本文介紹了機器視覺在工業(yè)領域的發(fā)展歷程，通過其與人類視覺對比，凸顯出機器視覺的優(yōu)勢。但不可否認的是，機器要做到完全替代人眼，仍有瓶頸需要突破。此外，通過對機器視覺的產(chǎn)業(yè)鏈情況進行分析，對行業(yè)進行梳理，有助于關注該領域的人士對機器視覺的未來趨勢作出預判。機器視覺在工業(yè)檢測中的應用歷史與發(fā)展機器視覺在工業(yè)上應用領域廣闊，功能包括：測量、檢測、識別、定位等。產(chǎn)業(yè)鏈可以分為上游部件級市場、中游系統(tǒng)集成/整機裝備市場和下游應用市場。國內weiyi的太陽能光熱發(fā)電光學鏡片檢測設備，性能對標行業(yè)aoda?；茨喜Ａ鏅z測設備生產(chǎn)廠家

機器視覺是近年來發(fā)展起來的一項新技術，它是利用光機電一體化的手段使機器具有視覺的功能。將機器視覺引入檢測領域，可以在很多場合實現(xiàn)在線高精度高速測量。同時機器視覺檢測技術理論也一步步的發(fā)展壯大起來。手機觸摸屏玻璃檢測設備技術功能指標說明：·一次性完成觸摸屏玻璃正反雙面的檢測；·識別觸摸屏玻璃表面是否有崩邊、劃傷、鋸齒等缺陷；·實時顯示缺陷圖像，記錄缺陷位置（x、y坐標）；·識別精度；·檢測速度5秒/片（8英寸）；·缺陷統(tǒng)計和報表打印。注：為了防止意外斷電和誤操作等帶來的影響，系統(tǒng)配備自動恢復功能。選用高分辨率低噪聲TDI線掃相機和多角度組合頻閃光源。針對特殊區(qū)域，如、R角、絲印等區(qū)域，專門研發(fā)了獨特的光學方案，可以穩(wěn)定捕捉到邊緣、絲印區(qū)不良。每臺設備設有四個測量工位，并按照先出先進原則充分利用每個測量工位，實現(xiàn)在8秒內出一片測量完成的產(chǎn)品，保證滿足產(chǎn)線節(jié)拍要求。針對玻璃缺陷的特點，開發(fā)的深度學習模型，與常規(guī)技術相比，缺陷識別率大幅度提高，模型的分類準確率高達98%以上。自主研發(fā)的視覺檢測軟件，界面美觀大方，功能齊全，操作簡單，檢測算法穩(wěn)定高效，可定制性、擴展性強。分段式磁動力超精密傳動模組?；茨喜Ａ鏅z測設備生產(chǎn)廠家檢測設備是Ling先光學自主研發(fā)軟件算法、硬件設備的整套光學檢測設備。

圖像識別中運用得較多的主要是決策理論和結構方法。決策理論方法的基礎是決策函數(shù)，利用它對模式向量進行分類識別，是以定時描述(如統(tǒng)計紋理)為基礎的；結構方法的是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結構有不同的基元串(或稱字符串)，通過對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據(jù)字符串判斷它的屬類。在特征生成上，很多新算法不斷出現(xiàn)，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及獨二分量分析；還有關子支持向量機，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的設計等都在不斷延展。3、深度學習帶來的突破傳統(tǒng)的機器學習在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學習則通過多層感知機模擬大腦工作，構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等)來學習簡單特征、建立復雜特征、學習映射并輸出，訓練過程中所有層級都會被不斷優(yōu)化。在具體的應用上，例如自動ROI區(qū)域分割；標點定位(通過防真視覺可靈活檢測未知瑕疵)；從重噪聲圖像重檢測無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于深度學習的機器視覺軟件推向市場(包括瑞士的vidi，韓國的SUALAB，香港的應科院等)，深度學習給機器視覺的賦能會越來越明顯。

