机器视觉──寻找超越传统的新应用商机

上网时间: 2014年08月14日? 我来评论 【字号: ? ?小】

关键字:机器视觉? 新应用商机? 图像处理器?

因应机器人产业与工业自动化快速发展,结合相机与图像处理以取代或补强人力的机器视觉技术与相关应用持续升温,并在工业检测与制造领域获得了广泛的部署。然而,对于超越传统应用以外的日常生活与其他领域,机器视觉仍然深藏着无限潜力与商机。

过去几年来,这个以知识为导向的产业经历机器视觉系统的组件与模块日益复杂化;另一方面,与机器视觉系统相关的市场应用也持续扩展到超越工业制造以外的新应用领域,特别是如今当硬件尺寸缩减以及嵌入式系统持续展现动能之际,即将来临的纳米技术、先进传感器、机器对机器(M2M)通讯系统以及物联网(IoT) 等新兴技术发展,将进一步推动机器视觉应用扩展至消费性电子、可穿戴设备、汽车先进驾驶辅助系统(ADAS)以及智能化监控等更贴近大众生活的领域。

根据市场调查机构MarketsandMarkets在去年发布的调查报告指出,2012年机器视觉系统与组件的全球市场规模超过30亿美元,预计在 2013-2018年间将以8.2%的年复合成长率(CAGR)成长,在2018年以前达到50亿美元。全球机器视觉市场带来的新商机已经成为业界厂商关注的焦点。

CEVA公司投资者关系与企业传播副总裁Richard Kingston透露,该公司已经将计算机视觉DSP授权给八家企业,其中包括三家移动领域的OEM厂商。而加拿大CogniVue公司业务开发副总裁 Tom Wilson也看好“可穿戴设备和汽车领域将存在非常强烈的成长商机。”

机器视觉──寻找超越传统的新应用商机_《国际电子商情》全球机器视觉市场可望在2018年以前超越50亿美元大关。_1
全球机器视觉市场可望在2018年以前超越50亿美元大关。
Source:MarketsandMarkets

视觉处理向3D跨越

随着Google正式发布Project Tango后,3D机器视觉变得更热门。Kingston表示,“消费领域的3D处理主要瞄准3D成像、自然用户接口(NUI)和3D视觉应用,如PC、笔记本电脑、平板电脑、智能手机和其它消费性设备。”

业界追寻3D视觉的主要原因在于解决2D机器视觉的固有局限,若能更有效地实现在分割(分离近景和远景)、照明(用于人脸辨识)、相对位置(场景中的物体)等方面的功能,就能让更多应用透过3D空间信息来简化并提高视觉系统的精密度与可靠性。

但无论是3D传感器(例如TOF相机)或以2个2D影像传感器实现的立体传感器,对于处理能力的要求也更高。Wilson指出,“立体匹配(使用两个影像感 测器的输入)要求差异映射来产生3D景深图。这是一个非常困难的计算机视觉问题,学术界也积极研究优化立体辨识算法。”由于实现3D感测的每一种方法都存在性能的折衷, CogniVue目前正开发一种新的算法,期望针对低成本3D传感器计算其视差图。

处理大量实时数据需 要密集的运算能力。若是想实现稳定的3D感测映像是非常困难的,特别是对于低功耗的设备来说。为此,他强调,“CogniVue的APEX影像辨识处理 (ICP)技术能在电量有限的3D视觉应用中发挥关键作用。”

对于系统设计人员来说,设计一款能有效执行不同视觉算法的硬件是一项艰巨的挑战。系统厂商选择影像/视频处理解决方案时,可以选择全部集中在CPU完成,也可以选择卸除一部份图像处理工作给GPU,或者专为图像处理增加硬件逻辑。在需要3D处理的应用中,GPU已经让系统的一部份执行多种计算机视觉算法,从而有助于为通用CPU分担工作负载。

“i.MX6拥有强大的GPU运算能力,其3D引擎GC2000内含4个渲染核心,可 提供高达30GFLOPS的运算能力,支持OpenCL 1.1 EP,”飞思卡尔(Freescale)微控制器事业部亚太区市场营销和业务拓展经理李星宇介绍,“此外,i.MX6Q还拥有一个专用的2D引擎 (1Gpixel/s)和一个向量绘图处理引擎。”

针对影像撷取领域,经常利用2D相机传感器或其他光学感测技术来分析运算 3D数据。除了飞行时间法(TOF)3D成像(为目标物连续发送光线脉冲,根据光线脉冲与传感器接收反射光线之间的时间,计算出目标物距离),在工业制造 检测方面较广泛应用的是3D雷射三角法,差别在于3D雷射传感器采用逐点扫描,而TOF相机则同时得到整幅影像的深度信息。

相较于雷射三角的3D成像方式,美商国家仪器(NI)技术营销工程师黄翔鉎介绍,NI LabVIEW可为3D视觉应用提供双目立体视觉功能,工程师可将2部相机安装在物体的不同角度后,使用校准技术调校两部相机之间的像素信息以及撷取资料,并透过LabVIEW的3D工具库进行数学运算分析。透过一个软硬件无缝整合的绘图开发环境来设计3D视觉应用,更能简化工程师的工作。

本文授权编译自EE Times,版权所有,谢绝转载

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