机器视觉已经超过人眼了？在工业领域是的

东方国信大数据 2021-04-10

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图灵TOPIA

作者：量子

编辑：量子

图灵联邦编辑部

作为人工智能最为重要的应用领域，机器视觉的产业化推进速度是最快的。

机器视觉是通过一定的硬件设备和软件算法，获取图像并进行图像分析，最终得到视觉结果。

机器视觉大规模应用的核心前提就是其系统性能要超过人类的水平。在工业领域，与人类的眼睛相比，机器视觉已经在很多方面表现出更多的优越性。

机器视觉 · 优越性

机器视觉可以大幅度提升观测目标的精确性，人类眼睛的分辨率有限，无法直接观测微小目标，机器视觉系统则可以直接观测微米级目标。

人眼能观测的目标速度有限，太快了我们容易看不清楚，而机器视觉系统可以将快门时间设定为千分之一秒级别，这在高速运动场景的观察中有着重要价值。

机器视觉系统可以同时追踪多个目标，并计算目标之间的位置、速度关系。相对而言，人眼多目标追踪的能力就受到很大的限制。

人类眼睛是由细胞构成的生物体，对环境要求比较高，比如人眼无法直接观察超过1000度的高温物体。而机器视觉系统就可以打破这一局限，通过应用耐高温高压的材料，在极端环境下依然可以正常工作。在工业尤其是钢铁冶炼、化工等领域，经常需要在极端环境下进行观察和测量，这时候机器视觉就可以大显身手。

人眼观察往往比较粗略，比如只能粗略估计物体的长度、体积等，对于物体的移动速度、温度等指标更是无能为力。相比而言，机器视觉系统可以直接与测量、计算系统相连，不仅可以精确测量物体长度、体积，还可以直接得到物体移动速度、温度等指标，并可以将这些数据进行存储、传输、计算、显示等一系列操作，这些都是人眼不可能实现的。

一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。机器视觉系统可以直接与机械设备系统之间无缝连接，实现识别、测量、操作的一体化，构建完整的智能制造生产体系。

机器视觉· 小结

人眼无法长期工作，往往盯着一个物体超过10分钟就会觉得很累。而机器视觉系统在抗疲劳方面则有天然优势，甚至可以24小时不间断工作。

正是有如此多的优势，机器视觉应用在工业领域得以快速推进，潜力巨大。越来越多的智能摄像头将遍布工厂的各个角落，并与人类实现更好的协同配合。

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