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AI機器視覺：工業自動化中的新角色

發布時間：2025-03-11 責任編輯：lina

【導讀】機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)是(shi)一(yi)項(xiang)使(shi)機(ji)器(qi)或(huo)工(gong)業(ye)設(she)備(bei)能(neng)夠(gou)解(jie)釋(shi)和(he)分(fen)析(xi)視(shi)覺(jiao)數(shu)據(ju)的(de)技(ji)術(shu)，它(ta)將(jiang)計(ji)算(suan)機(ji)科(ke)學(xue)與(yu)圖(tu)像(xiang)處(chu)理(li)技(ji)術(shu)相(xiang)結(jie)合(he)，實(shi)現(xian)了(le)自(zi)動(dong)化(hua)的(de)視(shi)覺(jiao)檢(jian)查(zha)和(he)分(fen)析(xi)。你(ni)也(ye)可(ke)以(yi)把(ba)它(ta)看(kan)作(zuo)是(shi)一(yi)種(zhong)賦(fu)予(yu)機(ji)器(qi)看(kan)到(dao)和(he)理(li)解(jie)周(zhou)圍(wei)環(huan)境(jing)的(de)能(neng)力(li)。

機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)是(shi)一(yi)項(xiang)使(shi)機(ji)器(qi)或(huo)工(gong)業(ye)設(she)備(bei)能(neng)夠(gou)解(jie)釋(shi)和(he)分(fen)析(xi)視(shi)覺(jiao)數(shu)據(ju)的(de)技(ji)術(shu)，它(ta)將(jiang)計(ji)算(suan)機(ji)科(ke)學(xue)與(yu)圖(tu)像(xiang)處(chu)理(li)技(ji)術(shu)相(xiang)結(jie)合(he)，實(shi)現(xian)了(le)自(zi)動(dong)化(hua)的(de)視(shi)覺(jiao)檢(jian)查(zha)和(he)分(fen)析(xi)。你(ni)也(ye)可(ke)以(yi)把(ba)它(ta)看(kan)作(zuo)是(shi)一(yi)種(zhong)賦(fu)予(yu)機(ji)器(qi)看(kan)到(dao)和(he)理(li)解(jie)周(zhou)圍(wei)環(huan)境(jing)的(de)能(neng)力(li)。

作為工業自動化的基礎技術之一，機器視覺使工業設備能夠根據視覺數據“觀察”並做出快速決策。德勤的一項調查顯示，目前已有58%的製造商正在采用這項技術，由此我們也不難看出該項技術顯示出的巨大市場潛力。

在製造業中，常見的機器視覺應用包括缺陷檢測、引導、尺寸測量和識別等，在與人工智能（AI）結合後，係統的功能得到了有效擴展，檢測的準確性顯著提高。

工業自動化中機器視覺技術的演變

在(zai)工(gong)業(ye)自(zi)動(dong)化(hua)的(de)背(bei)景(jing)下(xia)，機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)是(shi)使(shi)用(yong)相(xiang)機(ji)等(deng)硬(ying)件(jian)和(he)軟(ruan)件(jian)算(suan)法(fa)對(dui)零(ling)件(jian)進(jin)行(xing)自(zi)動(dong)視(shi)覺(jiao)檢(jian)查(zha)的(de)過(guo)程(cheng)。起(qi)初(chu)，它(ta)隻(zhi)是(shi)為(wei)基(ji)本(ben)的(de)檢(jian)測(ce)任(ren)務(wu)而(er)開(kai)發(fa)的(de)，如(ru)今(jin)的(de)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)已(yi)經(jing)發(fa)展(zhan)成(cheng)為(wei)能(neng)夠(gou)處(chu)理(li)各(ge)個(ge)行(xing)業(ye)複(fu)雜(za)操(cao)作(zuo)的(de)特(te)定(ding)工(gong)具(ju)。

傳統的機器視覺應用相對簡單，不需要人工智能，隻要圖像數據清晰且易於區分就能滿足需求。人工智能、深度學習和先進成像技術的融合進一步增強了機器視覺係統的能力，使其在現代製造環境中成為不可或缺的一部分。

