV （Computer Vision） 芯片產品不斷推出，這一疑惑正在慢慢變成實際。就如AlphaGo打敗“圍棋天才”柯潔相同，在某些使用場景，機器視覺因其準確性、客觀性、穩定性。

    在咱們一般的印象中，一個視力正常的人能夠迅速且毫不費力地感知，乃至能夠詳細生動得感知整個視覺場景；但其實這僅僅一個幻覺，人類視覺有著天然的限制，只要投射到眼球中心視覺場景的中間部分，咱們才干詳細而色彩鮮明地看清楚。比起人眼來，CV其實具備了相當多的優勢（詳見表一），能夠清楚的看到，CV的視力已經遠不止5.0了！

    機器視覺的視力為何如此之強？要害在于芯片，中心是將一些特定圖畫算法用芯片辦法完結，一起融入了深度學習和神經網絡算法。

    機器視覺原理——圖畫處理和算法

    機器視覺或稱核算機視覺是用一個能夠代替人眼的光學裝置和傳感器來對客觀三維場景進行感知，即獲取物體的數字圖畫，使用核算機或者芯片，結合專門使用軟件來模仿人腦的判別原則而對所獲取的數字圖畫進行測量和判別。該技能已廣泛用于實際的測量、控制和檢測中，隨著芯片技能發展，在人工智能各個范疇使用也逐步打開。

    一個典型的工業機器視覺體系包含：光源、鏡頭、相機 （包含CCD相機和COMS相機）、圖畫處理單元 （或機器視覺芯片）、圖畫處理軟件、監視器、通訊、輸入輸出單元等。體系可再分為主端電腦、印象采集與印象處理器、印象攝影機、CCTV鏡頭、顯微鏡頭、照明設備、Halogen光源、LED光源、高周波螢光燈源、閃光燈源、其他特殊光源、印象顯示器、LCD、組織及控制體系、控制器、精細桌臺、伺服運動機臺。

    可見，從使用技能區分，機器視覺是一門歸納了模仿、數字電子、核算機、圖畫處理、傳感器、機械工程、光源照明、光學成像等跨學科的前沿技能；從使用學科區分，機器視覺是一門涉及人工智能、神經生物學、心理物理學、核算機科學、圖畫處理、模式識別等多個范疇的交叉學科。

    機器視覺技能的發展，歸功于核算機軟件技能使現有大規模集成電子電路技能發展的成果達到了極大化的使用，尤其是多媒體和數字圖畫處理及剖析理論方面的技能老練，使得機器視覺技能不僅在理論，而且在使用上都得到了高速發展。

    機器視覺之于人工智能的含義等同于視覺之于人類的含義，而決議著機器視覺的便是圖畫處理技能。不同的使用范疇需要不同的圖畫處理算法來完結機器視覺。常用的機器視覺范疇圖畫算法有運動方針檢測算法、依據深度學習的人臉算法等。

    下面介紹下機器視覺中的運動方針檢測圖畫算法，該辦法是運動物體識別和跟蹤的基礎。移動物體的檢測依據視頻圖畫中布景環境地不同能夠分為靜態布景檢測和動態布景檢測。由于篇幅有限，咱們這里只介紹靜態布景檢測算法。常見的靜態布景方針的檢測算法包含幀間差分法、布景減除法、光流法等。這些布景不變算法的優缺點描繪如下表二。

    在上述檢測算法中，幀間差分法和布景減除法愈加適用于如視頻監控、智能交通體系等圖畫布景停止的環境中。光流法則愈加適用于布景不斷改變的動態環境中。下面咱們來介紹以上三種常用算法的基本原理。

