因應機器人產業與工業自動化快速發展，結合相機與圖像處理以取代或補強人力的機器視覺技術與相關應用持續升溫，並在工業檢測與製造領域獲得了廣泛的部署。然而，對於超越傳統應用以外的日常生活與其他領域，機器視覺仍然深藏著無限潛力與商機。
過去幾年來，這個以知識為導向的產業經歷機器視覺系統的組件與模塊日益複雜化；另一方面，與機器視覺系統相關的市場應用也持續擴展到超越工業製造以外的新應用領域，特別是如今當硬體尺寸縮減以及嵌入式系統持續展現動能之際，即將來臨的納米技術、先進傳感器、機器對機器(M2M)通訊系統以及物聯網(IoT) 等新興技術發展，將進一步推動機器視覺應用擴展至消費性電子、可穿戴設備、汽車先進駕駛輔助系統(ADAS)以及智能化監控等更貼近大眾生活的領域。
根據市場調查機構MarketsandMarkets在去年發布的調查報告指出，2012年機器視覺系統與組件的全球市場規模超過30億美元，預計在 2013-2018年間將以8.2%的年複合成長率(CAGR)成長，在2018年以前達到50億美元。全球機器視覺市場帶來的新商機已經成為業界廠商關注的焦點。
CEVA公司投資者關係與企業傳播副總裁Richard Kingston透露，該公司已經將計算機視覺DSP授權給八家企業，其中包括三家移動領域的OEM廠商。而加拿大CogniVue公司業務開發副總裁 Tom Wilson也看好「可穿戴設備和汽車領域將存在非常強烈的成長商機。」
全球機器視覺市場可望在2018年以前超越50億美元大關。
Source：MarketsandMarkets
視覺處理向3D跨越
隨著Google正式發布Project Tango後，3D機器視覺變得更熱門。Kingston表示，「消費領域的3D處理主要瞄準3D成像、自然用戶接口(NUI)和3D視覺應用，如PC、筆記本電腦、平板電腦、智慧型手機和其它消費性設備。」
業界追尋3D視覺的主要原因在於解決2D機器視覺的固有局限，若能更有效地實現在分割(分離近景和遠景)、照明(用於人臉辨識)、相對位置(場景中的物體)等方面的功能，就能讓更多應用透過3D空間信息來簡化並提高視覺系統的精密度與可靠性。
但無論是3D傳感器(例如TOF相機)或以2個2D影像傳感器實現的立體傳感器，對於處理能力的要求也更高。Wilson指出，「立體匹配(使用兩個影像感 測器的輸入)要求差異映射來產生3D景深圖。這是一個非常困難的計算機視覺問題，學術界也積極研究優化立體辨識算法。」由於實現3D感測的每一種方法都存在性能的折衷， CogniVue目前正開發一種新的算法，期望針對低成本3D傳感器計算其視差圖。
處理大量實時數據需 要密集的運算能力。若是想實現穩定的3D感測映像是非常困難的，特別是對於低功耗的設備來說。為此，他強調，「CogniVue的APEX影像辨識處理 (ICP)技術能在電量有限的3D視覺應用中發揮關鍵作用。」
對於系統設計人員來說，設計一款能有效執行不同視覺算法的硬體是一項艱巨的挑戰。系統廠商選擇影像/視頻處理解決方案時，可以選擇全部集中在CPU完成，也可以選擇卸除一部份圖像處理工作給GPU，或者專為圖像處理增加硬體邏輯。在需要3D處理的應用中，GPU已經讓系統的一部份執行多種計算機視覺算法，從而有助於為通用CPU分擔工作負載。
「i.MX6擁有強大的GPU運算能力，其3D引擎GC2000內含4個渲染核心，可 提供高達30GFLOPS的運算能力，支持OpenCL 1.1 EP，」飛思卡爾(Freescale)微控制器事業部亞太區市場營銷和業務拓展經理李星宇介紹，「此外，i.MX6Q還擁有一個專用的2D引擎 (1Gpixel/s)和一個向量繪圖處理引擎。」
針對影像擷取領域，經常利用2D相機傳感器或其他光學感測技術來分析運算 3D數據。除了飛行時間法(TOF)3D成像(為目標物連續發送光線脈衝，根據光線脈衝與傳感器接收反射光線之間的時間，計算出目標物距離)，在工業製造 檢測方面較廣泛應用的是3D雷射三角法，差別在於3D雷射傳感器採用逐點掃描，而TOF相機則同時得到整幅影像的深度信息。
相較於雷射三角的3D成像方式，美商國家儀器(NI)技術營銷工程師黃翔鉎介紹，NI LabVIEW可為3D視覺應用提供雙目立體視覺功能，工程師可將2部相機安裝在物體的不同角度後，使用校準技術調校兩部相機之間的像素信息以及擷取資料，並透過LabVIEW的3D工具庫進行數學運算分析。透過一個軟硬體無縫整合的繪圖開發環境來設計3D視覺應用，更能簡化工程師的工作。
本文授權編譯自EE Times，版權所有，謝絕轉載