機器視覺由多個相互連接的關鍵組件構成，主要組件包括相機、鏡頭、照明、圖像處理軟件、模式識別算法和光學字符識別（OCR）以及相關的控製軟件。此外，還可以根據特定的應用需求在機器視覺係統中整合運動控製、圖像抓取器和AI加速器等組件。

在工業自動化中，智能相機是精確、高效視覺係統的核心。不同於僅捕獲圖像的傳統相機，智能相機將圖像采集、處理和數據分析整合在一起，在沒有單獨PC的情況下可自行處理和分析圖像，使自動化和質量控製過程更快、更可靠、更高效，占用的空間更小，其應用包括製造過程中的缺陷檢測、讀取條形碼或引導機器人手臂等。新一代的智能相機更是融入了人工智能、深度學習等功能，應用靈活且功能強大，易於安裝，足以處理大量具有挑戰性的工業任務。

STMicroelectronics的B-CAMS-IMX攝像頭模塊提供了一套穩健可靠的智能硬件，可處理多種機器視覺場景和應用。它配備有高分辨率5-Mpx IMX335LQN CMOS RGB圖像傳感器、ISM330DLC慣性運動單元（IMU）和VL53L5CX飛行時間（ToF）傳感器。與具有MIPI CSI-2接口和22引腳FFC連接器的STM32開發板配合使用，可在STM32微控製器和微處理器上輕鬆實現全功能機器視覺，並將機器視覺應用於工業自動化、OCR和OCV標簽驗證、機器人、缺陷檢測、安全、智能家電等領域。

其中的IMX335LQN是一款對角線為6.52 mm的CMOS有源像素型固態圖像傳感器，具有方形像素陣列和5.14 M有效像素。B-CAMS-IMX模塊集成的VL53L5CX 8x8 ToF傳感器，可在各種環境照明條件下提供精確的測距。ISM330DLC iNEMO 6軸慣性測量單元是一款專為工業4.0應用量身定製的高性能3D數字加速度計和3D數字陀螺儀，具有極高的精度和穩定性，超低功耗可實現持久的電池供電應用。

AI機器視覺：工業自動化中的新角色

圖：適用於機器視覺應用的B-CAMS-IMX攝像頭模塊（圖源：貿澤電子）

人工智能推理是采用神經網絡模型的過程，通常是通過深度學習來進行，然後將其部署到計算設備上。在數據源附近安裝帶有集成AItuilijiasuqidedigonghaojisuanji，keyishixiangengkuaidexiangyingshijianhegenggaoxiaodejisuan，tongshixuyaogengshaodehulianwangdaikuanhetuxingchulinengli。yuyuntuilixiangbi，bianyuantuilikeyijiangshengchengjieguodeshijiancongjimiaozhongsuoduandaobuzuyimiaozhong。zaishejidaxingshujujihuofuzajisuandechangjingzhong，tebieshiduiyutuxiangshibiehefenxidengrenwu，AI加速器是機器視覺係統的關鍵組件，其主要目的是提高圖像識別和數據分析的效率和準確性。

機器視覺中的人工智能

人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)將(jiang)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)和(he)深(shen)度(du)學(xue)習(xi)集(ji)成(cheng)到(dao)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)技(ji)術(shu)中(zhong)，提(ti)高(gao)了(le)其(qi)處(chu)理(li)圖(tu)像(xiang)數(shu)據(ju)和(he)識(shi)別(bie)模(mo)式(shi)的(de)能(neng)力(li)。智(zhi)能(neng)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)在(zai)處(chu)理(li)新(xin)數(shu)據(ju)集(ji)時(shi)會(hui)不(bu)斷(duan)改(gai)進(jin)，使(shi)其(qi)在(zai)快(kuai)節(jie)奏(zou)的(de)行(xing)業(ye)中(zhong)更(geng)有(you)效(xiao)。這(zhe)些(xie)由(you)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)驅(qu)動(dong)的(de)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)常(chang)常(chang)被(bei)成(cheng)為(wei)AI視覺係統。AI視覺係統具有極強的適應性和智能性，能夠根據收到的視覺數據做出複雜的決策。

