如今，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。



经历过长期的蛰伏，2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年，中国机器视觉市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的最高水平。
 
 

















































































































 
 
 
 
 
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让机器人具备行走能力并不简单，它涉及到很多传感器的搭配应用。


以现有市面上的解决方案而言，针对复杂的环境，让机器人进行行走还是存在一些问题。

 
可能我们最担心的有两个问题，第一个是台阶型的障碍，如遇到台阶会跌落，目前采用防跌落传感器就很好解决，现在方案已经很成熟，价格也比较便宜。扫地机器人就是一个例子。

 
第二个是通常我们是用激光雷达作为导航，因为三维激光雷达价格高昂，目前不适合应用到服务机器人身上，所以市面上通常都是采用二维激光雷达。因为二维激光雷达还只是平面扫描，所以很多障碍物很难被检测到，如：餐桌或椅子。

 
超声波也没有办法很好地解决这些问题，只有加上深度摄像头，有多传感器的融合，才能在复杂的环境中，达到比较好的避障效果。






目前市面上机器视觉有三种方向的技术，如：TOF深度摄像头、结构光、双目摄像头，各有特点，但在TOF深度摄像头领域中，深圳市乐行天下科技有限公司（简称：乐行天下）具有代表性。

 
乐行天下机器人事业部销售总监陈鎏说：“乐行天下TOF深度摄像头抗环境光干扰强，而且它的测量精度高，可以达到mm级。”






陈鎏说：“乐行天下提供激光雷达和3D深度摄像头一体的定位导航避障解决方案，集成了SLAM算法和3D机器视觉，将激光雷达的定位导航和3D视觉的避障很好的融合在一起，让机器人行走更加智能。”

 
机器人作为未来的朝阳产业，目前相关技术发展越来越智能，很快在一些特殊的领域，机器人将会逐步的进入市场。
 

陈鎏说：“乐行天下接下来会推出20m远距离商业版雷达，结合3D视觉。现在也在开发3D建模传感器模组，直接用3D深度摄像头建立三维模型，构建3D SLAM算法。”

 
目前这个技术方向也是比较新颖，TOF深度摄像头受外界光的干扰很小，可以应用在对阳光要求较少的户外，这也是优势。

 
目前深度摄像头作为服务机器人身上关键的部件之一，正在发挥作用。
 
 
 
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来源：1号机器人网 软文鑫
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实现“中国制造2025”，完成从制造大国向制造强国的转变，智能制造是主攻方向。在智能制造过程中，机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，最终用于实际检测、测量和控制。随着智能制造的愈演愈烈，市场对于机器视觉的需求也将逐渐增多。

机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗，从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位，都是机器视觉技术可以发挥的舞台。而为了因应层出不穷的新应用需求，工业相机的设计也出现新的发展方向。











一、机器视觉产业链

机器视觉在生活中的的应用及其广泛，在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域，都发挥着重要的作用。而宏观上看，发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业，在金融、安防以及交通领域较为集中。这些细分领域的投资者，大多都具有自身技术优势，并将为各类场景提供应用解决方案来盈利。






二、我国机器视觉发展现状

我国机器视觉行业的起步比较晚，集中度也不是很高，最开始主要是代理国外品牌。近几年，很多的经销商开始自主开发产品，但在行业分布、渠道分销以及成熟的自动化产品等方面还是和国外有一定差距。国内机器视觉的相对成熟的自动化产品质量以及技术含量偏低，市场也远远没有饱和。

机器视觉企业大体可以分为层开发厂商、二次开发厂商和产品代理商。国内机器视觉企业主要为国外机器视觉产品代理商和系统二次开发厂商。目前进入我国机器视觉市场的国外品牌有100多家，我国本土的企业负责销售代理的企业有200多家，专业的系统集成商超过50家。我国真正的专业机器视觉底层厂商凤毛麟角，本土机器视觉系统厂商和机器视觉系统元器件生产商存在缺失。






中国机器视觉厂商分类

三、我国机器视觉的发展趋势

工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段，相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，将在我国工业自动化的实现过程中产生重要作用。

视觉图像技术需要重点构建四大核心能力：

第一，智能识别。海量信息快速收敛，从大量信息中找到关键特征，准确度和可靠度是关键。

第二，智能测量。测量是工业的基础，要求精准度。

第三，智能检测。在测量的基础上，综合分析判断多信息多指标，关键点上是基于复杂逻辑的智能化判断。

第四，智能互联。图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等等数据互联，衍生出深度学习、智能优化、智能预测等等创新能力，真正展示出工业4.0的威力。

四、机器视觉的相关产品

一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（包括CCD 相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。

