56、计算机视觉助力硬件安全

计算机视觉助力硬件安全

1. 计算机视觉简介

计算机视觉是人工智能的一个领域，专注于训练计算机解读和理解视觉世界。用于计算机视觉应用的图像可以是在非结构化环境中捕获的，比如使用数字光学相机或非光学显微镜（如X射线、电子显微镜等）获取的图像。这些系统通常会进行图像分析以提取高级信息，并利用机器学习算法来理解数字图像内容。

近年来，计算机视觉的发展使其在众多应用领域的使用不断增加，包括电子行业的安全和/或故障分析。传统的电子设备检查严重依赖专业领域专家（SMEs），由于高精度要求，检查结果容易出错。而计算机视觉辅助的自动检查系统可以通过提供无疲劳检查和可预测的故障率来解决这一问题。

2. 数字图像基础

计算机视觉的目标是解读或理解数字图像内容。数字图像是一个离散的二维（2D）值数组，即矩阵，矩阵中的每个元素称为像素，每个像素代表在其位置捕获的传感器信息（如光）的强度。

常见的数字图像类型有：
- 灰度图像 ：8位灰度图像是单色图像，像素值在0到255之间，值越大表示该传感器位置的响应越高，0表示黑色，255表示白色。
- 二值图像 ：像素是逻辑值，每个像素用1位存储，0表示“关”，1表示“开”。
- 彩色图像 ：每个像素有三个值，分别对应红、绿、蓝（RGB）颜色通道中捕获的光量，一个RGB图像由三个2D矩阵组成。

此外，还有许多其他多通道图像配置，如Hue–Saturation–Value（HSV）、Hue–Saturation–Intensity（HSI）、YCbCr等，特定的