機器視覺長期以來用於工業自動化系統中,以通過取代傳統上的人工檢查來提高生產質量和產量。從拾取和放置、對象跟蹤到計量、缺陷檢測等應用,利用視覺數據可以通過提供簡單的通過失敗信息或閉環控制回路,來提高整個系統的性能。

視覺的使用並不僅僅在工業自動化領域,我們也看到了相機在日常生活中的大量應用。但是機器視覺領域的最大技術進步,可能就是處理能力。隨著處理器性能每兩年翻壹番,以及對多核CPU、GPU和FPGA等並行處理技術的持續發展,視覺系統設計人員現在可以將高度復雜的算法應用於視覺數據,並創建更智能的系統。

嵌入式視覺系統,顛覆了舊的機器視覺設計。 嵌入式視覺系統就是由連接到處理板的壹臺板級相機構成,處理板取代了典型的機器視覺裝置中的PC的作用。對於機器視覺行業來說,使用已經完全工業標準並且嵌入式設計的相機,可以使模塊移植工作在從PC向嵌入式的轉移上,變得更方便快捷。

可以實現在相機上完成更多圖像處理功能,極大程度上減少了數據傳輸和主機處理的需求。

人臉智能捕獲是指在壹幅圖像或視頻流的壹幀中檢測出人像並將人像從背景中分離出來,並自動地將其保存。人像跟蹤是指利用人像捕獲技術,當指定的人像在攝像頭拍攝的範圍內移動時自動地對其進行跟蹤。 而現在展示的這個系統是嵌入式視覺系統配合深度學習做的人臉識別系統。