IP與處理器的完美結合
為了在日益精巧的機台或裝置中整合嵌入式視覺系統，需要更先進的CPU進行密集運算來處理龐大的數據量，黃翔鉎強調，這將持續對於CPU效能、功耗與資源是否足以支持強大的視覺分析運算帶來了挑戰。
CongmiVue 在官網上提到，「為了滿足不斷提高的應用需求，過去幾十年來，處理器架構持續因應不同階段而進展。1980年代的用於桌面計算機和和伺服器的 CPU；1990年代DSP出現加速音頻編解碼和無線/有線語音/數據編解碼的要求；2000年GPU達到更先進的性能與平行性，從而實現2D和3D影 像；如今，嵌入式視覺處理需要的是完全不同的處理器架構：ICP。」
Tom Wilson也指出，「新一代的視覺應用需要100倍以上的嵌入式視覺性能/功耗，為了滿足這些應用的性能和功率需求，我們必須在相同功耗下提升較傳統處理架構更高100-400倍的性能，」因此，CogniVue強調其APEX ICP技術可實現這一性能要求。
連 同APEX ICP核心、APEX程序設計工具以及一個APEX-CV嵌入式視覺功能庫，可涵蓋多種視覺應用。例如特徵檢測和搭配適用於可穿戴式(增強實境)和汽車 (光流和運動追蹤)等。他補充道：「除了常見的計算機視覺功能，CognVue還為特定應用提供更先進的產品，例如用於人臉辨識的FaceVue、用於監控 應用中運動監測的MotionVue、用於汽車車道偏離警示的FrontVue，以及用於汽車盲點監測的SideVue等。」
針對密集型運算需求，CEVA公司包括CEVA-MM3101在內的CEVA-MM3000系列使用非常高效且功能強大的向量引擎，從而實現計算機視覺所需的大量平行運算。此外，整合的功率調節單元(PSU)可在處理器內實現動態電壓調節，協助實現『永不斷線』的應用類型。
除 了CogniVue和CEVA，致力於機器視覺IP的廠商還包括Mobileye、Tensilica(現隸屬於Cadence IP部門)與Imagination Technologies等。Imagination基於『Raptor』的可合成ISP IP核心已於2014 年第一季上市，使得IP陣營的競爭愈發激烈。
多家半導體廠商則透過與專業IP廠商合作/授權的方式，推出其專用視覺處理器，包括飛思卡爾(Freescale)、德州儀器(TI)以及意法半導體(ST)等。ST與Mobileye共同開發EyeQ3圖像處理器， 可實現行人檢測；飛思卡爾基於CogiVue核心推出影像辨識處理器家族SCP2200；以色列Inuitive公司開發基於雙CEVA-MM3101引 擎的3D視覺處理器，實現3D景深圖；賽靈思(Xilinx)利用MVTec公司的HALCON以及Silicon Software公司的VisualApplets開發平台，為Zynq-7000 All Programmable SoC打造端對端的Smarter Vision開發環境。
TI旗下種類繁多的處理器產品中，KeyStone系列多核心處理器具備5.6GHz的ARM及9.6GHz的DSP處理能力，且具備比多晶片方案低功耗的優勢，適合機器視覺領域的攝影機應用；此外該公司的 Jacito 6系列車用處理器，亦可用於ADAS中的行人辨識、防碰撞警示等機器視覺功能。
機器視覺的接口之爭
機器視覺對於傳輸速度的追求催生了新一代傳感器，它們能在極高的速度下拍攝高解析度影像，但其數據量遠遠超出傳統接口的容納限制。目前較為流行的接口是GigE和USB 3.0，這兩種接口各有優勢與不足。
加 拿大Point Grey公司是USB 3.0 Vision技術委員會的共同創始廠商，曾經在2011年推出了首款量產的USB 3.0相機。該公司比較USB3.0與其他多種接口表示，USB 3.0 帶寬遠高於GigE POE，且能實現更低的CPU使用率，幾乎所有的主流計算機系統製造商都提供主板上具有USB 3.0接口的系統，預期USB 3.0可望成為市場通用的主流規格。
不過，「真正的工業應用肯定都得使用乙太網絡，」嘉影像銷售部副經理張小偉認為，「因為工業應用需要的距離較長，而且乙太網絡的抗干擾性更佳。」的確，對於傳輸距離來說，UB S3.0的線纜長度建議使用5m，而實際應用中只用到3m。
黃翔鉎則認為：「以現階段的應用需求來看，GigE和USB3.0可望在市場上共存。GigE的好處是可配置多台相機互連的網絡架構，而USB雖然帶寬較大 傳輸速率更快，但必須透過強大的USB中樞管理與傳送，成本較採用切換式的GigE更高。因此，針對遠距離、多相機的應用，以及相機數少但要求精確度與傳 輸速率的應用，仍需要分別使用GigE和USB3.0進行配置。」
