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大数据时代,机器视觉技术有着怎样的动向?
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时间:2014-01-14 17:05:19

        2008年全球产生的数据量为0.49ZB【1ZB=1024EB=(1024)4GB】,2009年数据量为0.8ZB,到10年,数据量就高达1.82ZB了,而自从2012年以来的种种数据资料更是显示大数据时代已然带来。机器视觉是一项通过成像组件获取目标信息数据,并进行传输、处理与储存的新型自动化成像技术,以传输数据量大、传输速度快、成像质量高、成像稳定性强等多项性能优势完美地替代了人眼在工业生产、交通监控、医学诊断以及天文观测等领域中的应用作用。那么,随着大数据时代的到来,机器视觉技术会发生怎样相应的变化?其又如何在市场中更好的发展呢?

        机器视觉替代人工视觉是时代发展的必然趋势

        机器视觉系统最基本的特点就在于提高了生产的灵活性和自动化程度,在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,以及在大批量重复性工业生产过程中,机器视觉技术都能有着很好的适用性。例如,借助于机器视觉技术的自动识别功能,许多流水线上的高度重复性检测工作都可以不再依靠大量的人力物力来完成,大大地提高了检测的准确度与效率。因此,可以说,机器视觉替代人工视觉是时代发展的必然趋势。

        机器视觉技术可以利用机器替代人眼进行定位、识别、监测、测量以及检测,例如可以分析零部件是否存在缺陷,可以对目标尺寸、形状等信息进行度量,还可以对周围环境进行感知,进而完成建模等。

        机器视觉与大数据时代形成良性互动

        虽然,机器视觉技术在我国的起步相对较晚,但在国外发达国家,其存在已经有着相当长的一段时间了,技术发展的也较为成熟,例如美国、德国等。自进入大数据时代以来,这些机器视觉大国也推出了相应的发展计划,例如美国政府公布的“大数据研发计划”中就包含了一个旨在为机器建立视觉智能的Mind's Eye项目。该计划称,传统的机器视觉研究的对象选取广泛的物体来描述一个场景的属性名词,而Mind's Eye旨在增加在这些场景的动作认识和推理需要的知觉认知基础,从而建立一个更完整的视觉智能效果。

        对于依赖数据规律的机器视觉算法来讲,大数据无疑为人们进一步发现人类的认知机理,实现更加鲁棒的机器视觉算法提供了可能。而另一方面,随着机器视觉系统更加鲁棒稳定、更加智能,它在收集、分析、处理海量信息方面也将具有更加显著地优势。因此,可以说机器视觉与大数据时代形成了良性的互动,机器视觉技术在大数据时代的推动下不断完善,而后,其不断完善的技术又为大数据时代的发展提供了技术支持。由此,我们也看到了走在信息科技前沿的美国在机器视觉与大数据时代的互动关系方面的又一次抢先洞察先机。

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