（一）机器视觉核心部件

智能相机：黑白智能相机、线扫描智能相机、彩色智能相机、CMOS智能相机、ID读码器等；

板  卡：黑白采集卡、图像压缩/解压板卡、彩色采集卡等；

软件包：图像处理软件、机器视觉工具软件；

配  件：工业相机、CMOS相机、CCD相机、面阵相机、行扫描相机、红外相机、1394接口相机；

工业镜头：FA镜头、高分辨率镜头、图像扫描镜头、聚光透镜、远心镜头等；

光   源：LED光源、紫外照明系统、红外光源、光纤照明系统等；

辅助产品：传感器、标定块、光栅、垫圈、连线及连接器、电源、底板。

（二）机器视觉辅件

图像处理系统：光学文字、识别系统、自动化/机器人技术、红外图像系统；

机器视觉集成：字符处理和识别系统、自动化/机器人技术、红外图像系统、烟草、印钞、电子组装、质量检测、自动识别（OCR/OCV）、测量、智能视觉、表面检测、印刷、包装、复杂工业对象视觉在线、汽车制造、车牌、智能交通、生物特征识别、监控、医疗检测、光学检查等系统。

如果您是上述相关行业的朋友，不妨走访第九届光电子中国博览会----2017年相机与成像系统应用对接展洽会。2017年6月6-8日，在北京市顺义区天竺地区裕翔路88号的中国国际展览中心新馆召开。经过多年对行业产业供应链的梳理和市场分析，融合中国制造2025、德国工业4.0、美国工业互联网+，打造业内产品、技术交流展示与商贸平台，使全球青睐中国“智”造！
 
 
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机器人视觉 、计算机视觉、图像处理、机器视觉和图形识别，这几者之间到底有神马区别呢？要弄清楚他们哪一个是哪一个，有时候也真的是容易混淆的。接下来看看这些术语的具体含义是什么，以及他们与机器人技术有什么关联。读了这篇文章后，你就再也不会被这些概念弄糊涂了！在这篇文章当中，我们分解了机器人视觉的“族谱”，以显示在更广泛的信号处理领域所在的位置。

什么是机器人视觉

Robot Vision

机器人视觉是指使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一。在基本术语中，机器人视觉涉及使用相机硬件和计算机算法的结合，让机器人处理来自现实世界的视觉数据。例如，您的系统可以使一个二维摄像头，检测到机器将拿起来的一个对象物，更复杂的例子可能是使用一个3D立体相机来引导机器人将车轮安装到一个移动中的车辆上。

如果没有机器视觉，你的机器人基本上是个瞎子，对一些机器人任务来说，这也许不是一个问题，但对于某些应用来说，机器人视觉是有帮助的，甚至是必不可少的。






机器人视觉的族谱

机器人视觉与机器视觉密切相关，机器视觉我们稍后再介绍。他们两个又都与计算机视觉密切相关，从族谱图中可以看出计算机视觉可以看作是他们的父母。然而，为了详细的了解他们在整个系统中的位置，我们要更进一步介绍他们的祖父母-信号处理。

信号处理

Signal Processing

信号处理包括处理电子信号、或是清理(例如：除噪)、提取信息、为输出到显示端的前置预处理、或者为他们的进一步处理做准备的预处理。任何东西都可以是一个信号，或多或少，有各种类型的信号可以被处理，例如：模拟信号，数字信号，频率信号等等，图像基本上只是二维(或更多维)的信号，对于机器人视觉，我们感兴趣的是针对图像的处理。

图像处理与计算机视觉

Image Processing vs Computer Vision

计算机视觉和图像处理就像堂兄妹，但他们有着很不同的目标。图像处理技术主要是用来提高图像的质量，将其转换成另外一种格式(如直方图)或改变它以进一步处理。另一方面，计算机视觉更侧重于从图像中提取信息，以感知它们。因此，您可能会使用图像处理将彩色图像转换为灰度图像，然后用计算机视觉检测图像中的对象。如果我们再进一步往上看这个族谱，我们看到，这两个领域都受物理领域很大的影响特别是光学。

图形识别与机器学习

Pattern Recognition and Machine Learning

到目前为止，情况还这么简单。当我们将图形识别或更广泛的机器学习加入到族谱中的时候，情况就开始变得有些复杂，这个分支专注于识别数据中的图形，对于需要机器人视觉相对更先进的功能来说这是相当重要的。例如，为了能够从它的图像中识别一个对象，该软件必须能够监测到它所看到的对象是不是之前看到过的对象。因此，机器学习是计算机视觉除信号处理之外的另外一个母体。

然而，并不是所有的计算机视觉技术都需要机器学习，你也可以仅使用信号而不是图像进行机器学习，然后将其作为一个Input输入到机器学习算法。例如。计算机视觉检测到传送带上的零件大小和颜色，然后机器学习根据它从正常的良品看起来应该是什么样子学到的知识，来判定这些零件是不是不良品。






