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2018年机器视觉发展前景 2018-04-04

随着国家的大力发展工业自动化，机器视觉市场也呈现出越来越火的情况，而2018年机器视觉市场的发展前景是怎样的呢？
机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。
一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（CCD或COMS相机）、图像采集卡、图像处理软件等。
机器视觉原理
机器视觉系统通过机器视觉产品（即图像摄取装置）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进行分析判别，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉作用
机器视觉用机器代替人眼来做测量和判断，是将图像处理应用于工业自动化领域进行非接触检测、测量，提高加工精度、发现产品缺陷、进行自动分析决策的一项技术，是先进制造业的重要组成部分，发挥着不可替代的作用。目前在欧美发达国家涉及生产加工、品质鉴别的每一条生产线上几乎都有机器视觉系统存在，但在国内，机器视觉发展还刚刚起步，具有巨大的市场潜力。
全球及国内市场现状
在智能化时代，兼备精准高效的机器视觉无疑成为了各国各企业关注的焦点。从全球范围来看，机器视觉的发展可追溯到20世纪年代60年代这一概念被提出。而在中国，机器视觉应用相对晚一些，主要起源于20世纪80年代的技术引进。
发展至今，机器视觉已经不再是一种单一的应用产品。随着“工业4.0”、“中国制造2025”等概念的深化，机器视觉更是迎来了高速发展期。国际机器视觉市场已经进入到成熟阶段，而国内则仍处于成长期，正在快速发展中。
国内机器视觉企业起步都是从代理国外品牌开始，很多企业均与国外的同行有较好的合作，并且这种合作具有一定排他性，这给潜在进入者带来了一定的门槛。此外，由于机器视觉技术集光学、电子、机械及计算机技术于一体，对想直接从事机器视觉的生产的企业来说，具有一定的技术壁垒。
2011年我国机器视觉市场开始启动，行业步入快速发展期，2011年我国机器视觉行业市场规模约10.8亿元；2013年达到35.4亿元，同比增长55.94%；到2016年，市场规模达到69.4亿元，同比增长13.40%，约占全球市场15%的份额。
产业发展驱动因素
机器视觉之所以在近几年快速发展，不仅得益于其自身优势，也源于全球市场需求的提升、上下游应用领域的推动，还有政策环境的影响。
独特的先天优势
从自身优势这一方面来看，机器视觉作为一项综合性的技术，是众多技术的融合体，不仅包括图像处理、机械工程技术、控制，还融入了传感器、光学成像、分析算法等，对于自动化程度的提升，以及灵活性的增强有着巨大帮助。
在某些特殊环境条件下，人工视觉的效能大大降低，此时机器视觉就显得更为重要。在危险工作中、批量化生产中，机器视觉可大大降低风险，提升仪器设备的精准性，从而提升效率。
此外，机器视觉独有的可重组性也为自动化生产降低了一定的成本支出。在不同的场景下，机器视觉只需更换软件，对于硬件替换方面并没有提出强制性要求，这也就免除了部分的硬件成本。
市场需求突飞猛进
当然，机器视觉的快速发展并不单单因为其高性能，全球市场的推动力也起了大作用。就目前机器视觉最大的应用领域来看，半导体电子制造业在近几年的表现亮眼，不说最大并购案屡屡被刷新记录，全球市场规模也获得突破性进展。
据世界半导体贸易统计协会(WSTS)2017年11月28日发布的报告显示，2017年全球半导体市场规模为4086.91亿美元，同比增长20.6%，首破4000亿美元大关，创七年以来(2010年为年增31.8%)的新高。
半导体产业的欣欣向荣带动着机器视觉市场的不断增长，与此同时，从2015年提出“中国制造2025”战略至今，智能机器人产业也突飞猛进。作为机器人的“眼睛”，机器视觉无疑水涨船高。
无论是机器视觉应用的扩展，还是上下游领域的推进，在多因素作用下，机器视觉市场需求迅速增长。相关统计数据显示，2015年全球机器视觉系统及部件市场规模已经超过40亿美元，发展至2018年，这一规模将达到50亿美元之大。
市场竞争日臻激烈。哪里有需求，哪里就有市场竞争。机器视觉市场的快速发展吸引着越来越多企业加入到这场智能化转型浪潮中来，各行业大佬之间的火拼将在全球各地陆续上演，强强联合的例子也不会少见，在群雄逐鹿之间，或许还会杀出不少“黑马”。由此来看，全球机器视觉市场将迎来一番火热景象。

机器视觉在自动化中所处地位 2018-04-04

在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用，例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。
通常这种带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的，但在某些特殊情况下，如对微小尺寸的精确快速测量、形状匹配以及颜色辨识等，依靠肉眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难以胜任。随着行业竞争的加剧，企业对产品质量的控制已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在，需要保证100%的检验合格率（即“零缺陷”）来保障业绩的持续稳定的增长。
因此，人们开始考虑用CCD相机抓取图像后送入计算机或专用的图像处理模块，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这种方法是把计算机处理的快速性、可重复性与肉眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉检测技术的概念。
机器视觉检测技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴测试技术。与计算机视觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同，视觉检测技术重点研究的是物体的几何尺寸及物体的位置测量，如轿车白车身三维尺寸的测量、模具等三维面形的快速测量、大型工件同轴度测量以及共面性测量等。此外，机器视觉技术的检测系统还可对产品整体进行自动检测，对于控制产品品质保障产品质量也有着非常重要的作用。
随着各行业市场发展的需求，为了更好的立足市场，提升企业竞争力，越来越多的企业注重高新技术的不断引进。在工业自动化日益进取的今天，机器视觉技术的行业应用也越来越广泛，越来越受到用户的认可与青睐。
未来工厂高效、精准、快速反应和智能化的生产方式，将会为机器视觉带来哪些机会？抓住这些机会必须解决哪些挑战？
首先是机器视觉将能够在更多的工厂生产环节中得到应用，除去检测，分拣，质量控制等环节，更多依靠人力来执行的环节像由机器视觉来取代，比如说物料管理，流程控制，从而实现无人或者尽可能对人力依赖的生产制造。其次更高要求的任务需求将会使的机器视觉本身的应用技术得到发展，同时视觉处理的基础技术和软硬件也将得到更多的应用机会。最后机器视觉厂商本身也会针对未来工厂的需求开发更新的产品和技术。
要将机器视觉技术应用到未来更多的生产制造领域需要解决的问题首先是如何高效地利用视觉处理的技术和产品来提高工厂生产效率的问题，系统集成商在这个环节中需要扮演关键的角色。其次，新的应用场合对于技术的精准度和可靠性具有更高的要求，现有的技术和产品需要做大量的提升。机器视觉产品需要形成规模效应以降低成本，但鉴于应用场景的千差万别，批量规模和对于需求的个性化紧密贴合也是一对需要平衡解决的矛盾冲突。