AI視覺係統為工業環境帶來了諸多優勢：

提高準確性。人工智能係統通過從大量數據中學習，在執行缺陷檢測、物體識別和視覺檢查時實現了更高的準確性.
提高靈活性。人工智能驅動的視覺係統能夠快速適應環境的變化，如光照、物體形狀或表麵紋理的變化，而這一切對傳統視覺係統來說幾乎是不可克服的挑戰。
提高自動化水平。人工智能通過自動化質量控製、材料檢查和串行連接跟蹤等流程，減少了人為錯誤並提高吞吐量，實現了更大規模的工業自動化。
提高係統的可擴展性。AIshijiaoxitongzaisuoyouxingyedoujuyougaodudekekuozhanxingheshiyingxing，congxiaoguimoyunyingdaodaxingfuzadeshengchanhuanjing，zhexiexitongshiyongdehexinsuanfakeyiqingsongshiyingbutongdeyingyong，lirujianzhashipinbaozhuanghuoqichelingjian。suizheshengchanxuqiudezengchang，rengongzhinengxitonghuiyongxinshujuzhongxinxunlian，huozhezaizuiduandetingjishijianneizhongxinbiancheng。
提高實時決策能力。AIjiqishijiaojiejuefanganweishishifenxidakailedamen，feichangshiyongyuxuyaokuaisujuecedekuaijiezouhuanjing。zaishengchanxianshang，zhexiexitongkeyilijijiancedaoquexian，jushouyouquexiandewupin，bingxiangcaozuoyuanfachucaiqujiuzhengcuoshidexinhao。

接下來，我們將討論的是滿足AI機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)需(xu)求(qiu)的(de)硬(ying)件(jian)。眾(zhong)所(suo)周(zhou)知(zhi)，人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)支(zhi)持(chi)的(de)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)其(qi)顯(xian)著(zhu)的(de)優(you)勢(shi)是(shi)可(ke)以(yi)快(kuai)速(su)輕(qing)鬆(song)地(di)實(shi)時(shi)分(fen)析(xi)圖(tu)像(xiang)，以(yi)識(shi)別(bie)細(xi)微(wei)的(de)差(cha)別(bie)和(he)模(mo)式(shi)，比(bi)較(jiao)整(zheng)個(ge)圖(tu)像(xiang)數(shu)據(ju)集(ji)的(de)模(mo)式(shi)，並(bing)保(bao)留(liu)每(mei)次(ci)分(fen)析(xi)的(de)信(xin)息(xi)，以(yi)不(bu)斷(duan)學(xue)習(xi)和(he)提(ti)高(gao)準(zhun)確(que)性(xing)。然(ran)而(er)，要(yao)想(xiang)實(shi)現(xian)這(zhe)一(yi)目(mu)標(biao)，雲(yun)計(ji)算(suan)顯(xian)然(ran)很(hen)難(nan)滿(man)足(zu)這(zhe)個(ge)需(xu)求(qiu)。

邊bian緣yuan計ji算suan技ji術shu有you助zhu於yu將jiang視shi覺jiao係xi統tong的de人ren工gong智zhi能neng任ren務wu轉zhuan移yi到dao邊bian緣yuan。綜zong合he來lai看kan，機ji器qi視shi覺jiao係xi統tong中zhong機ji器qi學xue習xi的de大da部bu分fen動dong作zuo發fa生sheng在zai邊bian緣yuan，邊bian緣yuan計ji算suan設she備bei可ke提ti供gong更geng快kuai的de運yun行xing響xiang應ying、更低的延遲以及更高的可靠性、隱私性和安全性。

目前，基於邊緣的機器學習引擎多為功能強大的多核處理器，這些器件具有處理神經網絡、視覺、語音和多媒體的功能，且所有功能均集成在一個片上係統（SoC）中。i.MX 8M Plus是NXP公司EdgeVerse產品組合和i.MX 8係列的核心產品，該器件專注於機器學習和機器視覺以及具有高可靠性的工業自動化，常被用作AI視覺係統的核心硬件。

從係統框架看，i.MX 8M Plus集成了雙圖像信號處理器（ISP）、運行頻率高達1.8GHz的四核或雙核Arm Cortex-A53內核、具有800MHz Cortex-M7內核的獨立實時子係統、用於語音和自然語言加速的800MHz HiFi4音頻DSP以及高精度圖形處理單元（GPU）。四核或雙核Arm Cortex-A53處理器帶有神經處理單元(NPU)，運行速率高達2.3 TOPS，開發人員可以將機器學習推理功能卸載到NPU，同時利用Cortex-A和Cortex-M內核、DSP和GPU的組合能力來執行其他係統級或應用程序任務。