机器视觉

Machine Vision

现在我们谈到机器视觉，一切都将改变。这是因为机器视觉完全不同于之前谈到的术语。它更侧重于特定的应用，而不仅仅是关注技术的部分，机器视觉是指工业用途的视觉来进行自动检测、过程控制和机器人导引。族谱的其余部分是科学领域，而机器视觉是一个工程领域。

某种程度上来说，你可以认为机器视觉是计算机视觉的孩子，因为它使用计算机视觉和图像处理的技术和算法。但是，虽然它可以用来指导机器人的，他又不完全是机器人视觉。

机器人视觉






机器人视觉

最后，终于到达机器人视觉。如果你一直跟随阅读这篇文章直到现在，你会意识到机器人视觉采用了所有以前的技术。在许多情况下，机器人视觉和机器视觉相互交替使用。然而，还是有些微妙的差异，一些机器视觉应用，如零件监测，与机器人无关，工件仅仅是放置在一个用来探测不良的视觉传感器前面即可。






机器视觉而非机器人视觉

此外机器人视觉不仅是一个工程领域，它也是一门有自己特定的研究领域的科学，区别于纯计算机视觉研究，机器人视觉必须将机器人技术纳入到其技术和算法。视觉伺服就是一个智能被称为机器人视觉技术而不是计算机视觉的完美典范。它涉及到机器人的运动控制，通过使用视觉传感器检测到机器人位置的反馈。

输入与输出

下面汇总上面介绍的每个领域术语的基本的输入和输出来结尾这篇文章。





 
 
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随着中国制造2025的全面展开，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要。这股洪荒之力到底是何方圣神？下面就随小编来一探究竟。

1.1  什么是机器视觉

简单来说，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 机器视觉系统主要由图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示三部分组成。主要用计算机软件来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并最终用于实际检测、测量和控制。

1.2  机器视觉的原理及优势：机器视力不止“5.0”

机器视觉相比人眼有相似之处，都是通过采集图像信息、对信息进行数据化处理来实现“视觉”的传递，而机器视觉与人眼相比，其视力远不止“5.0”。 


机器视觉系统是用电脑来实现人的视觉功能，也就是用响应的软硬件来实现对三维世界的识别。人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的图像投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。而机器视觉的数据形式则更多的是一系列的坐标值，而处理软件对这一系列的数据进行相应的处理和识别。

1.3  机器视觉系统的组成

图像处理单元——大脑






图像处理单元由图像处理软件完成，图像处理软件包含大量图像处理算法。在取得图像后，用这些算法对数字图像进行处理，分析计算，并输出结果。机器视觉企业之间的竞争，说到底就是算法准确性的竞争，因此每个企业都会投入很多的资源对核心软件进行开发。只有优秀的机器视觉图像处理软件才能进行快速而又准确的检查，且减少对硬件系统的依赖性。软件是机器视觉的大脑，只有在软件将采集到的图像数据化以后，机器才能进行识别和检测等功能。

光源      






光源是机器视觉系统中重要的组件之一，一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。

机器视觉有三大技术即采像技术，处理技术，运动控制技术，而采像技术离不开光源，光源的选择及其性能直接影响系统的成败，影响处理精度和速度。光源主要分为三种，高频荧光灯、卤素灯和LED光源，三者中LED光源相对高频荧光灯和卤素灯，具有更高的性价比

镜头——晶状体







镜头的作用是光学成像。尽管照相机、分析软件和照明对于机器视觉系统都是十分重要的，可最关键的元件还是相机镜头。系统若想完全发挥其功能，镜头必须要能够满足要求才行。决定镜头性能的参数主要有焦距，工作距离、视场、景深、分辨率等。景深，是指镜头能够获得最佳图像时，被摄物体离此最佳焦点前后的距范围。视场，表示摄像头所能观测到的最大范围，通常以角度表示，一般说来视场越大，观测范围越大。工作距离，是指镜头到被摄物体的距离，工作距离越长，成本越高。


相机——眼球







机器视觉相机（“眼球”）的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和（或者）显示的机器设备上。按照芯片类型可以分为CCD相机、CMOS相机。

CCD和CMOS是现在普遍采用的两种图像工艺技术，它们之间的主要差异在于传送方式的不同。CCD灵敏度高，CMOS在功耗和成本方面有较大优势。

图像采集单元——视觉神经







图像采集单元中最重要的元件是图像采集卡，它是图像采集部分和图像处理部分的接口。一般具有以下的功能模块：


❶图像信号的接收与A／D 转换模块，负责图像信号的放大与数字化。有用于彩色或黑白图像的采集卡。彩色输入信号可分为复合信号或RGB分量信号。
❷摄像机控制输入输出接口，主要负责协调摄像机进行同步或实现异步重臵拍照、定时拍照等。
❸总线接口，负责通过PC机内部总线高速输出数字数据，一般是PCI 接口，传输率可高达130Mbps，完全能胜任高精度图像的实时传输。且占用较少的CPU 时间。


