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    機(jī)器視覺(jué)是利用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人類視覺(jué)作用，以讓機(jī)器設(shè)備得到有關(guān)視覺(jué)信息內(nèi)容和進(jìn)行理解?？煞譃椤耙暋焙汀坝X(jué)”兩部分基本原理。

    “視”是將外界信息內(nèi)容利用成像來(lái)顯示成數(shù)字信號(hào)反饋給計(jì)算機(jī)，必須依靠一整套的硬件解決方案，主要包括燈源、照相機(jī)、圖像收集卡、視覺(jué)傳感器等。“覺(jué)”則是計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理和分析，要緊是軟件算法。

    機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)上運(yùn)用行業(yè)寬闊，關(guān)鍵作用主要包括：檢測(cè)、檢驗(yàn)、識(shí)別、定位等。

    產(chǎn)業(yè)鏈能夠分為上游部件級(jí)市場(chǎng)、中游系統(tǒng)一體式/整機(jī)設(shè)備市場(chǎng)和下游運(yùn)用市場(chǎng)。

    機(jī)器視覺(jué)上游有燈源、鏡頭、工業(yè)鏡頭、圖像收集卡、數(shù)字圖像處理軟件等軟硬件帶來(lái)商，中游有一體式和整機(jī)設(shè)備帶來(lái)商，行業(yè)領(lǐng)域下游運(yùn)用較廣，要緊下游市場(chǎng)主要包括電子制造行業(yè)領(lǐng)域、汽車、印刷包裝、煙草、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、紡織和交通等行業(yè)。

    機(jī)器視覺(jué)全球市場(chǎng)要緊分布在北美、歐洲、日本、中國(guó)等地區(qū)，依照統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2014年，全球機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)及部件市場(chǎng)規(guī)模是36.7億美金，2015年全球機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)及部件市場(chǎng)規(guī)模是42億美金，2016年全球機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)及部件市場(chǎng)規(guī)模是62億美金，2002-2016年市場(chǎng)年均復(fù)合增長(zhǎng)率為12%左右。而機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)一體式，依照北美市場(chǎng)數(shù)據(jù)估算，大約是機(jī)器視覺(jué)及部件市場(chǎng)的6倍。

    中國(guó)機(jī)器視覺(jué)起步于80年代的技術(shù)引入，伴隨著98年半導(dǎo)體工廠的整線引入，也帶入機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，06年往常國(guó)產(chǎn)機(jī)器視覺(jué)商品要緊集中在外資制造企業(yè)，規(guī)模都較小，06年開(kāi)始，工業(yè)機(jī)器視覺(jué)運(yùn)用的用戶群開(kāi)始擴(kuò)大到印刷、食品等檢驗(yàn)行業(yè)，2011年市場(chǎng)開(kāi)始高速增長(zhǎng)，伴隨著人力成本的提升和加工制造業(yè)的升級(jí)要求，加上計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的快速進(jìn)展，越來(lái)越多機(jī)器視覺(jué)方案滲透到各行業(yè)，到2016年我國(guó)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)近70億元。

    機(jī)器視覺(jué)中，缺陷檢測(cè)功能，是機(jī)器視覺(jué)運(yùn)用得最多的作用之一，主要檢驗(yàn)商品表面的各類信息內(nèi)容。在現(xiàn)代工控自動(dòng)化生產(chǎn)制造中，連續(xù)大大批量生產(chǎn)制造中每個(gè)制程都有一定的次品率，單獨(dú)看盡管比率很小，但相乘后卻成為企業(yè)難以提升良率的瓶頸，同時(shí)在利用完整制程后再剔除次品成本會(huì)高很多（例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該咨詢題直到芯片貼裝后的在線檢驗(yàn)才被發(fā)現(xiàn)，那么返修的成本將會(huì)是原成本的100倍之上），因而及時(shí)檢驗(yàn)及次品剔除對(duì)品質(zhì)控制和成本控制是特別關(guān)鍵的，也是加工制造業(yè)進(jìn)一步升級(jí)的關(guān)鍵基石。

    一、在檢測(cè)行業(yè)領(lǐng)域，與人類視覺(jué)相比，機(jī)器視覺(jué)優(yōu)勢(shì)明顯

    1、精確度高：人類視覺(jué)是64灰度級(jí)，且對(duì)微小目標(biāo)分辨力弱；機(jī)器視覺(jué)可顯著提升灰度級(jí)，同時(shí)可觀測(cè)微米級(jí)的目標(biāo)；

    2、速度快：人類是無(wú)法看清快速運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)的，機(jī)器設(shè)備快門時(shí)刻則可以達(dá)到微秒級(jí)不；

    3、穩(wěn)定性高：機(jī)器視覺(jué)解決了人類一個(gè)特別嚴(yán)峻的咨詢題，不穩(wěn)定，人工目檢是勞動(dòng)特別枯燥和辛苦的行業(yè)領(lǐng)域，無(wú)論你設(shè)計(jì)怎么樣的獎(jiǎng)懲制度，都會(huì)發(fā)生較為高的漏檢率。然而機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)機(jī)則沒(méi)有疲勞咨詢題，沒(méi)有情緒波動(dòng)，只要是你在算法中寫好的東西，每一次都會(huì)認(rèn)真執(zhí)行。在質(zhì)控中大大提高效果可控性。