在實際應用中，基於邊緣的機器視覺通常包含由相機驅動的圖像數據處理需求。如果高分辨率相機遠離邊緣設備怎麼辦？為此，i.MX 8M Plus配備了雙攝像頭ISP和八個麥克風輸入，專用的ISP可以在芯片上輕鬆處理圖像加速，兩個攝像頭輸入可模仿人類左/右眼的視覺組合來實現立體視覺，從而打造一個高效的先進視覺係統。

綜上所述，i.MX 8M Plus處理器可使開發人員能夠將他們的機器學習工作負載直接帶到最接近實際感知的點的邊緣，無論是語音、視覺還是異常檢測均可實時完成。

AI機器視覺：工業自動化中的新角色

圖：專注於機器學習和視覺應用的i.MX 8M Plus應用處理器係統框圖（圖源：NXP）

AI機器視覺發展四大趨勢

集成機器學習和人工智能、與機器人和物聯網等技術的集成等是工業自動化機器視覺的未來發展趨勢。具體體現在以下幾個方麵：

1、深度綁定人工智能和深度學習
jiqishijiaozuizhongyaodequshizhiyishiyurengongzhinengheshenduxuexisuanfadejicheng。chuantongdejiqishijiaoxitongyilaiyuyudingyideguizehesuanfalaichulituxiangbingshibiequexianhuoyichang。zhexiexitongzaichulifuzademoshihuobianhuashicunzaijuxianxing。rengongzhinengheshenduxuexichedigaibianlezheyijumian，shijiqishijiaoxitongnenggoucongshujuzhongxuexi，shibiefuzademoshi，binggengzhunquedizuochujuece。zhegebiangezaichanpincunzaixiweibianhuahuoshiyongchuantongfangfananyijiancequexiandexingyezhongtebieyouyong，kedafutigaochanpinzhiliang，jianshaorengongjianzhadexuyao，congerjieshengdaliangchengben。

2、3D成像和傳感技術將獲大規模采用

機器視覺的另一個主要趨勢是采用3D成像和傳感技術。傳統的機器視覺係統主要依賴於2D成像，在獲取信息方麵具有較大的局限性。3D成像提供了更全麵的物體視圖，允許精確測量、形狀識別和空間分析，在汽車製造業中更是凸顯其價值。由3D視覺相機和AI算法引導的機器人技術是這項技術的重要應用。

3、與邊緣計算和物聯網的集成

與邊緣計算和工業物聯網（IIoT）的(de)集(ji)成(cheng)將(jiang)改(gai)變(bian)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)的(de)運(yun)作(zuo)方(fang)式(shi)。在(zai)傳(chuan)統(tong)的(de)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)中(zhong)，工(gong)業(ye)相(xiang)機(ji)捕(bu)獲(huo)的(de)數(shu)據(ju)需(xu)要(yao)發(fa)送(song)到(dao)中(zhong)央(yang)服(fu)務(wu)器(qi)進(jin)行(xing)分(fen)析(xi)。這(zhe)種(zhong)方(fang)法(fa)的(de)最(zui)大(da)挑(tiao)戰(zhan)就(jiu)是(shi)延(yan)遲(chi)問(wen)題(ti)。邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)通(tong)過(guo)在(zai)網(wang)絡(luo)邊(bian)緣(yuan)實(shi)現(xian)數(shu)據(ju)處(chu)理(li)解(jie)決(jue)了(le)這(zhe)一(yi)挑(tiao)戰(zhan)，增(zeng)強(qiang)了(le)實(shi)時(shi)決(jue)策(ce)能(neng)力(li)，提(ti)高(gao)了(le)整(zheng)體(ti)係(xi)統(tong)性(xing)能(neng)。此(ci)外(wai)，將(jiang)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)與(yu)IIoT相xiang結jie合he，可ke以yi實shi現xian設she備bei和he係xi統tong之zhi間jian的de無wu縫feng數shu據ju交jiao換huan。這zhe種zhong連lian接jie使shi製zhi造zao商shang能neng夠gou監jian控kong實shi時shi的de生sheng產chan過guo程cheng，檢jian測ce異yi常chang，並bing根gen據ju數shu據ju驅qu動dong的de見jian解jie優you化hua運yun營ying。根gen據juAllied Market Research的一份報告，到2028年，全球邊緣計算市場預計將達到611億美元，2021年至2028年的複合年增長率為32.1%。這一增長也有邊緣計算在增強機器視覺係統應用中的貢獻。