输出单元
   在完成图像采集和处理工作之后，需要将图像处理的结果输出，并作出与结果匹配的动作，如剔废、报警灯，并通过人机界面显示生产信息。

2  机器视觉的应用领域


视觉技术的最大优点是与被观测对象无接触，因此对观测与被观测者都不会产生任何损伤, 安全可靠。理论上，人眼观察不到的范围机器视觉也可以观察，例如红外线、微波、超声波等，而机器视觉则可以利用这方面的传感器件形成红外线、微波、超声波等图像。另外,人无法长时间地观察对象,机器视觉则无时间限制, 而且具有很高的分辨精度和速度。


所以, 机器视觉应用领域十分广泛,可分为工业、科学研究、军事和民用4大领域。机器视觉广泛运用于仪表板智能集成测试系统、金属板表面自动控伤系统、汽车车身检测系统、纸币印刷质量检测、智能交通管理、金相分析、医学成像分析、流水线生产检测等等。


 目前，将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。在中国制造2025的驱动下，机器视觉行业方兴未艾，机器视觉产品在其他下游行业中的应用仍有长足发展空间。


3  人工智能的下一个前沿领域

继2016年5月亚马逊、英特尔收购欧洲、俄罗斯顶级计算机视觉团队后，机器视觉战局再下一城：Facebook、谷歌携手VisionLabs成功开发出通用的开源计算机视觉开发平台。国外科技网站Venturebeat发布文章称，人工智能在过去一年里有着强劲的发展，而未来，机器视觉将会是人工智能的下一个前沿领域。虚拟现实、自动驾驶汽车、机器人、智能城市和物联网等应用领域不断的加速发展，全球互联网和半导体巨头纷纷布局计算机视觉领域，显示出智能图像处理将是下一个竞技场，或许意味着机器视觉技术迎来黄金发展时期。 


机器视觉作为人工智能的核心技术、全球智能的“慧眼”，很大程度上影响着人工智能的进步，无人驾驶、无人机、智能机器人等近期热点中的热点也以机器视觉的发展为前提。可以预见，在未来的1-2年内，机器视觉定会成为各国抢占智能市场的必争之地。据透明市场研究(Transparency Market Research)发布的市场报告，机器视觉增长迅速，我国增速最大。2015年全球机器视觉市场规模约42亿美元，增长10.5%。美国约占50%，日本紧随其后。我国起步较晚，但发展迅速，随着中国十三五规划强调制造业技术创新和中国制造2025战略的深入推进，我国的机器视觉将迎来爆发增长。2015年我国市场规模达3.5亿美元，增速为全球首位，约22.2%。到2021年，机器视觉全球市场价值预计将达285亿美元，2016-2020年期间，以8.4%的复合年增长率增长，而中国将维持20%的增长率，远大于世界平均水平。另一方面，从计算机视觉的发展前景看，全球市场规模2016年后发展极为迅速。考虑到机器视觉与计算机视觉相融相通，步伐同步，可以断定机器视觉广阔前景。

4  中国制造2025‍


机器视觉是生产过程数据采集的首选技术。世界各国近年来纷纷在工业制造方面发力，德国提出的“工业4.0”更是成为工业技术发展的标杆。为了保持我国在世界制造业中的竞争地位，我国提出了三步走的《中国制造2025》规划纲要。其中强调了“中国制造”向着“中国智造”转型，这与德国工业4.0“智能工厂”概念相呼应。同时，中国制造2025 还强调了深度“两化融合”等概念。无论是“中国智造”还是“两化融合”，都离不开生产流程的数字化，而数字化离不开数据的采集，说到数据采集，人们第一个想到的一定是机器视觉技术。


5  中国机器视觉行业发展趋势‍

劳动密集型制造业对“机器换人”的需求日益提升。我国人口结构老龄化，劳动力成本进一步抬高，加之我国制造业自动化程度较低，以往的自动化设备较为老旧，这就导致我国劳动密集型制造业有较大设备采购和设备更新换代的需求，因此我国劳动密集型制造业机器视觉系统需求潜力巨大。据中国机器视觉产业联盟估计，我国机器视觉行业产值还未及中国市场份额的1/4。即使在机器视觉技术应用最为普及的半导体行业，机器视觉的渗透率也只有20%~30%。因此未来国内机器视觉市场潜力巨大，市场远未饱和。


 机器视觉全面替代人眼是大势所趋，它具有自动化、高效、高精度、非接触等特点，将广泛应用于包括工业、农业、医学、智能交通、航天军工等各行各业。国外已经进入深入发展期，中国当前渗透率还很低，正在进入加速爆发期，尤其在工业领域最先爆发，涌现出对机器视觉的强烈需求。国内企业面临行业大爆发+技术进步+进口替代的大机遇。虽然中国机器视觉还很小，但在由中低端向高端的逐步国产化中，必将有一批本土企业长大，在其过程中我们将看到比营收更具爆发力的是利润的增长。

