近年来，人工智能技术正在重塑着我们生活的方方面面，改变着我们所处的这个世界。不仅仅是提升我们个人的生活，同时也在改变着企业的操作流程和管理方式。
    在人工智能技术的驱动下，实体经济正在经受着数字化的改革升级，而改变实体经济的排头兵除了样式各异的机械臂还有一种在外界看来并不太起眼的技术——机器视觉。

在沉默中跑步前进的机器视觉技术
    据悉，机器视觉是人工智能发展较为快速的一个分支。机器视觉作为生产过程中关键技术之一，在机器或者生产线上，机器视觉可以检测产品质量或指导机器人完成组装工作，与整个生产密切相关。
那么究竟什么是机器视觉？
    简单来说，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。这项技术包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术等。
    主要原理是机器视觉产品采集摄取目标的图像，然后通过图像系统，进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
    由于机器视觉可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，未来这项技术将被广泛地用于金融行业、 医疗行业、交通航海行业以及军事行业领域等，不过，机器视觉产品才刚刚起步。
    在国外，机器视觉的应用相当普及，主要集中在电子、汽车、冶金、食品饮料、零配件装配及制造等行业。机器视觉系统在质量检测的各个方面已经得到广泛的应用。
    随着国内制造业的快速发展，对于产品检测质量的要求不断提高，各行各业对图像和机器视觉技术的工业自动需求将越来越大，因此机器视觉在未来制造业中将会有很大的发展空间。
2018年机器视觉三大落地成熟应用
    其实，机器视觉作为新一代的通用技术，在2018年已经展露头角，并在多个领域正式落地开花。而应用最为成果的案例莫非是医疗、金融和运维三大方面了（玻纤行业目前也已成功应用机器视觉技术）。

    首先，在医疗领域，机器视觉被应用到提供辅助诊疗，癌症检测和机器人手术等方面，帮助医生定位病症分析病情，辅助做出诊断。虽然还说不上完全取代，但是机器视觉已经能够在很多方面帮到医生及患者。

    数据显示，国内AI+医疗市场2018年规模将达到200亿，并继续保持超高增速。而今年伊始AI+医疗的创业公司融资的消息更是层出不穷。
    此外，智能医疗机器人主要指用于外科手术、功能康复及辅助护理等方面的机器人。当下辅助手术的机器人主要在肾脏、眼科疾病等细分领域进展较快，一些老牌医疗器械公司，还得到了Verb Surgical及谷歌系公司的技术支持，包括机器学习技术以及强大的图像处理技术。
    其次，在金融机构的业务场景中机器视觉已经得到了很好的应用，能够帮助金融机构更快更好的认识客户，尤其是渠道端，通过对客户无感知的识别，可以提高客户体验。同时结合大数据的应用，打造用户画像，进行用户行为分析。

    另外，机器视觉在后台替代人工对客户身份进行审核，大大降低了运营成本。同时可以以人脸打造员工的唯一身份ID，解决通行，考勤，系统登录等问题。

    同时，伴随着移动支付技术兴起，生物识别技术逐步成为在线金融安全保障的必备选择。由于每个人的生物特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，不同于静脉、指纹、声纹、人脸、虹膜等特征，较为不易被伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认证成为市场新宠。
    这样一来，不仅给用户带来便捷的体验，而且具有较高的安全性与可靠性。随着多维度生物识别与支付技术的发展，交叉应用的生物识别技术不再仅作为支付验证手段，还可以通过与安全、监控、管理系统的整合，实现高效的反欺诈预防与管理。
    第三，在运维管理方面，除了应用于工厂自动化产品筛选。利用无人机与机器视觉相结合还能够去胜任那些对人类来说极具危险和挑战的情景运维工作。
比较典型的是在全球风电行业，数据显示，这个行业每年有 250 亿美金投入风电机运维，在中国大概占到整个市场的三分之一，而且中国是增速最快的市场，在中国有 40 多万台风电机组，有些在岸上而有些是海上风电机组。
据了解，运维工作相当复杂和危险，需要工程师们爬到风机顶端，必须借助、梯子和非常昂贵的设备做检查，通常情况下 4 个人要花半天才能完成一次风机检查，他们每年需要做两次这样的检查。
    一个典型的风机可能需要 100-200 万才可以安装好，要更换一个叶片，可能需要花十万到几十万美元，如果你做一个简单的维修，也要花几千美元。所以，需要做定期检查，才可以发现细微的问题，在成本快速上升之前，快速解决这些问题，减少运维的成本。
而今天在机器视觉和无人机的结合下，这个过程已经能够变成一个全自动化的过程了，不仅更快、更便宜、更安全，而且只需要机器人就可以完成了。这种机器人不需要任何人工控制就能够完成任务，在 15-30 分钟内拍摄高清晰度的照片。

    同样的在玻璃纤维行业，在织造过程中，由于受到各种生产工艺、环境以及人为因素的限定，织物会混入一些断针、铁丝、纸片、不干胶、黑色杂物等异物；织物表面还可能会有一些污纱、毛团、断纱等织造的缺陷。机器视觉能有效代替人工操作，实时跟踪，对采集到的图像进行分析处理，做到发现缺陷及时停车报警，以便人工干预和处理，省人提效、稳定质量、降低生产成本。

    可见，机器视觉正在逐步深入到各行各业的场景中。正如人的眼睛一样，机器视觉就是人工智能时代机器的眼睛，其重要性不言而喻。毫不夸张地讲，在任何一个行业，我们都可以发挥技术的价值撬动潜力，更好的保证数字化技术得到广泛应用，另外在零售、自动驾驶、远程医疗等各个领域，计算机视觉都是大有可为的，甚至带来颠覆行业的改变。
来源：中国质量新闻网，责编：西安获德

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