4、智能視覺係統在機器人中規模植入

機器視覺在開發先進的機器人、協作機器人（Cobots）方(fang)麵(mian)的(de)重(zhong)要(yao)性(xing)日(ri)益(yi)明(ming)顯(xian)。機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)使(shi)協(xie)作(zuo)機(ji)器(qi)人(ren)能(neng)夠(gou)感(gan)知(zhi)周(zhou)圍(wei)環(huan)境(jing)，識(shi)別(bie)物(wu)體(ti)，並(bing)執(zhi)行(xing)高(gao)度(du)精(jing)確(que)的(de)任(ren)務(wu)，這(zhe)在(zai)裝(zhuang)配(pei)等(deng)應(ying)用(yong)中(zhong)更(geng)顯(xian)其(qi)價(jia)值(zhi)。例(li)如(ru)，在(zai)汽(qi)車(che)行(xing)業(ye)，配(pei)備(bei)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)的(de)協(xie)作(zuo)機(ji)器(qi)人(ren)可(ke)用(yong)來(lai)組(zu)裝(zhuang)組(zu)件(jian)、檢查零件並執行質量控製，加快了生產過程，同時確保產品符合嚴格的質量標準。

本文小結

機器視覺使機器能夠及時解析視覺數據，它賦予了機器看到和理解周圍環境的能力。工業機器視覺係統在確保產品質量、優you化hua生sheng產chan流liu程cheng和he提ti高gao安an全quan標biao準zhun方fang麵mian一yi直zhi發fa揮hui著zhe至zhi關guan重zhong要yao的de作zuo用yong。受shou人ren工gong智zhi能neng圖tu像xiang識shi別bie等deng技ji術shu進jin步bu和he日ri益yi增zeng長chang的de自zi動dong化hua需xu求qiu的de影ying響xiang，全quan球qiu機ji器qi視shi覺jiao市shi場chang迅xun速su擴kuo張zhang。

根據Fortune Business Insights的預測，2023年全球機器視覺市場規模為107.5億美元，該市場預計將從2024年的116.1億美元增長到2032年的225.9億美元，在預測期內的複合年增長率達到8.7%。

機器視覺通過提高精度和提高生產率，為實現更智能、更(geng)自(zi)主(zhu)的(de)製(zhi)造(zao)過(guo)程(cheng)鋪(pu)平(ping)了(le)道(dao)路(lu)。這(zhe)項(xiang)技(ji)術(shu)使(shi)製(zhi)造(zao)商(shang)能(neng)夠(gou)更(geng)快(kuai)地(di)生(sheng)產(chan)出(chu)高(gao)質(zhi)量(liang)的(de)產(chan)品(pin)，甚(shen)至(zhi)在(zai)幾(ji)個(ge)月(yue)內(nei)即(ji)可(ke)實(shi)現(xian)投(tou)資(zi)回(hui)報(bao)。隨(sui)著(zhe)邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)和(he)深(shen)度(du)學(xue)習(xi)模(mo)型(xing)的(de)加(jia)入(ru)，機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)的(de)能(neng)力(li)和(he)應(ying)用(yong)迅(xun)速(su)擴(kuo)展(zhan)，它(ta)們(men)可(ke)能(neng)不(bu)再(zai)局(ju)限(xian)於(yu)製(zhi)造(zao)過(guo)程(cheng)的(de)質(zhi)量(liang)監(jian)控(kong)和(he)優(you)化(hua)，工(gong)業(ye)自(zi)動(dong)化(hua)的(de)格(ge)局(ju)亦(yi)將(jiang)發(fa)生(sheng)轉(zhuan)變(bian)。

文章來源：貿澤電子

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