在科學和技術的快速發(fā)展下，我國開始工業(yè)4.0時代，同時提出了“智能制造2025”的發(fā)展綱要，人類活動逐漸開始被機器人所代替，進而數(shù)據(jù)是人與機器之間的最佳紐帶。機器人視覺對數(shù)字、文本或更加復雜的數(shù)據(jù)如音頻、視頻和圖像有強大的處理能力，廣泛應用在現(xiàn)實生活中的各個領域。
那么，什么是機器人視覺？
計算機視覺是通過計算機、軟件、機器人或其它任何設備獲取、分析及處理圖片的技術。計算機視覺旨在幫助這些設備根據(jù)所獲信息進行“可視”和回應。計算機視覺系統(tǒng)主要有以下幾個方面組成： 相機、 板 卡、軟 件 包、工業(yè)相機、工業(yè)鏡頭、光源、輔助產品、圖象處理系統(tǒng) 、光學系統(tǒng)。
下面，通過實例聊一聊計算機視覺在生活中的應用。
1. 視覺檢測
工業(yè)4.0時代，針對市場零件生產越來越趨于精密化，而用人成本不斷增高，人工效率及穩(wěn)定性也不高，誤檢、漏檢比率高。在目前的市場，推出基于機器視覺的檢測方法，檢測原理是通過CCD相機拍照，軟件進行圖像分析，這種方法高效、高速、非接觸的檢測。
2、醫(yī)療業(yè)
對醫(yī)療保健領域人士來說，毋庸置疑的是，在他們獲得更好的診療工具或提高診斷和治療水平的所有途徑中，通過機器人視覺形成醫(yī)療圖像并加以分析，有助于預診和治療。例如，結腸鏡檢查應用計算機視覺技術降低了結腸癌死亡率。
3、零售業(yè)
計算機視覺在實體店鋪中也得到越來越多的應用，尤其在提升顧客體驗方面。在實體商店中使用此手機應用程序，產品會得到視覺化呈現(xiàn)，而你也可以看到其它相關產品。
4、銀行業(yè)
說到在銀行業(yè)的應用，使用機器學習應用圖像識別來分類和提取數(shù)據(jù)、監(jiān)管文件授權（如身份證和駕駛證），可提升遠程用戶體驗并保障安全。
5、面部識別
面部識別是指通過深度學習算法描繪和儲存電子身份。據(jù)稱，2011年，谷歌設計了一套系統(tǒng)，該系統(tǒng)可自主學習識別貓的圖像，而且并不需要知道貓的外形。
6、無人機火災監(jiān)測
計算機視覺同樣在安全領域市場上獲得了廣泛多樣的應用。無人機可利用計算機視覺、使用紅外線圖像增強人類的森林火災監(jiān)測能力。先進算法對視頻圖像特點進行分析，如動作和亮度，從而監(jiān)測火災。該監(jiān)測系統(tǒng)提取和分析特定圖像，有助于識別模型和分辨林火與動態(tài)的區(qū)別。后者很容易被識別為火災。同時，無人機代替消防隊員在危險區(qū)域進行監(jiān)測和研究，有助于保障其安全和提升效率。無人機借助先進算法對濃煙和火勢進行分析，以評估災情蔓延的風險。
那么，計算機視覺對人類意味著什么？
計算機視覺應用于各個領域，方便了人類的生活，增加了安全性，有利于促進人類發(fā)展和進步。但是，深度學習和機器學習算法的能力會導致在隱私和道德問題相關擔憂。這就要求全球各方的集體監(jiān)管人，讓機器人視覺伴我們同行。
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