中国兰州网6月6日消息 现代化的厂房里，大量产品在生产线的传送带上快速通过，机器人灵巧的手臂迅速出击，挑出不合格的产品，并将问题传到监控电脑上，这一切是怎么实现的呢，难道机器有一双“火眼金睛”？今天，就让南京文采工业智能研究院来带你探索其中的奥秘。

  机器的“眼睛”指的是机器视觉，它将人类的视觉感知功能赋予机器，使机器具有和生物视觉系统类似的感知和判断能力。机器视觉系统主要由光源、镜头、采集转换和识别软件等四部分所组成，分别相当于手电筒、人眼的晶状体、视网膜和大脑。当我们在晚上走路的时候，假如没有路灯的话，需要先用手电筒照亮前面的路，随后眼睛才能看到两边的路标和地上的障碍物，这样大脑通知人在行走的时候可以有明显效果地避开。

  机器视觉系统是利用上述部件给机器实现人的视觉功能，代替人的眼睛做出各种测量和判断，处理一些繁重枯燥的重复性工作。它是人工智能的一个分支，是一项汇集光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的综合技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。

  机器视觉是一门研究怎么样使机器“看到”的科学，更进一步说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等功能，并进一步做图形处理，使之成为更适合人眼观察或传送仪器检测的图像。

  机器视觉的主要任务：通过一系列分析图像，提取图像中我们感兴趣的信息，利用这一些信息帮助机器来完成特定的后续任务，指导机器与外界进行交互。

  举个例子，生产线的传送带上快速通过的产品，希望能够通过机器视觉检验测试产品有没有质量上的问题，不合格产品自动剔除，从而避免人工检测的不便和低效，提高生产效率。当传送带上的产品经过上方摄像头时，经过X射线的透视成像，机器视觉对产品内部的装配情况做识别，从而指导机器手臂按要求做抓取或剔除。下面给出机器视觉系统的示意图。

  机器视觉被称为“自动化的眼睛”，其显著特点是可提升生产的范围和生产效率。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足规定的要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测的新方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。

  工业检验领域：例如植物叶片通过图像处理，对叶片的数字图形进行计算机视觉分析，用到边缘检测、轮廓提取等数字信息提取技术、将待测叶片样本与标准叶片样本库进行自适应学习比对，最后获得自动识别待测叶片样本的智能评定。

  人脸识别领域：计算机人脸识别技术是利用计算机对人脸图像做多元化的分析，从中提取有效的识别信息，用来“辨别”身份的一门技术。它涉及到图像处理、模式识别、计算机视觉和神经网络等。当值班人员面对数量庞杂的摄影机时，无法在风险产生前进行预测或干预，借助机器视觉系统能快速识别出潜在的风险并能够给出预警。在非安防方面的应用，如商业上人流量的统计、防盗等。

  医疗辅助领域：在医学中的X-CT、放射性同位素扫描、B型超声、核磁共振成像等图片出来后，借助机器视觉系统能够迅速判断病情，并给出病灶的确切位置，可以极大地减少医护人员的工作强度。

  军事领域：计算机视觉开辟了人工智能的一个全新领域，它模拟并帮助理解人类的视觉系统。大量的无人机和无人飞行器在执行低空突防飞行和其他空袭任务过程中，采用被动式地形侦察与勘测技术可提升飞行隐秘性，解决易于被敌方雷达识别探测的问题。同时，无人飞行器的自由编队突防，末端敏感智能弹药的自动目标识别也要借助于机器视觉和人工智能的支撑。

  南京文采工业智能研究院成立于2018年8月，是依托于中科院自动化所国家专用集成电路设计工程技术研究中心、中科院微电子所硅器件技术重点实验室，致力于智能功率驱动和VDMOS器件、智能电子器件及感知系统集成、工业视觉检测、智能数据处理和大数据等研发的公共技术服务的平台型新型研发机构。

  研究院基于人才团队在深亚微米、纳米级集成电路ESD保护研究、智能功率(SmartPower)集成电路设计、高可靠集成电路设计、智能感知系统等方面的技术优势，面向工业4.0和中国制造2025工业自动化领域，将人工智能技术和智能感知技术相结合，实现感知、工业集成、数据积累、大数据处理、智能判断和处理的工作，在工业领域实现人、系统、数据和机器的耦合。