由世界多个权威机构、研究所共同选定的“2017全球十大新兴技术”中，排名第三的是“深度学习与机器视觉”。“机器视觉”容易理解，就是我们常说的“计算机的图像识别能力”，但“深度学习”是什么？难道计算机自个儿也会“深度学习”？如果是这样的话，“深度学习+机器视觉”将怎样改变我们的生活？让我们从头慢慢说来吧。

机器视觉

机器视觉，简单地说就是用机器代替人眼来进行识别、测量、判断等。机器视觉系统在电子产品生产的检测环节中，应用普遍。例如：当代的印刷电路板的集成度高（元器件多且密），先进的检测方法成为把关电子产品质量的关键。

传统的方法采用肉眼检测，因此容易出现漏检，以及检测速度慢、检测时间长、成本高等的问题，明显地落后于现代生产的需求。

 传统的人工检测方法

机器视觉系统的检测，首先是通过工业相机（图中CCD Camera）摄取检测图像，然后将图像转化为数字信号，再通过计算机对图像数字信号进行处理，得到各种目标的图像特征值，由此实现零件识别，或缺陷检测等多种功能。

机器视觉系统

机器视觉的检测

机器视觉的检测，大大提高了检测的效率和精度。而且，在不适合人工作的环境，机器视觉检测派上用场，大展身手，保障了人员的健康与安全。

深度学习

什么是深度学习？百度的解释很专业，可惜一般老百姓读不懂。我们还是从生活入手吧。我们智能产品，比如手机，它会拍照，但不会看照片，它不知照片里的是猫，是狗，还是人？但现在出现了“深度学习”，它大大提升了智能产品（计算机）理解事物的能力，尤其是卷积神经网络的使用，使计算机具备辨别猫、狗、人的能力，能进行视觉识别、语音识别、情感识别、语言处理等，表现惊人。我们来看看“机器视觉+深度学习”在收款结算、医学诊断、工业制造的应用实例吧。

收款机器人

收款机器人有5只“眼睛”（视觉识别的装置），一只在秤台顶部，另外四只在秤台四角。任何商品它都可以准确识别，如衣服、水果，甚至是蛇果或红富士、盘菜里有多少粒猪肉丸和牛肉丸，它都看得、数得一清二楚，然后顾客自动扫码结账，实现无人超市。

 识别单个商品，并扫码结账

识别多个商品，并扫码结账

医学诊断

早在去年底，IBM 就开发了一种新技术：护士只需利用皮肤镜，拍摄一张患者病变处的照片，上传到云端分析服务中心，不久就能获得详细的检测报告。医生只需分析报告中的数据，就能判断病人是否患了黑色素瘤、皮肤癌，就像现在的血液测试一样方便、快捷。除了检测皮肤癌，检测报告中的数据还涉及到患者的皮下细胞结构，据此，医生能及时判定患者是否还罹患其他疾病的可能。

工业制造

近日，美国卡内基梅隆大学研发出一款视觉+触觉的新型机器人。它的手能像人手那样，自如地抓取任何形态的物品。这主要依赖它手指的末端，叫做Fingervision的夹持器。

Fingervision夹持器

 机器手

Fingervision用3D打印制造，外部有一层透明的硅胶套，硅胶套上附着了许多用于检测的黑点。当Fingervision抓取物体时，硅胶表面的黑点通过内置小型摄像机，捕捉黑点区域的形变特征，然后Fingervision做出判断，进行抓取。

夹持器抓取纸张

 夹持器从瓶内抓出花朵

Fingervision能够感知物体是否滑动，进而控制握力，完成一系列动作，例如，剥香蕉皮。在接触到熟悉的物体时，Fingervision会牢牢抓住，碰到不熟悉的物体时，它会将手臂挪开。

夹持器正在剥香蕉皮

研究人员正努力把Fingervision传感器覆盖到机器人全身，这样机器人就能在更多的领域代替人工劳作，独立完成任务。

具备视觉和触觉的新型机器人

以上3个还只是“深度学习+机器视觉”的初步应用。未来研究进一步成熟，研究成果更多地落实到日常生活。如：机器人能独立为我们诊病、把脉开方，还能准确检查出青光眼、乳腺癌、糖尿病等的高危患者，让他们及早预防。智能空调机能感知我们的身体状态，自动地为熟睡中的我们调节温度、风向，以及创造舒适的睡眠环境。

难怪科学家预测，在深度学习的帮助下，计算机的图像识别能力开始超越人类。机器视觉技术在自动驾驶、医学诊断、保险索赔的破损评估、水位监测、农业生产等领域将有广泛的应用前景。

关键词:机器视觉 人工智能 深度学习 测量 卷积神经网络 自动驾驶 智能

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编辑：王以京

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