今天一早開信箱看到有人詢問是否可以作印刷品與鋼釘產品的影像檢測？哇！我等這種案子好久了！當然可以啊！還非常期待咧！我原本就預期這種製造業產品的影像自動檢測市場很大，大到會像海一樣！只要成功開拓出這個市場，國內目前能作客製化影像辨識的競爭者極少，我們就會有一段好日子可過了！

重點是：這種辨識流程的攝影環境變數較少，還可以充分控制，加上辨識目標較為固定，客製化的實驗研究過程複雜度較低，短期之內我就可以訓練員工進行這類型的工作。不像作車牌辨識這麼複雜，我預計兩年內應該都只能依賴LKK的我親力親為，價碼再高我也做不了幾個案子的！如果都做這種複雜性太高的案子，那就真的是鄉下老師我一個人賺錢養七八個孩子了！哈哈！

影像辨識只是一個名詞，其實各種辨識，從環境與目的由簡到繁差異極大！最困難的是所謂的「模糊辨識」，譬如要從一張X光片看出有沒有肺結核？或者人臉辨識。想像一下，每個人的五官形狀大小都不一樣，要如何定義出怎麼樣的目標叫做「眼睛」？這就夠讓一堆研究生忙好多年了！

我們是一間小公司，實在沒本錢熬這麼久，必須快速的用工作成效換取收益，那些需要長時間研究又不確定成功的工作，即使喜歡，也不能貿然投入太多的人力時間，不然就發不出下個月的薪水了！總不能一直空燒天使們捐來的錢吧？

相對的，像「車牌辨識」有確定形狀的文數字目標就好一點，但是也很艱難的是必須在一直變動的自然環境中進行辨識，陰晴雪雨晝夜，甚至霧霾都會影響辨識。還加上目標物的遠近傾斜等等，要寫一個程式一體適應各種狀況，都能正確鎖定車牌就超難了！所以我的車牌辨識核心程式碼高達兩三千行，這樣才足以應付各種狀況，不會只能辨識理想狀態下的影像。這就是為何國內實驗室階段的車牌辨識研究非常多(七八所大學)，真正本土製造的商業系統卻很罕見的原因。

但如果是製造業的產品辨識呢？想像一下，拍照一定是在生產線上，固定角度、亮度、距離，還加上目標物單一且明確，一個釘子就是一個釘子，只要先建立釘子的目標形狀，影像稍微增強對比一下、二值化之後就直接作形狀比對，整個程序的複雜度應該只有車牌辨識的幾分之一。雖然還是需要做些實驗測試調整到最佳化，但是我預計可以很快讓我的學生工程師們學會相關技術迅速開工。

對於客戶而言，如果可以用影像辨識進行產品的自動檢測，不僅速度變快，正確率提高，光是節省下來的人力薪資成本就可以在幾個月內回收開發這種辨識系統的成本！事實上高科技業早就這麼作了，譬如用影像辨識檢查電路板上打的螺絲孔是不是位置正確等等。只是一般傳統產業畏懼影像辨識系統的高貴價位，還沒普遍使用而已。

但是時代不同了！以往影像辨識系統昂貴的原因：一是高解析度的拍攝機具較貴，一是影像辨識處理需要耗費高度的電腦資源，要夠快夠精確的高解析影像辨識，一般電腦難以負荷，就必須用幾十萬元甚至百萬台幣等級的特殊電腦，再加上影像辨識的演算法也需要特殊專長的高階人力來設計，所以沒有個幾百萬資金是裝不起來！對於斤斤計較的微利傳統產業(不是作iPhone的)來說，當然就敬而遠之了！

現在呢？要高品質影像很難嗎？高速高記憶體的電腦很貴嗎？其實一般人使用的手機、平板、筆電或桌機的攝影與運算能力，就很接近影像辨識系統的要求了！還不夠快的話，在軟體技術上加入多執行緒平行運算，搭配也很普遍的多核心電腦，就一定可以達標了！剩下需要的就是懂得演算法與寫程式的人才了，我就是其中一個！

結論就是不管我怎麼估算，一個這類系統的成本價都不會破百萬！如果廠商花個數十萬元就能獲得好多年穩定的高品質品管，即使對於一般傳統產業來說也是太便宜了！所以啦，如果有多一點這種辨識案子可以讓我們製作以謀生計，我是非常願意完全放棄車牌辨識等等其他影像辨識工作的！我相信製造業(甚至精緻農業)的客戶們，也一定會非常滿意成效，最終一定是皆大歡喜的！