隨著機(jī)器視覺技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)很多需要人工來手動(dòng)操作的工作，漸漸地被機(jī)器所替代。傳統(tǒng)方法做目標(biāo)識(shí)別大多都是靠人工實(shí)現(xiàn)，從形狀、顏色、長(zhǎng)度、寬度、長(zhǎng)寬比來確定被識(shí)別的目標(biāo)是否符合標(biāo)準(zhǔn)，最終定義出一系列的規(guī)則來進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。這樣的方法當(dāng)然在一些簡(jiǎn)單的案例中已經(jīng)應(yīng)用的很好，唯一的缺點(diǎn)是隨著被識(shí)別物體的變動(dòng)，所有的規(guī)則和算法都要重新設(shè)計(jì)和開發(fā)，即使是同樣的產(chǎn)品，不同批次的變化都會(huì)造成不能重用的現(xiàn)實(shí)。

       而隨著機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，很多肉眼很難去直接量化的特征，深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)這些特征，這就是深度學(xué)習(xí)帶給我們的優(yōu)點(diǎn)和前所未有的吸引力。很多特征我們通過傳統(tǒng)算法無法量化，或者說很難去做到的，深度學(xué)習(xí)可以。特別是在圖像分類、目標(biāo)識(shí)別這些問題上有顯著的提升。

       視覺常用的目標(biāo)識(shí)別方法有三種：Blob分析法（BlobAnalysis）、模板匹配法、深度學(xué)習(xí)法。下面就三種常用的目標(biāo)識(shí)別方法進(jìn)行對(duì)比。

Blob分析法（BlobAnalysis）

        在計(jì)算機(jī)視覺中的Blob是指圖像中的具有相似顏色、紋理等特征所組成的一塊連通區(qū)域。Blob分析（BlobAnalysis）是對(duì)圖像中相同像素的連通域進(jìn)行分析(該連通域稱為Blob)。其過程就是將圖像進(jìn)行二值化，分割得到前景和背景，然后進(jìn)行連通區(qū)域檢測(cè)，從而得到Blob塊的過程。簡(jiǎn)單來說，blob分析就是在一塊“光滑”區(qū)域內(nèi)，將出現(xiàn)“灰度突變”的小區(qū)域?qū)ふ页鰜怼?br />
       舉例來說，假如現(xiàn)在有一塊剛生產(chǎn)出來的玻璃，表面非常光滑，平整。如果這塊玻璃上面沒有瑕疵，那么，我們是檢測(cè)不到“灰度突變”的；相反，如果在玻璃生產(chǎn)線上，由于種種原因，造成了玻璃上面有一個(gè)凸起的小泡、有一塊黑斑、有一點(diǎn)裂縫，那么，我們就能在這塊玻璃上面檢測(cè)到紋理，經(jīng)二值化（BinaryThresholding）處理后的圖像中色斑可認(rèn)為是blob。而這些部分，就是生產(chǎn)過程中造成的瑕疵，這個(gè)過程，就是Blob分析。
        Blob分析工具可以從背景中分離出目標(biāo)，并可以計(jì)算出目標(biāo)的數(shù)量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關(guān)斑點(diǎn)間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。在處理過程中不是對(duì)單個(gè)像素逐一分析，而是對(duì)圖像的行進(jìn)行操作。圖像的每一行都用游程長(zhǎng)度編碼（RLE）來表示相鄰的目標(biāo)范圍。這種算法與基于像素的算法相比，大大提高了處理的速度。

       針對(duì)二維目標(biāo)圖像和高對(duì)比度圖像，適用于有無檢測(cè)和缺陷檢測(cè)這類目標(biāo)識(shí)別應(yīng)用。常用于二維目標(biāo)圖像、高對(duì)比度圖像、存在/缺席檢測(cè)、數(shù)值范圍和旋轉(zhuǎn)不變性需求。顯然，紡織品的瑕疵檢測(cè)，玻璃的瑕疵檢測(cè)，機(jī)械零件表面缺陷檢測(cè)，可樂瓶缺陷檢測(cè)，藥品膠囊缺陷檢測(cè)等很多場(chǎng)合都會(huì)用到blob分析。
但另一方面，Blob分析并不適用于以下圖像：1.低對(duì)比度圖像；2.必要的圖像特征不能用2個(gè)灰度級(jí)描述；3.按照模版檢測(cè)(圖形檢測(cè)需求)。
       總的來說，Blob分析就是檢測(cè)圖像的斑點(diǎn)，適用于背景單一，前景缺陷不區(qū)分類別，識(shí)別精度要求不高的場(chǎng)景。