將成為當前我國機器視覺發(fā)展的重要任務之一。智慧城市、無人模式將成為未來增長帶動點把握主要發(fā)展領域的同時，由于新的發(fā)展趨勢也在不斷繁衍，新技術和新標準在不斷革新，國內機器視覺發(fā)展還需要緊跟時代潮流。如今，在智能化的趨勢下，智慧城市和無人模式的出現(xiàn)有望成為機器視覺發(fā)展新的增長點。不管是智慧城市建設下的智能交通管理、自動駕駛、智能安防，還是無人模式下的無人商店、無人物流，機器視覺技術都是這些新概念發(fā)展的前提，預計在未來3-5年內，不少企業(yè)和機構都將積極擁抱機器視覺技術。當然，市場和需求的增加，同樣也對機器視覺本身提出了更高的技術要求，數(shù)字化、智能化、實時化逐漸成為企業(yè)未來發(fā)展方向，與其他技術的融合和跨領域合作成為機器視覺必須要踏出的一步，只有做好了這些，才能在耕耘好主要市場的情況下，開拓出更多的增長點。深圳光學科技有限公司是一家集機器視覺、工業(yè)智能化于一體的****，是由一支中國科學院機器視覺技術研究的精英團隊在深圳創(chuàng)立。光學擁有基于深度學習的三維視覺引導、機器人運動控制、視覺檢測、三維建模等方面的技術。精度要求相較普通產(chǎn)品高的工業(yè)產(chǎn)品需要的檢測設備。

工業(yè)自動化需求對視覺技術的推動高度集成化。國外典型研究與應用對于機器視覺技術，世界各國都在研究與應用。1994年rika等研究了一種基于機器視覺的多面體零件特征提取技術，獲得零件特征。1998年，。同年，Du-MingTsai等將機器視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡技術相結合，實現(xiàn)對機械零件表面粗糙度的非接觸測量。2003年，Eladaw.，以獲得實時加工數(shù)據(jù)。日本的視覺識別機器人研究，從數(shù)量或研究成果看都占據(jù)著明顯的**地位.美英德韓也都在開展相關研究。國外的卡耐基-梅隆。韓國Soongsil大學的Kim基于支持向量機和Camshift算法檢測視頻幀中的文字。國內典型研究與應用相對國外，國內計算機視覺技術應用研究起步較晚，與國外有差距，還需進一步在深度、廣度及實踐方面作出努力。國內的李留格等采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡來進行輪胎胎號字符識別；李朝輝等利用形態(tài)算子提取視頻幀的高頻分量，把文本字符從復雜的視頻中分離出來；周詳?shù)壤酶倪M的BP神經(jīng)網(wǎng)絡對字符進行識別，提高了識別率和識別速度。字符識別技術是機器視覺領域的一個重要分支，在文字信息處理，辦公自動化、實時監(jiān)控系統(tǒng)等高技術領域，都有重要的使用價值和理論意義。機器視覺識別技術應用實例當前MicroLED半導體he心件，微米級光刻機、燈驅一體半導體LED。上海粗糙度檢測設備采購

應用于大眾發(fā)動機的主軸焊縫檢測，采用線陣采集+深度學習的方案。淮南玻璃面檢測設備生產(chǎn)廠家

提供非非接觸式高精度檢測設備-光學檢測設備-高精度檢測設備。算法通過一組有代表性的注釋圖像，非非接觸式高精度檢測設備，以及已知的好樣本進行自我訓練后，學習系統(tǒng)自動集成上下文信息，高精度檢測設備，形成一個可靠的形狀和紋理的模型，光學高精度檢測設備，用于校對檢測。結果顯示，之前難以被識別的缺陷，非接觸式高精度檢測設備，都可以被準確地檢測到：撞擊和刮傷被視為異常，因為它們有一個紋理區(qū)域偏離了預期的設定值，即撞擊和刮傷面積超出了容忍偏差。外觀缺陷檢測設備、外觀瑕疵檢測設備、外觀檢測設備廠家。當今消費類電子產(chǎn)品的消費者們都期待開箱看到完美無瑕的產(chǎn)品。有劃痕、凹凸不平和帶有其他瑕疵的產(chǎn)品會造成代價高昂的退貨，還可能有損品牌聲譽和未來的業(yè)務。目前，旨在防止表面缺陷的質量控制操作很大程度上依靠人工檢測員。在生產(chǎn)過程中，這些人工檢測員必須敏銳感知，并立即對產(chǎn)品質量作出判斷，以確保不會將缺陷產(chǎn)品送到消費者手中。然而，生產(chǎn)線速度越快，產(chǎn)品越復雜，或者缺陷越模糊，人工檢測員就越難做到在提供質量保證的同時，滿足生產(chǎn)效率需求?；茨喜Ａ鏅z測設備生產(chǎn)廠家