文章来源于智能制造投资论坛
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机器视觉将会是人工智能的下一个前沿领域  

2015年12月7日，国外科技网站Venturebeat发布文章称，人工智能在过去一年里有着强劲的发展，给人们带来越来越多的益处。而未来，机器视觉将会是人工智能的下一个前沿领域。机器视觉技术如今已成功应用到了工业机器人当中，并成为一项核心关键技术。无人机、自动驾驶、智能医生、智能安防等应用领域不断突破，全球互联网和半导体巨头纷纷布局，显示出智能图像处理将是下一个竞技场，或许意味着机器视觉技术迎来黄金发展时期。

巨头接连布局机器视觉，智能生活下一竞技场热闹上演。继上月亚马逊、英特尔收购欧洲、俄罗斯顶级计算机视觉团队后，机器视觉战局再下一城：Facebook、谷歌携手VisionLabs成功开发出通用的开源计算机视觉开发平台。




机器视觉成为科学前沿，主要受三方面因素促进：

首先，工业生产线上人眼在精准度、效率方面已不能满足产业升级的要求，对于不可观测物体、高精度产品,只能依靠机器视觉。人工成本上升、用工荒等原因也在倒逼机器人工业的发展。其次，人工智能、无人驾驶等消费需求端对机器视觉技术要求更加苛刻，算法更加冗长多变，运用在工业生产线上的已有技术不能满足。这个因素也是当今机器视觉的最大推力。最后，工业4.0、智能制造等政策环境将机器视觉注入国家战略的核心部分。




机器视觉的市场规模及应用场景

机器视觉增长迅速，我国增速最大。2015年全球机器视觉市场规模约42亿美元，增长10.5%。美国占比50%，日本紧随其后。我国起步较晚，但发展迅速,2015年市场规模达3.5亿美元，增速为全球首位，约22.2%。2016-2020年中国制造将促使机器视觉维持20%的增长率，远高于全球的8.4%平均水平。半导体、电子制造占机器视觉比重46.4%，汽车、制药占比10.9%、9.7%。


1、工业生产  


一个典型的工业机器视觉应用系统，包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。

纵观目前工业生产中应用到的视觉技术大致可分为两类：质量控制和辅助生产。其中质量控制就是代替人工对产品的尺寸、外观等进行检测，识别出不良品，此类设备在国内外自动化生产线已有广泛使用。辅助生产指的是利用视觉技术给机器人提供动作执行依据，目前广泛应用的是基于单目视觉的二维定位技术。




我国工业机器人市场发展潜力巨大，势必引起机器视觉新增长。我国正处于工业机器人的发展拐点，市场潜力巨大，据IFR估计，中国市场对工业机器人的发展占主导地位，2018年全球将有三分之一的工业机器人安装在中国，这必会引发机器视觉的广泛应用。





2、无人机、自动驾驶  










机器视觉是无人机实现无人的首要解决问题。我国无人机技术“墙内花开墙外香”，大多销至国外，国内市场并未大范围开发。随着我国智能生产的逐步推进，无人机“墙内香”指日可待，未来市场前景广阔。易观智库认为智能无人机在未来几年将保持超过50%的增长率，在2018年超过100亿人民币。另外，特斯拉、分时租赁为自动驾驶增加新人气，机器视觉受益。

近期采用自动驾驶系统装置的特斯拉model3订单超预期，国产化又被高层证实，定会引起国内相关产业链的蓬勃发展，机器视觉将是重要受益者。


3、智能医生  






达芬奇成为明星医师，我国渗透力远远不足，医用机器人高复合增长率，巨大市场待挖掘。目前美国达芬奇装机量约2000台，我国仅54台，渗透率远远落后。据北京和睦家医院表示，近年随着达芬奇成本不断下降，由首次引进的2500万元下降至后来的1800万元,市场需求持续升温，自费患者占比已达85%。经测算,全球医用机器人未来三年销量复合增速约为55%，手术机器人、康复机器人在未来五年复合增长率将达30%、47%。可以看出，医用机器人具备着巨大的市场空间等待挖掘，机器视觉再添推力。





4、安防智能监管  










智能安防是我国智慧城市的重要组成部分，在近日发布的《工业和信息化蓝皮书：世界网络安全发展报告2015-2016》中，工信部表示智慧城市建设工作正在如火如荼地全面铺开，截至目前，中国的智慧城市试点已接近300个。机器视觉可以通过生物识别、智能事件分析、太赫兹技术三个方法实现智能监管，解放大量人力并大大提升效率，使大海捞针、透视眼成为可能。

