為了降低延遲并在必要時(shí)能夠立即采取行動(dòng)，很大一部分工業(yè)機(jī)器視覺(jué)需要在邊緣網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)計(jì)算處理。通過(guò)這一點(diǎn)，將有可能避免代價(jià)高昂的生產(chǎn)線停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)，并防止員工的生命受到威脅。不過(guò)，還有一些重大的影響因素需要考慮，因?yàn)檫@意味著必須在邊緣端擁有巨大的自主權(quán)。

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)推斷，從捕獲的數(shù)據(jù)中提取特征，以便將來(lái)在處理類(lèi)似場(chǎng)景時(shí)作出更好的決策。然而，必須指出的是，在邊緣端應(yīng)用這種人工智能（AI）具有與之相關(guān)的重大技術(shù)挑戰(zhàn)，特別是在資源有限的情況下。

無(wú)處不在的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)！

這種機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中使用的算法被廣泛歸類(lèi)為基于人工智能（AI）的算法，并利用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)要檢查的對(duì)象進(jìn)行數(shù)字化的“檢查”。隨著工業(yè)4.0和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）等舉措不斷改變制造業(yè)廠商，機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用將在提高運(yùn)營(yíng)效率方面發(fā)揮越來(lái)越大的作用。與早期需要大量計(jì)算資源的人工智能實(shí)現(xiàn)不同，這些計(jì)算資源往往被限制在數(shù)據(jù)中心內(nèi)，今天的人工智能機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用需要更靠近“邊緣”端，以便提供高精度、快速和可操作的圖像檢測(cè)。

深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序是為了在給定的輸入條件下輸出一組結(jié)果而編寫(xiě)的。當(dāng)你知道會(huì)輸入什么并且輸入的數(shù)量有限時(shí)，這是有效的一種方法。然而，當(dāng)一個(gè)系統(tǒng)遇到它以前從未遇到過(guò)的情況時(shí)，將會(huì)發(fā)生什么———你如何使它以適當(dāng)和有用的方式作出反應(yīng)？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)部分大腦處理視覺(jué)信息的數(shù)字解釋。與任何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（見(jiàn)圖1）一樣，CNN 包含多層節(jié)點(diǎn)，但它們的不同之處在于，某些神經(jīng)元只連接起來(lái)選擇其他神經(jīng)元，這是因?yàn)镃NN 就像我們的大腦一樣，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)。例如，當(dāng)看起來(lái)像是汽車(chē)圖像（例如車(chē)輪、擋風(fēng)玻璃和車(chē)門(mén)后視鏡）時(shí)，我們會(huì)在相同區(qū)域內(nèi)尋找其他元素來(lái)證實(shí)或反駁這一假設(shè)，例如方向盤(pán)、車(chē)門(mén)立柱或燈組。觀察圖像其他區(qū)域的價(jià)值會(huì)降低，因?yàn)樗惶赡茏屛覀儗?duì)圖像是否真的是一輛汽車(chē)有一個(gè)明確的答案（增強(qiáng)學(xué)習(xí)）。CNN的工作原理與此相同，因此比全連接網(wǎng)絡(luò)的效率更高，特別是在處理大型圖像時(shí)。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念

CNN在機(jī)器視覺(jué)中的應(yīng)用

CNN的結(jié)構(gòu)被稱(chēng)為“網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)”，并且已經(jīng)發(fā)展成為標(biāo)準(zhǔn)，其中包括流行的AlexNet和GoogleNet，這些都得到了快速的普及，并且比AlexNet復(fù)雜得多。其他拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括VGG和ResNet。從開(kāi)發(fā)的角度來(lái)看，有許多開(kāi)源庫(kù)、CNN框架和跨平臺(tái)并行編程語(yǔ)言可用于幫助CNN的編碼和快速部署。Caffe是一個(gè)流行框架的例子，它包含創(chuàng)建、訓(xùn)練、測(cè)試和刷新CNN所需的所有網(wǎng)絡(luò)元素。

如何建立CNN 網(wǎng)絡(luò)將取決于目前和將來(lái)要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。你要找的“東西”有多少個(gè)不同的類(lèi)別———是有限數(shù)量，還是成千上萬(wàn)？ 你將使用哪種圖像分辨率或幀速率？ 這些參數(shù)會(huì)增加嗎？ 你只需要檢測(cè)一個(gè)物體，還是需要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行詳細(xì)的細(xì)節(jié)描述并跟蹤它的運(yùn)動(dòng)軌跡？

選擇在哪個(gè)硬件平臺(tái)上運(yùn)行機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用程序涉及許多因素。盡管現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）一直是熱門(mén)的候選，隨著處理器性能的提升，在高性能CPU 或GPU上運(yùn)行現(xiàn)實(shí)更受歡迎。FPGA 使您能夠動(dòng)態(tài)地構(gòu)建一個(gè)專(zhuān)門(mén)解決自己?jiǎn)栴}的計(jì)算體系結(jié)構(gòu)，并能夠提供極高的性能。這是由于FPGA 的特性決定的，其包括數(shù)千個(gè)專(zhuān)用的單精度浮點(diǎn)乘法器和累加器塊，以及一個(gè)可以配置成一系列緩沖和緩存結(jié)構(gòu)，并且能夠和FPGA 計(jì)算單元緊密耦合的嵌入式高帶寬存儲(chǔ)器。這使得片上系統(tǒng)具有非常低的延遲和片間可編程互連的功能，同時(shí)能夠結(jié)合邏輯，來(lái)構(gòu)建所需的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。最終，硬件的選擇將取決于視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)能夠檢測(cè)到的速度，如果超出可選界限，則會(huì)提示錯(cuò)誤，以便另一個(gè)進(jìn)程可以干預(yù)。

