机器视觉全面进化 对话智慧新世界

　　- 摘自2014.6【智能工业特刊】“i创新”栏目

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　　由于全球制造中心逐步向中国转移，机器视觉系统已成为各大半导体原厂的重点关注市场。如何为“眼盲”设备提供“视力”或“视觉”，从而提高产品质量、提高生产力并降低成本？众多知名半导体厂商纷纷通过开发新型机器视觉系统来巩固并促进未来工业自动化产业的良性发展。有鉴于此，本期2014年6月“智能工业”特刊“i创新”栏目主题将聚焦于“智能工业下机器视觉的未来”探讨。

　　在人工成本急剧上升、产业结构升级的宏大背景下，中国不断出台新的政策支持工业机器人的发展。2014年伊始，中国工业机器人即迎来重大利好。工信部发布《关于推进工业机器人产业发展的指导意见》，针对中国工业机器人的发展现状，《意见》提出了具体目标，包括到2020年，高端产品市场占有率提高到45%以上，机器人密度（每万名员工使用机器人台数）达到100以上，等等。这意味着政府认为在未来6年内中国工业机器人的保有量将增长4倍。

　　芯片商与工业电脑系统集成商正大举抢攻机器视觉应用商机。工业型机器人应用前景看好，连带让机器人内部控制元件的行情跟着看俏，包括MCU、DSP、FPGA、工控平台等解决方案供应商亦正大举献计，飞思卡尔（Freescale）、莱迪思（Lattice）、美国国家仪器（National Instruments）、凌华（ADLINK ）等业界一众知名大厂，期许能顺着智能工业与自动化的潮流，推出从机器视觉、测试测量和运动控制等工业热点设计方案，大发智能工业财。

　　工业型机器人需求崛起，可望带动庞大市场商机。工业型机器人的核心能力在于机器视觉与运动控制；而目前最普遍的工业型机器人样态即是模仿人类手臂的机器手臂，而机器视觉作为工业机器人的“眼睛”和感知器官，对图像捕捉与处理能力要求非常高，已然成为工业的智能化的关键所在。

　　机器视觉正迎来全新的发展机会

　　飞思卡尔微控制器事业部亚太区市场营销和业务拓展经理 李星宇表示，工业自动化正在迈向工业智能化。业内专家认为，人口红利的刘易斯拐点将会在2015年出现。随着劳动人口的下降和老龄人口的上升，许多企业将面临劳动力成本上升的问题，因此对于工业智能化有强烈的需求。这为机器视觉带来了全新的应用。

　　李星宇进一步指出表示，目前简单劳动的机器替代趋势已经形成，而具有机器视觉智能设备可以帮助自动化设备实现高度灵活的配置，以及适应更加复杂的作业任务，例如物流分拣，产品品质检测、高精度加工、装配工作等，而通过M2M的互联，更有助于提高自动化系统内部各个单元的协作效率，从而扩大机器替代人力劳动的范围。据国际机器人联合会此前预测，到2014年，中国将成为全球工业机器人的最大市场，年均销售增长率达到25%。我们注意到，汽车制造，电子装配，仓储物流以及建材生产等行业对于工业机器人的需求非常旺盛。

　　机器视觉的另一个应用是钢铁工业，包括焊缝的自动跟踪，带钢表面缺陷的自动检测、连铸、轧钢等工序中的品质控制等等。考虑到中国庞大的钢铁工业规模，机器视觉技术带来的经济回报可达千亿元的量级。这些技术同样可以使玻璃、石化等传统行业受益。

