（文章來(lái)源：機(jī)器視覺(jué)前沿）

機(jī)器視覺(jué)長(zhǎng)期以來(lái)用于工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)中，以通過(guò)取代傳統(tǒng)上的人工檢查來(lái)提高生產(chǎn)質(zhì)量和產(chǎn)量。從拾取和放置、對(duì)象跟蹤到計(jì)量、缺陷檢測(cè)等應(yīng)用，利用視覺(jué)數(shù)據(jù)可以通過(guò)提供簡(jiǎn)單的通過(guò)失敗信息或閉環(huán)控制回路，來(lái)提高整個(gè)系統(tǒng)的性能。

視覺(jué)的使用并不僅僅在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域；我們也看到了相機(jī)在日常生活中的大量應(yīng)用，例如用于計(jì)算機(jī)、移動(dòng)設(shè)備，特別是在汽車(chē)中。攝像頭僅僅是在幾年前才被引入到汽車(chē)中，但是現(xiàn)在汽車(chē)中已經(jīng)配備了大量攝像頭，以為駕駛員提供完整的360°車(chē)輛視圖。

但是談到機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的最大技術(shù)進(jìn)步，可能一直是處理能力。隨著處理器性能每?jī)赡攴环约皩?duì)多核CPU、GPU和FPGA等并行處理技術(shù)的持續(xù)關(guān)注，視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員現(xiàn)在可以將高度復(fù)雜的算法應(yīng)用于視覺(jué)數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建更智能的系統(tǒng)。

首先，因?yàn)榭梢允褂孟嗤能浖_(kāi)發(fā)視覺(jué)系統(tǒng)和運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)者不需要熟悉多種編程語(yǔ)言或環(huán)境，因此降低了開(kāi)發(fā)復(fù)雜性。第二，消除了以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)上的潛在性能瓶頸，因?yàn)楝F(xiàn)在數(shù)據(jù)僅在單個(gè)應(yīng)用中的環(huán)路之間傳遞，而不是在物理層之間傳遞。

這使得整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行具有確定性，因?yàn)橐磺泄蚕硐嗤倪^(guò)程。當(dāng)將視覺(jué)直接引入控制回路中時(shí)，例如在視覺(jué)伺服應(yīng)用中，這是特別有價(jià)值的。這里，視覺(jué)系統(tǒng)在運(yùn)動(dòng)期間連續(xù)捕獲致動(dòng)器和目標(biāo)零件的圖像，直到運(yùn)動(dòng)完成。這些捕獲的圖像用于提供關(guān)于運(yùn)動(dòng)成功的反饋。有了這一反饋，設(shè)計(jì)人員可以提高現(xiàn)有自動(dòng)化的精度和精密度，而無(wú)需升級(jí)到高性能運(yùn)動(dòng)硬件。

這種系統(tǒng)的一個(gè)很好的選擇是：使用將處理器和FPGA與I／O相結(jié)合的異構(gòu)處理架構(gòu)。已經(jīng)有很多行業(yè)投資這種架構(gòu)，包括美國(guó)Xilinx公司的Zynq全可編程SoC（將ARM處理器與Xilinx 7系列FPGA架構(gòu)相結(jié)合），以及英特爾數(shù)十億美元收購(gòu)Altera等。

不幸的是，雖然這種架構(gòu)提供了很多性能和可擴(kuò)展性，但是實(shí)現(xiàn)它的傳統(tǒng)方法需要專(zhuān)業(yè)知識(shí)，特別是在使用FPGA時(shí)。這為設(shè)計(jì)者帶來(lái)了巨大風(fēng)險(xiǎn)，并有可能導(dǎo)致使用該架構(gòu)不切實(shí)際甚至不可能。然而，使用集成軟件（如NI LabVIEW），設(shè)計(jì)人員可以通過(guò)提取低級(jí)復(fù)雜性，并將所需的所有技術(shù)集成到單一開(kāi)發(fā)環(huán)境中，來(lái)提高生產(chǎn)率，降低風(fēng)險(xiǎn)。

行業(yè)內(nèi)這種機(jī)器每小時(shí)的產(chǎn)量大約為2000個(gè)零件。但是Master Machinery公司采取了不同的方法。他們?cè)O(shè)計(jì)了中央集權(quán)的、以軟件為中心的架構(gòu)，并將主機(jī)控制器、機(jī)器視覺(jué)和運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)、I／O和HMI全部集成到單獨(dú)的控制器中，所有都采用LabVIEW編程。除了不需要單個(gè)子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)成本節(jié)約之外，這種方法還具備性能優(yōu)勢(shì)，其每小時(shí)大約能生產(chǎn)20000個(gè)零件，是競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品的10倍。

Master Machinery公司成功的關(guān)鍵因素之一是能夠?qū)⒍鄠€(gè)子系統(tǒng)組合在單個(gè)軟件堆棧中，特別是機(jī)器視覺(jué)和運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)。使用這種統(tǒng)一的方法，Master Machinery公司不但簡(jiǎn)化了設(shè)計(jì)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的方式，而且還簡(jiǎn)化了如何設(shè)計(jì)整個(gè)系統(tǒng)。

機(jī)器視覺(jué)是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，需要大量的處理能力。隨著摩爾定律繼續(xù)增加處理元件（如CPU、GPU和FPGA）的性能，設(shè)計(jì)人員可以使用這些組件來(lái)開(kāi)發(fā)高度復(fù)雜的算法。設(shè)計(jì)人員還可以使用此技術(shù)來(lái)提高設(shè)計(jì)中其他組件的設(shè)計(jì)性能，特別是在運(yùn)動(dòng)控制和I／O領(lǐng)域。

隨著所有這些子系統(tǒng)性能的提高，用于開(kāi)發(fā)這些機(jī)器的傳統(tǒng)分布式架構(gòu)將面臨壓力。將這些任務(wù)整合到單個(gè)控制器中，運(yùn)行在單個(gè)軟件環(huán)境下，消除了設(shè)計(jì)過(guò)程中的瓶頸，使設(shè)計(jì)人員可以專(zhuān)注于創(chuàng)新，而不必?fù)?dān)心實(shí)施問(wèn)題。