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          機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。簡單說來,機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置,分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,得到被攝目標的形態信息,根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

          當下機器視覺的應用范圍正在逐步擴大,慢慢滲入我們的日常生活,比如手機里的各種美顏相機APP、支付寶人臉識別身份驗證,以及工業機器人對物體的準確抓取、物流機器人的障礙避讓等等。

      機器視覺具有高效率、高自動化的特點,可以實現很高的分辨率精度與速度。機器視覺系統與被監測對象無接觸,安全可靠。適合運用在一些危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合。此外,在大批量工業生產過程中,機器視覺監測可以大大提高生產效率和生產自動化程度。

          智能工廠將會是未來的發展趨勢之一。基于通信網絡和智能信息組織網建成特性的機器視覺技術必將成為智能工廠的核心。機器視覺可以快速獲取大量信息,并進行自動處理。因此,在自動化生產過程中,人們通常將機器視覺系統廣泛地用于工況監視、成品檢驗和質量控制等領域。成為工廠的“眼睛”,使機器人靈活控制生產流程,從而減少人為誤差帶來的損失。一來符合成本效益,而來提高生產效率和質量。

          伴隨著人工智能產業升溫,機器視覺行業有望邁進新的發展階段,市場規模將加速擴大。

        據業內人士預計,到2025年,全球機器視覺組件的銷售額將達到驚人的190億美元,幾乎是目前的兩倍。銷售額的增長將為新的前沿技術和現有技術的發展完善提供所需的資金。

        在我國制造業轉型升級的背景下,未來需要投入大量工業機器人等自動化設備。國際機器人聯盟(IFR)預計,到2018年,我國工業機器人新安裝量將占全球的三分之一,加上政策的大力扶持,我國機器視覺部件級市場空間將突破35億元,系統集成市場規模將達到140億元。


      2017年12月15日

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      機器視覺迎市場藍海 蓬勃發展

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