對(duì)基于人工智能的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用的需求日益增長(zhǎng)，導(dǎo)致許多制造商打包開(kāi)發(fā)完整的系統(tǒng)評(píng)估和開(kāi)發(fā)平臺(tái)，以加快系統(tǒng)驗(yàn)證和原型制作。例如，專(zhuān)業(yè)的嵌入式視覺(jué)攝像機(jī)制造商Basler ［1］ 為其Dart系列攝像機(jī) ［2］ 提供了一個(gè)完整的評(píng)估工具包，其中包括掛架攝像機(jī)軟件套件（）。 基于Intel Atom 四核處理器，圖3［3］ 所示的AAEONUP嵌入式視覺(jué)套件還包括一個(gè)Basler攝像頭和配套軟件。

上述兩個(gè)工具都為簡(jiǎn)單的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用提供了一個(gè)良好的起點(diǎn)，但功能齊全的基于人工智能的方法保證了更多的計(jì)算資源和能力來(lái)加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理過(guò)程。例如，Intel就提供了許多不同的機(jī)器視覺(jué)方法。如前所述，F(xiàn)PGA長(zhǎng)期以來(lái)一直與機(jī)器視覺(jué)聯(lián)系在一起，非常適合運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Intel Max 10 FPGA系列 ［4］ 是一個(gè)很受歡迎的設(shè)備系列，它非常適合許多基于人工智能的視覺(jué)應(yīng)用程序，

最新發(fā)布的OpenVINO（開(kāi)放式視覺(jué)推理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化）軟件工具包（見(jiàn)圖5）完全支持Intel的FPGA 和CPU，它有助于加速應(yīng)用程序設(shè)計(jì)，并優(yōu)化一系列Intel硬件設(shè)備的工作負(fù)載性能。OpenVINO 支持通過(guò)一個(gè)公共API跨CPU、FPGA和GPU 異構(gòu)地執(zhí)行CNN 任務(wù)，它使用一個(gè)函數(shù)庫(kù)和預(yù)優(yōu)化的內(nèi)核來(lái)幫助縮短整個(gè)開(kāi)發(fā)周期并加快產(chǎn)品上市速度。它還托管OpenCV 計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)和OpenVX 跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)來(lái)加速API的優(yōu)化調(diào)用。

該工具包包括三個(gè)部分———深度學(xué)習(xí)、基于CNN 的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和硬件加速———同時(shí)，工具包還包括一些預(yù)先訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面包括一個(gè)基于Python的優(yōu)化器，可以通過(guò)命令行接口從Caffe等框架中導(dǎo)入經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型。

加速，即添加重要的計(jì)算資源（通常是并行計(jì)算資源）的過(guò)程，不僅限于機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用程序，還可以在越來(lái)越多的其他應(yīng)用程序中找到，例如用于加快瀏覽器搜索速度的數(shù)據(jù)中心。然而，許多工業(yè)視覺(jué)應(yīng)用更強(qiáng)調(diào)在“邊緣”端進(jìn)行計(jì)算，即系統(tǒng)可以在不依賴云服務(wù)的情況下正常運(yùn)行。

Intel最近宣布了Intel神經(jīng)計(jì)算棒2——一個(gè)基于Intel Movidius Myriad X視覺(jué)處理單元（VPU）的USB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理平臺(tái)。Movidius VPU 包括16個(gè)128位超長(zhǎng)指令字（VLIW）可用C 語(yǔ)言編程的混合架構(gòu)矢量引擎（SHAVE）內(nèi)核，以及一個(gè)專(zhuān)用的神經(jīng)計(jì)算加速器引擎。Movidius Myriad XVPU 能夠?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)處理提供每秒1萬(wàn)億次運(yùn)算處理（TOPS），

神經(jīng)計(jì)算棒可以使深入學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一臺(tái)筆記本電腦中進(jìn)行部署，它提供了Intel OpenVINO發(fā)行版，以進(jìn)一步幫助用戶快速實(shí)現(xiàn)與部署。一旦實(shí)現(xiàn)了工作原型系統(tǒng)，它就可以快速部署在基于Movidius的單板模塊上，如基于AAEON UP AI 核的mini PCI Express系統(tǒng) ［5］ 。

基于人工智能的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用如今能夠快速開(kāi)發(fā)和部署，要?dú)w功于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件和開(kāi)發(fā)工具包的完備性，比如和Caffe近似的OpenVINO和CNN 框架。緊湊、低功耗硬件原型平臺(tái)的發(fā)展進(jìn)一步加快了邊緣節(jié)點(diǎn)視覺(jué)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)速度。

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