此外，黃翔鉎建議，針對更高速的影像擷取應用則需使用 Camer Link規格。NI針對Camera Link相機提供專為機器視覺與科學成像應用所設計的影像擷取產品，透過軟體即可設定相機，只需簡易接線即可達到高效能的影像擷取，同時兼容於NI Vision Builder AI、LabVIEW、LabWindows/CVI、C/C++與Visual Basic。
除此之外，機器視覺領域還有一個以高階競爭姿態出現的CoaXPress介面。該接口在2009年即已推出，可讓設備(如照相機)以一根同軸電纜實現高達6.25Gbps的速度傳輸數據，在使用4根線纜時的速率高達25Gbps/相機。
CoaXpress的連接方法簡單，「這種推拉自鎖系統，確保了在工業應用的可靠性。」比利時Euresys公司CEO Marc Damhaut展示該公司支持該新接口的Coaxlink系列。
CoaXpress目前和Camera Link一樣需要透過一張截取卡，但可實現比Camera Link更快的傳輸速度。然而，CoaXPress的成本高昂仍是其於普及道路的一大阻礙。
由於CoaXpress接口具有在更遠距離以更高速率進行影像擷取的優勢，黃翔鉎預期，隨著數據量的需求持續進展到超過Gb級，未來在CoaXpress技術發展更成熟後，可望在相機影像擷取領域取代GigE和USB3.0成為市場主流。
原文網址：https://read01.com/GPMox5.html
| 機器視覺 定焦未來製造 |
相較於其他自動化技術，機器視覺雖然尚屬新興發展，但做為自動化領域一環，應用已逐漸成熟；在技術上各種新元件及介面的導入，讓視覺應用大放異彩，而各類技術的相互競逐，工業相機規格已百花齊放。
早期在工業自動化的流程中，最常看見的景象就是一批檢視人員站在傳輸帶的兩側，對產品進行檢測。這種人工檢驗作業雖然適應力大、知覺度高；但是人工作業往往隨著作業人員的身體、精神狀況影響，而有相當出入；檢驗的準確性更容易因設備的複雜度、工作時間、工作壓力而下降。
完善系統整合提升效益
機器視覺的系統整合相當重要，必須透過全方位佈局提供軟硬體元件與技術整合，才能達成最精準的效益。
導入機器視覺後，透過視覺分析進行品質管控檢測，以及定位量測等工作，同時配合運動控制系統，在檢測過程中，機器視覺負責影像檢測，發現品質不合產品，立即做出判斷，讓運動控制設備執行剔除動作，提昇自動化程度，將人力成本降到最低。既然存在相當的優勢，這樣的新興技術即成為自動化技術發展的一項重點。
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機器視覺做為自動化系統的一環，系統整合相當重要，必須透過全方位佈局提供軟硬體元件與技術整合，才能達成最精準的效益。一個典型的工業機器視覺系統，工業相機、工業鏡頭、影像擷取、光源、系統平台軟體，在選擇過程中存在很多問題主要貫串其中的兩個重點，也是機器視覺最基本的項目，就是「取像」與「通訊連結」。
而這些部分，也可以從目前工業相機的發展趨勢上進行分析，兆鎂新 Technica
Account Manager曾慶國指出，觀察工業相機的發展，會發現近年的變化，愈來愈趨近應用導向，在應用要求下，包括解析度逐漸提升、取像即時性要求提高，以及因應不同待測要求的光感應攝影機的問世，都是在不同應用面向中所做的技術提升。
CCD淡出 CMOS躍居主流
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解析度與光感應，均是透過取像的感光元件達成。過去工業相機的感光元件多是以CCD為主，這也是市場上的主流應用，CCD具備高靈敏度、低圖像雜訊的特點，自然成為工業相機感光元件的首選；不過現在半導體技術蓬勃發展，帶動CMOS的技術提升，加上生產成本較低，導入相關技術可有效降低機器視覺系統的整體造價，在此態勢下，CCD逐漸失去市場，尤其在市場主力Sony關閉CCD產線後，CMOS幾乎已獨佔市場，以兆鎂新為例，近年來的產品就以CMOS為大宗，近期推出的GIGE VISION 33 系列就採用Sony IMX 174感光組件，
曾慶國表示以CCD抗雜訊的技術較佳，在動態成像的水準較高，較常用於科學研究與工業高端應用；至於CMOS，它的特色在於省電、體積小，加上製程成本較低，取像較為快速，適合一般工業自動化應用上高速檢測的需求，不過近期CMOS的效能已不遜於CCD，因此市場上CCD的應用已漸少，CMOS躍居主流。