5、个性化定制&虚拟试衣间  







想买一件衣服？可能你正在去商店的路上，或者正在网上根据从S到XL的标准尺码进行挑选。这些大批量的生产造就了单位货物的成本下降。

工业 4.0 时代的纺织品生产方式或许会与之不同，它将通过有效的数据处理，提供定制性的个性商品。客户一旦决定选择哪个模型，图像处理系统（机器视觉系统）就会对其各项维度进行测量。

具体测试形式可能是，在一个小更衣室中放置四个摄像头，拍摄身体每一边的图像。软件控制测量操作，并决定随后生产衣物时的剪裁方式。接下来的生产过程会自动进行，直至包括运输环节。

未来的时装屋将不再摆满几柜子的商品，而是通过提供大量的虚拟选择和快速可靠的生产流程来为客户服务。

机器视觉技术如今已成功应用到了工业机器人当中，并成为一项核心关键技术。无人机、自动驾驶、智能医生、智能安防等应用领域不断突破，全球互联网和半导体巨头纷纷布局，显示出智能图像处理将是下一个竞技场，或许意味着机器视觉技术迎来黄金发展时期。工业4.0时代，机器视觉这个环节不可或缺。
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机器视觉将会是人工智能的下一个前沿领域  

2015年12月7日，国外科技网站Venturebeat发布文章称，人工智能在过去一年里有着强劲的发展，给人们带来越来越多的益处。而未来，机器视觉将会是人工智能的下一个前沿领域。机器视觉技术如今已成功应用到了工业机器人当中，并成为一项核心关键技术。无人机、自动驾驶、智能医生、智能安防等应用领域不断突破，全球互联网和半导体巨头纷纷布局，显示出智能图像处理将是下一个竞技场，或许意味着机器视觉技术迎来黄金发展时期。

巨头接连布局机器视觉，智能生活下一竞技场热闹上演。继上月亚马逊、英特尔收购欧洲、俄罗斯顶级计算机视觉团队后，机器视觉战局再下一城：Facebook、谷歌携手VisionLabs成功开发出通用的开源计算机视觉开发平台。




机器视觉成为科学前沿，主要受三方面因素促进：

首先，工业生产线上人眼在精准度、效率方面已不能满足产业升级的要求，对于不可观测物体、高精度产品,只能依靠机器视觉。人工成本上升、用工荒等原因也在倒逼机器人工业的发展。其次，人工智能、无人驾驶等消费需求端对机器视觉技术要求更加苛刻，算法更加冗长多变，运用在工业生产线上的已有技术不能满足。这个因素也是当今机器视觉的最大推力。最后，工业4.0、智能制造等政策环境将机器视觉注入国家战略的核心部分。




机器视觉的市场规模及应用场景

机器视觉增长迅速，我国增速最大。2015年全球机器视觉市场规模约42亿美元，增长10.5%。美国占比50%，日本紧随其后。我国起步较晚，但发展迅速,2015年市场规模达3.5亿美元，增速为全球首位，约22.2%。2016-2020年中国制造将促使机器视觉维持20%的增长率，远高于全球的8.4%平均水平。半导体、电子制造占机器视觉比重46.4%，汽车、制药占比10.9%、9.7%。


1、工业生产  


一个典型的工业机器视觉应用系统，包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。

纵观目前工业生产中应用到的视觉技术大致可分为两类：质量控制和辅助生产。其中质量控制就是代替人工对产品的尺寸、外观等进行检测，识别出不良品，此类设备在国内外自动化生产线已有广泛使用。辅助生产指的是利用视觉技术给机器人提供动作执行依据，目前广泛应用的是基于单目视觉的二维定位技术。




我国工业机器人市场发展潜力巨大，势必引起机器视觉新增长。我国正处于工业机器人的发展拐点，市场潜力巨大，据IFR估计，中国市场对工业机器人的发展占主导地位，2018年全球将有三分之一的工业机器人安装在中国，这必会引发机器视觉的广泛应用。





2、无人机、自动驾驶  










机器视觉是无人机实现无人的首要解决问题。我国无人机技术“墙内花开墙外香”，大多销至国外，国内市场并未大范围开发。随着我国智能生产的逐步推进，无人机“墙内香”指日可待，未来市场前景广阔。易观智库认为智能无人机在未来几年将保持超过50%的增长率，在2018年超过100亿人民币。另外，特斯拉、分时租赁为自动驾驶增加新人气，机器视觉受益。

近期采用自动驾驶系统装置的特斯拉model3订单超预期，国产化又被高层证实，定会引起国内相关产业链的蓬勃发展，机器视觉将是重要受益者。


3、智能医生  






达芬奇成为明星医师，我国渗透力远远不足，医用机器人高复合增长率，巨大市场待挖掘。目前美国达芬奇装机量约2000台，我国仅54台，渗透率远远落后。据北京和睦家医院表示，近年随着达芬奇成本不断下降，由首次引进的2500万元下降至后来的1800万元,市场需求持续升温，自费患者占比已达85%。经测算,全球医用机器人未来三年销量复合增速约为55%，手术机器人、康复机器人在未来五年复合增长率将达30%、47%。可以看出，医用机器人具备着巨大的市场空间等待挖掘，机器视觉再添推力。