    幀間差分法的適應環境才能強、核算量小、且穩定性好，是現在使用廣泛的一類運動檢測辦法。其原理是將相幀或者三幀序列圖畫像素點的對應灰度值進行相減，假如灰度差值大于閾值則闡明此處物體發生了改變，它是運動的；假如像素的灰度差值小于給定閾值闡明此處物體沒有發生改變，以為它是停止的。將像素灰度值發生改變的部分符號出來，這些被符號的點就組成了運動方針區域。進一步對灰度圖畫進行二值化剖析，提取方針運動信息，區分出遠景和布景圖畫，進而切割出運動方針。

    布景減除法其實是一種特別的幀間差分法，布景減除法依據將當前幀圖畫與布景模型做差來完結對運動方針的檢測。這種辦法首先獲取布景模型，并將其保存起來，當對某一幀圖畫進行檢測時，用實時獲取的幀圖畫與布景模型做差分運算，得到要檢測的運動方針。

    光流法是當運動方針在監控場景中產生運動的時候，物體表面會構成位移矢量場，依據其改變能夠得到運動方針。光流是指移動物體在其對應的灰度圖畫上的表面運動，在光流場中，運動方針的速度矢量構成的平面投影構成了方針的運動信息。運動方針在投影上構成的速度矢量是比較均勻，運動方針速度不同構成的速度矢量也不相同，經過光流的核算結果就能夠區分出速度不同的運動方針。

    圖畫處理算法一開端使用應該是采用服務器的軟件算法來完結，隨著互聯網技能的不斷老練，會擴展到云端核算來完結，但是這樣關于網絡帶寬要求非常大，關于云服務器的計量量要求也非常高。筆者估計，視頻圖畫處理技能算法的大規模產業化使用，必定是需要專業的芯片來完結，該芯片便是機器視覺 （CV） 芯片。芯片辦法一定是能夠降低成本，一起進步運算才能。從近年的整個職業狀況來看，核算機視覺作為人工智能范疇重要的方向之一，由于機器視覺芯片誕生和深度學習算法不斷發展，近幾年獲得了巨大的發展，各項使用在不同的職業里開端落地生根。

    早的機器視覺提出開端與上個視覺60年代，隨后1973年，美國自然科學基金會擬定了1973-1982 視覺體系和機器人的發展計劃，并研究成功了一些實用的視覺體系，使用于機械手定位、集成電路出產、精細電子產品安裝、飲料罐裝的檢驗等場合；后來在PCB制作工藝中也采用機器視覺體系，用于印制電路板的質量監測等。除了在出產制造范疇外，軍事范疇也廣泛使用，如的制導體系等，無人機的主動導航等；還有CV也使用在生物試驗等范疇，用于監測生物各個出產規律，經過加速視頻播放來出現生物生長等進程；在轎車主動駕駛范疇，CV芯片也有不斷深入的使用。

    在當今這個年代，核算機視覺范疇出現出許多新的趨勢，其間為明顯的一個，便是使用的爆炸性增加。除了個人電腦和工業檢測之外，核算機視覺技能在智能安防、機器人、主動駕駛、智慧醫療、無人機、增強實際（AR）等范疇都出現了各種形態的使用辦法。核算機視覺迎來了一個使用爆炸性增加的年代，現在的使用如下圖所示，主要以運動控制為主。

    隨著各個范疇技能不斷發展，許多科技巨子也開端了在圖畫識別和人工智能范疇的布局，Facebook簽下的人工智能專家Yann LeCun重大的成果便是在圖畫識別范疇，其提出的LeNet為代表的卷積神經網絡，在使用到各種不同的圖畫識別使命時都取得了不錯效果，被以為是通用圖畫識別體系的代表之一；Google 憑借模仿神經網絡“DistBelief”經過對數百萬份YouTube 視頻的學習自行把握了貓的要害特征，這是機器在沒有人幫助的狀況下自己讀懂了貓的概念。值得一提的是，負責這個項目的Andrew Ng后來轉投百度*百度，其一個重要的研究方向便是人工智能和圖畫識別，這也能看出國內科技公司對圖畫識別技能以及人工智能技能的注重程度。