嵌入式智能視覺技術——引領智能化的重要引擎

當前，隨著先進機器人技術和機器學習技術的湧現以及向工業4.0製造模式的轉變，嵌入式智能視覺技術應用的疆土在逐步擴大。

尤其是高級駕駛輔助系統(ADAS)和車載信息娛樂系統的快速發展為嵌入式視覺應用帶來更廣域的應用契機。

嵌入式智能視覺，即在嵌入式系統中使用計算機視覺技術。

換句話說，「嵌入式智能視覺」是指從視覺輸入中提取出其背後含義的嵌入式系統。

嵌入式視覺涉及到兩種技術：嵌入式系統和計算機視覺。

嵌入式系統可以是任何基於微處理器的系統，它們完成特定的工作，且隨處可見；計算機視覺則使用數字處理和智能算法去理解圖像或者視頻，它是一個已經被研究很久，但仍然方興未艾的領域。

隨著中國製造業的蓬勃發展，智能視覺也在中國市場度過了發展的最初時期，不僅國際知名品牌紛紛在中國開展業務，中國本土的企業也逐漸興起，如今，人們對於智能視覺的認識更加深刻，對它的看法也發生了很大的轉變。

伴隨智能視覺技術的成熟與發展，我們不難發現其應用範圍愈發廣泛，由最初的電子製造業和半導體生產領域，發展到了包裝、汽車、交通和印刷等多個行業。

從嵌入式智能視覺應用原理上來看，主要分為三個部分：圖像的採集、圖像的處理和分析、輸出或顯示。

同時基於嵌入式智能視覺的應有領域，可以概括出智能視覺的5大典型應用。

嵌入式智能視覺技術5大應用原理

1、圖像識別應用

圖像識別，是利用智能視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象。

圖像識別在智能視覺領域中最典型的應用就是二維碼的識別了，二維碼就是我們平時常見的條形碼中最為普遍的一種。

將大量的數據信息存儲在這小小的二維碼中，通過條碼對產品進行跟蹤管理，智能視覺系統可以方便的對各種材質表面的條碼進行識別讀取，大大提高了現代化生產的效率。

2、圖像檢測應用

檢測是智能視覺領域最主要的應用之一，幾乎所有產品都需要檢測，而人工檢測存在著較多的弊端，人工檢測準確性低，長時間工作的話，準確性更是無法保證，而且檢測速度慢，容易影響整個生產過程的效率。

因此，智能視覺在圖像檢測的應用方面也非常的廣泛，例如：硬幣邊緣字符的檢測。

3、視覺定位應用

視覺定位要求智能視覺系統能夠快速準確的找到被測零件並確認其位置。

在半導體封裝領域，設備需要根據智能視覺取得的晶片位置信息調整拾取頭，準確拾取晶片並進行綁定，這就是視覺定位在最基本的應用。

4、物體測量應用

智能視覺工業應用最大的特點就是其非接觸測量技術，同樣具有高精度和高速度的性能，但非接觸無磨損，消除了接觸測量可能造成的二次損傷隱患。

常見的測量應用包括，齒輪，接插件，汽車零部件，IC元件管腳，麻花鑽，羅定螺紋檢測等。

5、物體分揀應用

實際上，物體分揀應用是建立在識別、檢測之後一個環節，通過智能視覺系統將圖像進行處理，實現分揀。

在智能視覺應用中常用於食品分揀、零件表面瑕疵自動分揀、棉花纖維分揀等。

目前, 智能視覺在電子及半導體領域，高性能、精密的專業設備製造領域中應用十分廣泛，比較典型的是國際範圍內最早帶動整個智能視覺行業崛起的半導體行業，從上游晶圓加工製造的分類切割，到末端電路板印刷、貼片，都依賴於高精度的視覺測量對於運動部件的引導和定位。