4、安防智能监管  










智能安防是我国智慧城市的重要组成部分，在近日发布的《工业和信息化蓝皮书：世界网络安全发展报告2015-2016》中，工信部表示智慧城市建设工作正在如火如荼地全面铺开，截至目前，中国的智慧城市试点已接近300个。机器视觉可以通过生物识别、智能事件分析、太赫兹技术三个方法实现智能监管，解放大量人力并大大提升效率，使大海捞针、透视眼成为可能。

5、个性化定制&虚拟试衣间  







想买一件衣服？可能你正在去商店的路上，或者正在网上根据从S到XL的标准尺码进行挑选。这些大批量的生产造就了单位货物的成本下降。

工业 4.0 时代的纺织品生产方式或许会与之不同，它将通过有效的数据处理，提供定制性的个性商品。客户一旦决定选择哪个模型，图像处理系统（机器视觉系统）就会对其各项维度进行测量。

具体测试形式可能是，在一个小更衣室中放置四个摄像头，拍摄身体每一边的图像。软件控制测量操作，并决定随后生产衣物时的剪裁方式。接下来的生产过程会自动进行，直至包括运输环节。

未来的时装屋将不再摆满几柜子的商品，而是通过提供大量的虚拟选择和快速可靠的生产流程来为客户服务。

机器视觉技术如今已成功应用到了工业机器人当中，并成为一项核心关键技术。无人机、自动驾驶、智能医生、智能安防等应用领域不断突破，全球互联网和半导体巨头纷纷布局，显示出智能图像处理将是下一个竞技场，或许意味着机器视觉技术迎来黄金发展时期。工业4.0时代，机器视觉这个环节不可或缺。
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机器视觉技术发展迅速,应用融合度高。经过多年的发展,机器视觉技术已迈入高速发展期,深度学习算法的应用也使得机器视觉在效率、速度、精度、稳定性等方面均有较大幅度提升。随着微处理器、半导体技术的进步，以及劳动力成本上升和高质量产品的需求，国外机器视觉于20世纪90年代进入高速发展期，广泛运用于工业控制领域，这意味着自动化需求凸显的制造业，对机器视觉技术的需求也会随着剧增。那么，智能化水平提升，机器视觉在智能制造领域将引发怎样的变革和问题呢?

机器视觉在智能制造领域带来的变化

面向工业的视觉和图像分析技术逐步成熟，制造业信息获取能力不断增强。

随着柔性制造系统的推广和传感、模式识别等技术的发展，针对工业需求的视觉和图像技术逐步成熟，制造业信息获取能力加强。视觉和图像技术搭载在摄像头、传感器、雷达等智能硬件内，能够实现图像信息的获取和分析。信息从传统的单一维度数据拓展为包含速度、尺寸、色谱等信息的多维度立体海量数据，并同设计信息和加工控制信息集成，为后续工况监测、质量检验等生产环节提供数据支撑。制造业信息获取渠道得到拓展，信息获取效率大幅提升。华睿科技发布多系列面阵相机、高分辨率定焦镜头产品以及读码、结构光3D相机等最新产品，通过isp算法保证图像质量，可广泛应用于工业生产领域。

机器视觉结合信息网络技术催生新服务内容，生产监控智能化水平得到提升。

信息通讯技术不断向机器视觉领域渗透，企业以“信息获取 数据分析”模式开展服务内容创新，辅助提升生产监控智能化水平。在工业应用方面，机器视觉一般用于物品的识别、外观检测和定位，随着信息网络技术不断发展，机器视觉与大数据、云计算等信息网络技术相结合，实现了数据获取后的服务功能延伸，从简单的生产检测应用中衍生出新的服务内容。企业开始利用机器视觉技术获取数据信息，并通过信息网络技术开展大数据计算，辅助进行设备的运营监测和产品的质量分析，推动提升生产线智能化水平。永创智能出资2000万人民币设立机器视觉科技子公司，探索以机器视觉为核心的产品质量大数据分析及机械运行在线监测大数据分析的产业化应用。

机器视觉技术嵌入式应用于工业生产领域，自动化系统解决方案实现优化。

制造业自动化需求凸显，推动机器视觉技术在工业生产领域的应用，自动化系统解决方案得到优化。随着图像处理能力和速度的增强、光器件性能的提高以及成本相对降低，机器视觉逐步应用于工业生产领域，并成为自动化系统的重要组成部分之一。机器视觉配合逻辑控制、运动控制、数据采集、通信网络等其他功能，能够完成图像识别、检测、视觉定位、物体测量和分拣等作业内容，特别是将机器视觉技术嵌入工业机器人控制系统，通过精准化的识别和抓取，大幅提高了生产过程的柔性和灵活性，自动化系统解决方案实现优化。

