机器视觉长期以来用于工业自动化系统中,以通过取代传统上的人工检查来提高生产质量和产量。从拾取和放置、对象跟踪到计量、缺陷检测等应用,利用视觉数据可以通过提供简单的通过失败信息或闭环控制回路,来提高整个系统的性能。

视觉的使用并不仅仅在工业自动化领域,我们也看到了相机在日常生活中的大量应用。但是机器视觉领域的最大技术进步,可能就是处理能力。随着处理器性能每两年翻一番,以及对多核CPU、GPU和FPGA等并行处理技术的持续发展,视觉系统设计人员现在可以将高度复杂的算法应用于视觉数据,并创建更智能的系统。

嵌入式视觉系统,颠覆了旧的机器视觉设计。 嵌入式视觉系统就是由连接到处理板的一台板级相机构成,处理板取代了典型的机器视觉装置中的PC的作用。对于机器视觉行业来说,使用已经完全工业标准并且嵌入式设计的相机,可以使模块移植工作在从PC向嵌入式的转移上,变得更方便快捷。

可以实现在相机上完成更多图像处理功能,极大程度上减少了数据传输和主机处理的需求。

人脸智能捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来,并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术,当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。 而现在展示的这个系统是嵌入式视觉系统配合深度学习做的人脸识别系统。