模板匹配法

       模板匹配是一種最原始、最基本的模式識(shí)別方法，研究某一特定對(duì)象物的圖案位于圖像的什么地方，進(jìn)而識(shí)別對(duì)象物，這就是一個(gè)匹配問題。它是圖像處理中最基本、最常用的匹配方法。換句話說就是一副已知的需要匹配的小圖像，在一副大圖像中搜尋目標(biāo)，已知該圖中有要找的目標(biāo)，且該目標(biāo)同模板有相同的尺寸、方向和圖像元素，通過統(tǒng)計(jì)計(jì)算圖像的均值、梯度、距離、方差等特征可以在圖中找到目標(biāo)，確定其坐標(biāo)位置。
       這就說明，我們要找的模板是圖像里標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)存在的，這里說的標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)，就是說，一旦圖像或者模板發(fā)生變化，比如旋轉(zhuǎn)，修改某幾個(gè)像素，圖像翻轉(zhuǎn)等操作之后，我們就無法進(jìn)行匹配了，這也是這個(gè)算法的弊端。
       所以這種匹配算法，就是在待檢測(cè)圖像上，從左到右，從上向下對(duì)模板圖像與小東西的圖像進(jìn)行比對(duì)。

       在opencv中有cv2.matchTemplate(src,templ,result,match_method)方法可以調(diào)用，src是待檢測(cè)圖像，templ是模板庫(kù)，match_method是匹配的方法。          這種方法相比Blob分析有較好的檢測(cè)精度，同時(shí)也能區(qū)分不同的缺陷類別，這相當(dāng)于是一種搜索算法，在待檢測(cè)圖像上根據(jù)不同roi用指定的匹配方法與模板庫(kù)中的所有圖像進(jìn)行搜索匹配，要求缺陷的形狀、大小、方法都有較高的一致性，因此想要獲得可用的檢測(cè)精度需要構(gòu)建較完善的模板庫(kù)。

深度學(xué)習(xí)法

        2014年R-CNN的提出，使得基于CNN的目標(biāo)檢測(cè)算法逐漸成為主流。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，使檢測(cè)精度和檢測(cè)速度都獲得了改善。
        自從AlexNet在比賽中使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)而大幅度提高了圖像分類的準(zhǔn)確率，便有學(xué)者嘗試將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到目標(biāo)類別檢測(cè)中。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅能夠提取更高層、表達(dá)能力更好的特征，還能在同一個(gè)模型中完成對(duì)于特征的提取、選擇和分類。

       在這方面，主要有兩類主流的算法：
       一類是結(jié)合RPN網(wǎng)絡(luò)的，基于分類的R-CNN系列兩階目標(biāo)檢測(cè)算法（twostage）；
       另一類則是將目標(biāo)檢測(cè)轉(zhuǎn)換為回歸問題的一階目標(biāo)檢測(cè)算法（singlestage）。
       物體檢測(cè)的任務(wù)是找出圖像或視頻中的感興趣物體，同時(shí)檢測(cè)出它們的位置和大小，是機(jī)器視覺領(lǐng)域的核心問題之一。

        物體檢測(cè)過程中有很多不確定因素，如圖像中物體數(shù)量不確定，物體有不同的外觀、形狀、姿態(tài)，加之物體成像時(shí)會(huì)有光照、遮擋等因素的干擾，導(dǎo)致檢測(cè)算法有一定的難度。進(jìn)入深度學(xué)習(xí)時(shí)代以來，物體檢測(cè)發(fā)展主要集中在兩個(gè)方向：twostage算法如R-CNN系列和onestage算法如YOLO、SSD等。兩者的主要區(qū)別在于twostage算法需要先生成proposal（一個(gè)有可能包含待檢物體的預(yù)選框），然后進(jìn)行細(xì)粒度的物體檢測(cè)。而onestage算法會(huì)直接在網(wǎng)絡(luò)中提取特征來預(yù)測(cè)物體分類和位置。

        深圳市雙翌光電科技有限公司是一家以機(jī)器視覺為技術(shù)核心，自主技術(shù)研究與應(yīng)用拓展為導(dǎo)向的高科技企業(yè)。公司自成立以來不斷創(chuàng)新，在智能自動(dòng)化領(lǐng)域研發(fā)出視覺對(duì)位系統(tǒng)、機(jī)械手視覺定位、視覺檢測(cè)、圖像處理庫(kù)等為核心的20多款自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品。涉及自動(dòng)貼合機(jī)、絲印機(jī)、曝光機(jī)、疊片機(jī)、貼片機(jī)、智能檢測(cè)、智能鐳射等眾多行業(yè)領(lǐng)域。雙翌視覺系統(tǒng)最高生產(chǎn)精度可達(dá)um級(jí)別，圖像處理精準(zhǔn)、速度快，將智能自動(dòng)化制造行業(yè)的生產(chǎn)水平提升到一個(gè)更高的層次，改進(jìn)了以往落后的生產(chǎn)流程，得到廣大用戶的認(rèn)可與肯定。隨著智能自動(dòng)化生產(chǎn)的普及與發(fā)展，雙翌將為廣大生產(chǎn)行業(yè)帶來更全面、更精細(xì)、更智能化的技術(shù)及服務(wù)。