大数据时代技术相互渗透，机器视觉面临的问题

在大数据时代，随着物联网云计算等技术的相互渗透齐头并进，机器视觉技术要在这个相互融合的时代得到长远发展首先需解决技术以及应用两项问题。

技术方面的问题。在我国尽管机器视觉技术发展速度惊人，但在技术上的积累与创新与国外相比还是存在着较大差距的。要想成功建立机器视觉与大数据时代的互动关系，就需要不断提高技术水平，增强创新能力。

应用方面的问题。国内在应用创新上也存在着不足，很多都是跟随国外的应用案例或者通过代理相关产品来实现模仿应用等。而要想有所发展，只是一味的跟在已有案例的身后是不行的，需要我们能够有所创造，这样才能在不同国情下，为应用提供最为合适的解决方案。

其实，还需解决其应用单一化所面对的三大问题：

1、技术突破难度大。由于机器视觉技术涉及众多学科，因此，如果想要稳定的升级系统，使其应用范围得到扩大，就需要不同学科协同创新才能实现，相对而言，在技术瓶颈的突破上存在一定的难度。

2、行业标准难统一。“闭门造车”是几千年来一直制约我国发展的主要根源，如今，大部分厂家为了自身的短期局部利益依然采用各自开发封闭的设备、协议、系统的运营模式，因此，想要制定行业统一标准还是存在很大的难度的，中国的大格局、大产业的之路并不是坦途。

3、市场刚需创造有难度。这一问题对于我国来说，可以说是最为严峻的，因为我国是一个典型的劳动力密集国家，机器视觉技术的广泛应用势必会对劳动力市场造成冲击，因此，机器视觉市场的刚需创造是有着不小的难度的，还需要国家进一步处理好自动化设备投入与劳动力就业问题的平衡。

今后的发展趋势

机器视觉今后发展，绝对不是单一的应用产品。机器视觉的软硬件产品已逐渐成为生产制造各个阶段的必要部分，这就对于系统的集成性提出了更高的要求。工业自动化企业要求能够与测试或控制系统协同工作的一体化工业自动化系统，而非独立的视觉应用。

软硬件技术不断突破，企业将以智造需求为导向加速研发工业视觉解决方案。

企业加速布局机器视觉硬件产品和软件服务，将围绕智能制造需求，重点研发工业视觉解决方案。目前，机器视觉软硬件技术不断取得突破，以工业相机、图像采集卡、光源及图像处理软件为核心的视觉产品日益完善，并逐渐应用于电子制造、汽车制造、机械加工、包装与印刷等行业。随着智能制造全面启动实施，各行各业对采用机器视觉的工业自动化、智能化需求日益凸显，市场发展潜力巨大。数据显示，2015年全球机器视觉系统及部件市场超过153亿美元，市场复合年增长率达9.3%。需求量的逐年增加将扩大机器视觉的发展空间，企业将从产品供应商向系统解决方案提供商转型，以智能制造需求为导向，加速研发与生产线或测试控制系统配合使用的工业视觉解决方案，助力制造业转型升级。

机器视觉与多种技术融合逐步深入，将成为提升产业自动化水平的重要抓手。

机器视觉与多种技术融合，将不断提升智能制造自动化水平。制造业转型升级步伐加快，机器视觉技术与产品的需求逐步增多，应用领域逐渐扩大，将推动企业加速开展产品功能创新，以满足用户个性化需求。机器视觉将融合3D监测、彩色图像处理、人工智能、运动控制、信息网络等多种技术，由单一的检测、定位、测量功能向大数据分析、智能控制方向发展。基于机器视觉的自动化监测、智能控制系统将广泛应用于工业生产各个领域，并主要从中端生产线向前端制造和后端物流环节延伸，成为提升产业自动化水平的重要抓手。

企业加速布局机器视觉产业化应用，将以智能视觉为核心推动智慧工厂建设。

企业加速拓展机器视觉产业化应用，通过嵌入机器视觉技术的自动化设备辅助智慧工厂建设。目前，机器视觉技术日益成熟，软硬件产品不断丰富，并逐步在工业生产中发挥重要作用。例如，基于机器视觉的检测系统可以对产品进行自动检测并控制产品质量;将具备机器视觉功能的智能化机器人和机械手臂应用于自动化生产线上，能够实现码垛、焊接、涂装、装配等功能;EMS系统与机器视觉定位技术整合后，可应用在物料、条形码管理和成品检测领域。未来，企业将加速布局机器视觉的产业化应用，重点研发针对具体产业应用的专用视觉系统，并逐步发展为一般通用系统，通过在加工、装配、检测、包装、物流等环节嵌入机器视觉技术，提高系统集成度，推动智慧工厂建设。[来源：智能制造网] 查看全部