机器视觉技术作为实现计算机“看”功能的核心,在各类自动化检测与识别领域得到广泛应用。但是其算法研发也面临一定的难点与挑战。
第一,图像采集的质量直接影响后续识别效果。如何在复杂环境中获取清晰、充分的图像是先决条件。这需要考虑照明条件设计、自动对焦与曝光控制、图像降噪处理等因素。
第二,对象的姿态变化、遮挡也增加识别难度。特别是三维物体,不同角度会产生很大差异。如何提取稳定的特征表示是个难题。此外,对象间互相遮挡也需要额外的视角进行处理。
第三,类别多样性给识别带来挑战。即使是同一类别内部,不同个体也存在细微差异。如何学会抽象概括而不过拟合特定样本也需要深入研究。
第四,复杂背景的干扰也不容忽视。如何在复杂环境中准确定位感兴趣目标,剔除背景干扰也需要投入大量算法精力。
第五,许多应用需要秒级甚至毫秒级响应,对算法优化提出硬性要求。如何在有限时间内完成庞大的计算量是需要解决的问题。
第六,从样例构建数据集到模型评估,整个开发流程也存在大量阻碍。构建大规模标注数据集非常耗时,模型调试也需要大量时间。如何提高研发效率是常规难题。
从图像采集、预处理到目标识别、系统优化,机器视觉技术研发存在多方面挑战。只有处理好从底层到顶层的每一个环节,才能推进这一领域的进步,造福相关行业与应用领域。