在國際市場上，半導體製造行業對於智能視覺的需求占全行業市場需求的40%-50%。

隨著產業化特別是半導體產業化的發展，智能視覺的需求呈上升趨勢，尤其體現在高端產業的應用上。

嵌入式的產品所體現的優越性將是板卡式所無法比擬的，隨著技術的發展，板卡式智能視覺產品在某些領域的應用將逐漸被嵌入式的產品所替代。

嵌入式智能視覺技術行業應用情況

目前，嵌入式智能視覺技術已經在工業、汽車、消費電子等行業應用比較廣泛。

1.工業應用

在工業應用領域，機器視覺技術是其中最成熟和數量最多的應用。

它被廣泛用於製造過程和質量管理應用。

通常，這些應用領域中的製造商採用由一個或多個智能攝像頭與處理器模塊組成的緊湊型視覺系統。

隨著越來越多的製造商採用工業4.0模式，工業市場對視覺系統的需求也將越來越大。

在這個新時代，製造商將把先進的機器人、機器學習、3D深度測繪和工業物聯網(IIoT)整合到一起以提高組織和生產能力。

在「智慧工廠」這個概念的驅動下，工業4.0將引入物理網絡系統來監控智能工廠的生產過程並實現分權決策。

這種模式將通過整合大數據與分析、IT與物聯網融合、機器人技術的最新進展以及數字供應鏈的疊代發展等理念推動行業向著數字化轉型。

最後，通過網際網路，這些物理系統將實現系統交互和人機互動，成為工業物聯網(IIoT)的一部分。

當前，在「智慧工廠」概念驅動下，嵌入式智能視覺技術正呈現出多樣化特點。

首先，它將為機器、設備、傳感器和人員提供廣泛的互操作性和高水平的通信能力。

其次，它將具有很高的信息透明度，系統通過傳感器數據創建物理世界的虛擬映射，使得信息情境化。

第三，智能工廠的決策行為將高度分散，物理網絡系統儘可能自主運行。

第四，這些工廠將提供高水平的技術援助，系統可以幫助彼此解決問題、做出決策並幫助人類完成太難或危險的任務。

幾乎在所有情況下，製造商都將比以往更依賴嵌入式視覺系統。

2.汽車應用

鑒於汽車領域中電子應用的迅速增長，汽車市場無疑是嵌入式視覺應用最有潛力的發展領域。

高級駕駛輔助系統和信息娛樂功能的推出有望快速推動相關市場的增長。

新興的汽車應用領域之一是駕駛員監控系統，該系統使用視覺應用追蹤駕駛員頭部和身體動作以進行疲勞狀態識別。

另一個是視覺系統，通過監測看簡訊或飲食等潛在的駕駛員分心因素提高車輛操作安全。

但是汽車中的視覺系統可以做的遠不止是監控車內發生的事情。

從2018年起，有一些國家的法規將要求新車必須配備後視攝像頭，以幫助司機看到車輛後方的情況。

像車道偏離預警系統這樣的新應用將視頻和車道檢測算法結合起來，以評估汽車的位置。

此外，市場需求也推動了閱讀警示標誌、撞擊緩衝、盲點檢測、自動泊車、倒車輔助等功能的發展。

所有這些功能都有助於讓駕駛變得更安全。

3.消費電子應用

無人機、增強現實/虛擬現實(AR / VR)和其他消費電子應用為嵌入式視覺解決方案開發者提供了巨大的機遇。

今天，無人機設計工程師已經知道同步無人機上的6個或更多攝像頭以創建全景視圖比構建採用2個攝像頭並將其移動180度的機械解決方案更便宜。

同樣，AR / VR設計工程師將單個視頻流進行快速轉化並將內容分割為雙視頻流輸出。

他們充分利用低成本移動相關技術的優勢，使用兩個MIPI DSI顯示屏，每個顯示屏對準用戶的一隻眼睛，實現低延遲、低功耗，增強深度感，為用戶提供更加身臨其境的體驗。

隨著遊戲機行業的不斷發展，傳統的遊戲控制器將被圖像傳感器和視頻分析器所取代，通過檢測身體動作和面部表情來控制遊戲。

預計這些智能控制器將逐漸引入到其他消費電子產品中，如電視機、個人電腦、智慧型手機和平板電腦。

此外，智能家居應用(如照明、加熱和空調設備)可能會採用類似的功能並添加圖像傳感器。

最終這些攝像頭將取代傳統物理控制器。

嵌入式智能視覺發展前景

當前，在人工智慧技術持續向前推進過程中，嵌入式智能視覺技術也將勢如破竹之勢向前發展。

然而，在當前嵌入式智能視覺發展過程中，也存在著相關相關制約因素，其中，統一的技術標準和原理亟待解決。

嵌入式視覺技術的應用及發展是與多方面因素相關的，而且要有一種兼容各層面功能的標準，才能真正開啟並普及嵌入式視覺應用。

在嵌入式視覺系統中，需要的處理器必須能夠以低成本與低功耗，提供每秒數十億次即時運算處理性能，並具有彈性化的可編程性能。

過去幾年來，已經有這樣的處理器問世，並可協助嵌入式視覺技術進一步導入主流應用中。

圖形傳感器是嵌入式視覺技術的關鍵。

圖形傳感器在近年來已變得比較不那麼昂貴了，這主要可歸功於行動電話普遍且大量且地採用了圖形傳感器。

除了傳統的圖形傳感器以外，很多視覺應用都可以利用各式各樣的傳感器。

所以，在嵌入式視覺後續的發展過程中，建立統一的標準化體系和機制 ，實現市產品化統一的准入機制，這對於降低產品和技術耗能，提升嵌入式智能視覺技術的發展廣域度有積極的促進作用。

但總的來說，在人工智慧技術加速發展的今天，嵌入式智能視覺技術作為其領域的重要分支發展前景大，應用前景廣，讓我們拭目以待吧！