　　
　　飞思卡尔微控制器事业部亚太区市场营销和业务拓展经理 李星宇表示，工业自动化正在迈向工业智能化。

　　i.MX6——机器视觉应用的制胜利器

　　i.MX6非常突出的一个优势是它提供了OpenCL支持，为什么OpenCL对于机器视觉如此关键？

　　事实上，机器视觉系统需要进行大量并行的数据运算，包括图像校正、图像灰度化及二值化、图像分割与裁剪，边缘检测等等。目前许多机器视觉算法基于开源的OpenCV来实现OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个致力于实时处理计算机视觉运算的开源库，至今已有超过250万的用户。虽然OpenCV的目标是能够实时的处理计算机视觉问题，但是大多数计算机视觉的算法太过复杂，无法在CPU上实时执行。而计算机视觉的大多数算法具有天生的并行性，因此非常适合在GPU和APU上执行并获得极大的加速。

　　OpenCL正是为满足这样的需求而定义的。OpenCL（Open Computing Language）是一个在异构平台如CPU和GPU上高效执行程序的开源计算框架，使得GPU可以分担CPU的计算负荷。它使应用程序能够在GPU上执行，使GPU可以不仅执行图形程序，而且可以执行通用计算程序（GPGPU）。利用OpenCL加速，可以GPU强大的并行处理能力和可编程流水线处理图形算法，在性能上大大超越了传统的CPU。

　　为机器视觉的安全保驾护航

　　李星宇强调，在机器视觉应用领域，客户最具价值的资产就是其软件算法，如何防止算法被窃取显得至关重要。在物联网时代，当机器视觉被应用在工厂产线、安保领域、或者是各类机器人上时，一旦其受到网络攻击，控制权被夺取的话，产生的后果将是灾难性的。这就要求机器视觉必须是部署在可靠的硬件执行环境中。

　　i.MX6提供非常完善的安全特性来保证用户的知识产权和设备运行可靠性。其中包括：

　　1. 可信执行环境；

　　2.高可靠性启动（HAB）；

　　3.硬件加密引擎（CAAM）以及随机数生成器（RNG）；

　　4. 安全存储区（Secure RAM）。

　　FPGA+工业物联网=高效的工业系统

　　机器视觉已开始在智能工厂的产线上发挥重要功能，成为智能制造中不可或缺的要角。机器手臂可取代人工进行焊接、涂装及装配等流程，达到更经济、快速和准确完成标准的常规作业；而随着机器手臂日益受到重视，在机器手臂马达控制中担当重任的MCU和低功耗灵活与高处理能力的FPGA等关键器件，亦可望跟着受惠。

　　
　　莱迪思半导体通讯及工业部门高级总监Jim Tavacoli表示，机器视觉将结合工业控制系统分析数据，从而实现更为高效的工业系统。

　　莱迪思半导体通讯及工业部门高级总监Jim Tavacoli表示，随着百万像素相机和多个图像传感器的广泛应用，市场将产生以下三种需求：1） 新的图像传感器接口；2） 以低功耗实施图像信号处理；3） 小尺寸封装。FPGA架构尤其适合接口和图像信号处理，而莱迪思专注于外形小巧的低功耗芯片产品，在服务于新兴工业市场方面处于有利地位。

　　工业物联网也离不开机器视觉。工业物联网是一个有着巨大增长潜力的市场，用户需要收集传感器数据，有时还要将这些数据与来自机器视觉的图像传感器数据结合在一起，以实现更好的智能化功能。物联网的兴起带来了庞大的传感器需求，这意味着随时随地使用更多连接，同时也提出了多样化的传感器接口需求。

　　Tavacoli指出，机器视觉将继续利用针对移动应用开发的技术，通过工业控制系统提供详尽分析，连接到云系统进行分享和大数据处理，从而实现更为高效的工业系统。

　　Tavacoli进一步强调，安全、高能效、可远程升级的工业系统将需要长达10年时间进行开发和部署。这一目标要通过几代系统才能实现，它们可为当前工业系统提供持续演进的增强功能。

　　值得指出的是，当前工业系统供应商在连接性、外形尺寸和功耗方面都面临着日益严峻的挑战。或许，莱迪思可以运用其在智能手机、平板电脑和可穿戴设备领域积累的FPGA专业经验并将其应用到工业领域中，进一步推动机器视觉乃至智能工业的发展。