什么是机器视觉?

根据美国自动成像协会(AIA)的定义：机器视觉(Machine Vision)是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，它基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。

机器视觉可以分为成像和图像处理分析两大部分：成像依赖于机器视觉系统的硬件组件，如光源、光源控制器、镜头和相机;图像处理分析则是在成像基础上，通过视觉控制系统进行的。

机器视觉系统的核心功能包括：识别、测量、定位和检测。

质量是制造业的生命线，卓越的质量是高端制造的准则，推动产业从数量扩张向质量提升是新时期制造业高质量发展的现实需要，追求卓越质量是制造业由大变强的必由之路。

在这一定位下，通知中提出要推进质量保障数字化……推动企业加强试验验证、检验检测数字化和智能化，深化机器视觉、人工智能等技术应用，提高质量检验检测的效率、覆盖率和准确性。

在这样一个背景下再看机器视觉技术，其重要性不言而喻。AI+机器视觉不仅极大地提高了生产效率和产品质量，还为企业带来了前所未有的商业价值和竞争优势。

1. AI+机器视觉的核心技术

AI+机器视觉系统的核心在于其深度学习和计算机视觉技术。通过深度学习算法，机器可以自动识别和分类图像中的对象，实现对产品的精确检测。计算机视觉技术则赋予机器以“视觉”，使其能够捕捉、处理和分析图像数据。深度学习是AI领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能来处理复杂的数据模式。在机器视觉中，深度学习算法，尤其是卷积神经网络(CNNs)，被广泛用于图像分类、物体识别和图像分割。

AI+机器视觉的应用场景非常广泛，包括但不限于：

产品质量检测：自动检测产品表面的缺陷、尺寸偏差等，提高产品质量和一致性。

工业自动化：在装配线、包装线等环节实现自动化操作，减少人工干预。

物流与仓储：利用机器视觉进行货物识别、分类和追踪，优化物流流程。

安全监控：AI+机器视觉技术在安全监控领域的应用，可以提高公共安全和个人财产保护的水平。智能监控系统能够识别异常行为、追踪可疑人物，并在紧急情况下自动报警。

个性化制造：随着个性化需求的增加，AI+机器视觉技术在制造业中的应用可以实现定制化生产。通过视觉识别和分析，机器可以快速调整生产线，满足消费者对个性化产品的需求。

AI+机器视觉技术为制造业带来了深刻的变革，为智能制造带来新的收益，包括但不限于：

提高生产效率：自动化的视觉检测系统可以24小时不间断工作，大幅提高生产效率。

降低成本：减少对人工检测的依赖，降低人力成本和因人为错误导致的成本。

提升产品质量：通过精确的图像识别和分析，确保产品质量，减少不良品。

增强灵活性：AI系统可以快速适应新的生产需求，提高生产线的灵活性和适应性

AI+机器视觉技术有望在以下几个方面取得更大的突破：

多模态融合：结合视觉、声音、触觉等多种传感器数据，实现更全面的智能检测。

自适应学习：机器能够根据生产环境的变化自我学习和调整，提高系统的自适应能力。

边缘计算：通过边缘计算技术，实现数据的本地处理，减少对中心服务器的依赖，提高响应速度。

标准化与模块化：推动AI+机器视觉技术的标准化和模块化，降低企业的应用门槛。

作为智能制造的新引擎，随着技术的不断进步和应用的深入，我们有理由相信，AI+机器视觉将为制造业带来更加智能、高效和可持续的未来。

AI赋能机器视觉检测的过程，经历了一个从小模型到大模型，再到“小模型”的路径。小模型的构建旨在紧密匹配特定的业务场景和需求，强调的是针对性和高适应性。通过专注和定制化的开发过程，小模型能够在满足行业特定需求的同时，提高操作效率和决策质量。

但是，小模型存在过拟合的风险，即模型太过专注于训练数据集中的细节和噪声，以至于它在新的、未见过的数据上表现得不好。这使得其落地前提是必须对数据进行规范化和标准化，使得数据分布和比例达到最佳状态。模型的开发和调优需要专业人员的参与，要求他们既熟悉AI技术，也了解行业专业背景知识。

相比于小模型，大模型有更强的兼容性和稳定性。大模型的设计不受数据复杂性的限制，无需对场景理解过于深入，只需足够多的数据进行训练，无需过多的参数调整或架构设计。在更加简便地处理各种类型的数据的同时，还不会出现过拟合的现象。