計算機視覺：人工智能產業
視覺人工智能行業的發展，離不開技術的驅動：一方面諸如GPU、FPGA、ASIC等一系列AI芯片的出現極大提升了芯片計算能力，突破了傳統CPU的算力瓶頸；另一方面以深學習為代表的AI算法的崛起，使得AI視覺的識別能力有了很大的提高。硬件算力的提升以及軟件算法的進步都對視覺人工智能的發展起到了重要的推動作用。
計算機視覺的工作流程包含四個模塊：檢測、分類、跟蹤與語義分割。具體為成像設備首先捕獲圖像，然后對每個圖像進行預處理，提取特征后輸入到分類模型中。
計算機視覺是采用圖像處理、模式識別、人工智能技術相結合的手段，著重于一幅或多幅圖像的計算機分析。
機器視覺與計算機視覺的區別
視覺系統的指標
任何視覺系統（計算機視覺或者機器視覺）的兩個重要指標：
靈敏度：是機器在昏暗光線下觀察的能力，或在不可見波長下探測微弱脈沖的能力。
分辨率：是機器區分物體的程度。一般來說，分辨率越高，視野范圍就越狹窄。
當在其他因素保持不變的情況下，它們的關系是，增加靈敏度降低分辨率，提高分辨率降低靈敏度。
機器視覺的技術趨勢
（1）光學物理方面將會成為相機及傳感器發展的一個阻礙因素
光學物理方面將會成為相機及傳感器發展的一個阻礙因素。它的發展趨勢是：CMOS相機會取代CCD相機；會有超高速的相機出現；在相機上會融入更多的智能；會有更多更小的相機出現；更多的相機可以直接連在PC機上。
（2）分辨率與更小光源將驅動成像光學系統的發展
對于成像光學的發展有兩個主要驅動力量，一是越來越高分辨率的要求；二是更小光源的需求。但是尋求更小的光源目前來看是非常困難的。同樣阻礙成像光學發展的因素仍然是對機器視覺方面、物理光學方面的研究力量不夠，另外也缺少相應的設施。對于成像光學的發展趨勢，35mm鏡頭在早期就已經流行，但是可能將會被更小的鏡頭所取代。
計算機視覺如何將數據轉化為行動
為未來的工廠做貢獻
類似的創新也正在工廠里投入使用。人工智能驅動的視覺系統允許制造商自動化無數的裝配線任務，并提和成果。
進行缺陷檢測。在裝配線上及早發現問題是至關重要的，特別是在生產需要高質量和高可靠性的產品時。依靠人類來發現缺陷可能是一個耗時、昂貴且往往不準確的過程。
但是，有了戰略部署的攝像頭和機器視覺算法，工廠車間檢查可以像生產線一樣快速移動，并達到接近100%的精度。
以上信息由專業從事CCD電子計數機的合肥智皖于2021/1/9 20:26:46發布
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