在傳輸介面部份，曾慶國則指出，隨著這幾年機器視覺產業的發展，對於產品品質記錄及可後續追溯性檔案的需求也逐漸提升，機器視覺已成為生產過程中的關鍵技術之一，通訊的要求也被更形重視，目前機器視覺的兩大主流介面為GigE Vision與USB3.0。
GigE Vision與USB 3.0 並肩主宰市場
USB 3.0介面的高傳輸、高啟動速度、隨插即用、小體積等特色，讓它成為機器視覺領域的新寵兒。
GigE Vision與一般機器視覺攝影機最大差異在於使用了乙太網路技術，GigE Vision採用了IEEE 802.3標準，可同時使用TCP與UDP兩種通訊協定，TCP的特點在於保證可確實傳送，為了解決過去工控業界對乙太網路穩定性的疑慮，GigE Vision在接收封包後，都會主動回傳訊息，若有遺失，系統會立即處理，至於UDP雖然在傳輸穩定性上不如TCP，不過傳輸效率方面則有所提昇，GigE Vision兼具兩種標準之長，提供了穩定度與速度均佳的選擇。
在傳輸距離方面，GigE Vision有效傳輸距離可達100公尺，相對於IEEE 1394的4.5公尺、Camera Link的7公尺、USB3.0的3公尺都更長，現在機器視覺的應用越來越廣，在部份量測範圍較大之處，檢測時X、Y軸的距離都必須加長，此時傳輸距離成為機器視覺設計時，相當重要的考量。
頻寬部份，四種標準每秒的傳輸速率依序為IEEE 1394的64 MB/S、GigE Vision的100 MB/S、Camera Link的650 MB/S、USB3.0的3公尺，現在檢測對精細度要求越來越高，影像解析度也一再提高，傳輸頻寬成為標準制定時的重點，就目前標準來看，Camera Link的頻寬居各標準之首，不過如果計算單位平均成本，Camera Link反而最高，成本與效率要如何拿捏，端視使用者狀況。
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USB 3.0介面的高傳輸、高啟動速度、隨插即用、小體積等特色，讓它成為機器視覺領域的新寵兒，過去USB 3.0被質疑的原因，主要原因來自於對USB 2.0的尷尬情結，USB雖然已是在中階領域被廣泛接受的標準，但尷尬的是它在工業應用上的穩定性仍有待提升；加上其缺乏傳統工控I/O通訊埠必須「鎖上」的架構，以及傳輸距離的相關限制，不過後相關疑慮逐漸被克服，大約從2012 年，開始有廠商推出USB 3.0介面的工業相機，尤其在2013年符合工業規範的USB3.0標準制定完成後，相關介面的工業相機陸續上市，如今已成為與GigE Vision比肩的工業相機兩大主流傳輸介面。
泛用與專用並行
傳統製造業與電子業仍為機器視覺的最主要應用，不過近年來非製造端的商業應用也逐漸崛起。
在應用領域部份，曾慶國指出，傳統製造業與電子業仍為機器視覺的最主要應用，不過近年來非製造端的商業應用也逐漸崛起，例如VR(虛擬實境)就會使用多台工業等級相機以環景接圖的方式建構虛擬場景，另外3D掃描也是機器視覺的重要趨勢，3D掃描以至少兩台工業相機加上影像軟體，建構檢測物的3D外觀形狀，不過目前2D的面區域檢測仍為機器視覺的主流應用，像兆鎂新就以2D為主3D為輔，架構完整產品線。
至於現在自動化領域逐漸走向「行業化」設計，意即針對單一產業如電子、醫療、運輸等領域設計專用產品，曾慶國表示，機器視覺作為整體自動化系統衣部份，針對單一市場設計產品的需求並不高，目前多數廠商的產品仍都設計為泛用型，兆鎂新也是如此，不過為了滿足不同需求的客戶，兆鎂新也有專案設計服務，例如與相機與主機板整合的板機產品就是一例，這類型產品因非整機，其設計彈性相當大，可提供客戶更多元的選擇，曾慶國最後表示，隨著應用快速擴張，機器視覺在軟硬體兩端的設計都必須更靈活，方能貼近應用端，創造出更高產品效益。
Reference: https://www.ctimes.com.tw/DispArt/tw/%E5%B7%A5%E6%A5%AD%E7%9B%B8%E6%A9%9F/CMOS/USB-3.0/%E5%85%86%E9%8E%82%E6%96%B0/%E5%93%81%E8%B3%AA%E7%AE%A1%E6%8E%A7%E6%AA%A2%E6%B8%AC/1607011040Y9.shtml
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