    4、信息內(nèi)容的一體式與留存：機(jī)器視覺(jué)得到的信息內(nèi)容量是全面且可追朔的，有關(guān)信息內(nèi)容能夠很便捷的一體式和留存。

    二、機(jī)器視覺(jué)技術(shù)近年進(jìn)展迅速

    1、圖像收集技術(shù)進(jìn)展迅猛

    CCD、CMOS等固件越來(lái)越成熟，圖像敏感器件規(guī)格不斷縮小，像元數(shù)量和數(shù)據(jù)率不斷提升，分辨率和幀率的提高速度能夠講日新月異，商品系列也越來(lái)越豐富，在增益、快門和信噪比等參數(shù)上不斷優(yōu)化，利用關(guān)鍵檢驗(yàn)指標(biāo)（MTF、畸變、信噪比、燈源亮度、均勻性、色溫、系統(tǒng)成像能力綜合評(píng)估等）來(lái)對(duì)燈源、鏡頭和照相機(jī)進(jìn)行綜合選擇，使得很多往常成像上的難點(diǎn)咨詢題得以不斷突破。

    2、數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別進(jìn)展迅速

    數(shù)字圖像處理上，伴隨著圖像高精密的邊緣信息內(nèi)容的提取，很多原本混合在背景噪聲中難以直截了當(dāng)檢驗(yàn)的低對(duì)比度缺陷開(kāi)始得到分辨。

    模式識(shí)別上，本身能夠看作一個(gè)標(biāo)記過(guò)程，在一定量度或觀測(cè)的基礎(chǔ)上，把待識(shí)模式劃分到各自的模式中去。圖像識(shí)別中應(yīng)用得較多的要緊是決策理論和結(jié)構(gòu)方法。決策理論方法的基礎(chǔ)是決策函數(shù)，利用它對(duì)模式向量進(jìn)行分類識(shí)別，是以定時(shí)描述（如統(tǒng)計(jì)紋理）為基礎(chǔ)的；結(jié)構(gòu)方法的關(guān)鍵是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結(jié)構(gòu)有不同的基元串（或稱字符串），利用對(duì)未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再依照字符串推斷它的屬類。在特征生成上，很多新算法不斷浮現(xiàn)，主要包括基于小波、小波包、分形的特征，和獨(dú)二重量分析；還有關(guān)子支持向量機(jī)，變形模板匹配，線性和非線性分類器的設(shè)計(jì)等都在不斷延展。

    3、深度學(xué)習(xí)帶來(lái)的突破

    傳統(tǒng)式的機(jī)器設(shè)備學(xué)習(xí)在特征提取上要緊依靠人來(lái)分析和建立邏輯，而深度學(xué)習(xí)則利用多層感知機(jī)模擬大腦工作中，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）來(lái)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單特征、建立復(fù)雜特征、學(xué)習(xí)映射并輸出，訓(xùn)練過(guò)程中全部層級(jí)都會(huì)被不斷優(yōu)化。在具體的運(yùn)用上，例如全自動(dòng)ROI區(qū)域分割；標(biāo)點(diǎn)定位（利用防真視覺(jué)可靈活檢驗(yàn)未知缺陷）；從重噪聲圖像重檢驗(yàn)無(wú)法描述或量化的缺陷如橘皮缺陷；分辨玻璃蓋板檢驗(yàn)中的真假缺陷等。伴隨著越來(lái)越多的基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺(jué)軟件推向市場(chǎng)（主要包括瑞士的vidi，韓國(guó)的SUALAB，香港的應(yīng)科院等），深度學(xué)習(xí)給機(jī)器視覺(jué)的賦能會(huì)越來(lái)越明顯。

    4、3d視覺(jué)的進(jìn)展

    三維視覺(jué)還處在起步時(shí)期，很多運(yùn)用程序都在使用三維表面重構(gòu)，主要包括導(dǎo)航、工業(yè)檢驗(yàn)、逆向工程、測(cè)繪、物體識(shí)別、檢測(cè)與分級(jí)等，但精密度咨詢題限制了三維視覺(jué)在很多場(chǎng)景的運(yùn)用，目前工程上最先鋪開(kāi)的運(yùn)用是物流里的標(biāo)準(zhǔn)件體積檢測(cè)，相信將來(lái)這塊潛力極大。

    三、要全面替代人工目檢，機(jī)器視覺(jué)還有眾多難點(diǎn)有待攻破

    1、燈源與成像：機(jī)器視覺(jué)中優(yōu)質(zhì)的成像是第一步，由于不同材料物體表面反光、折射等咨詢題都會(huì)妨礙被測(cè)物體特征的提取，因而燈源與成像能夠講是機(jī)器視覺(jué)檢驗(yàn)要攻克的第一個(gè)難關(guān)。比如如今玻璃、反光表面的刮痕檢驗(yàn)等，很多時(shí)候咨詢題都卡在不同缺陷的一體式成像上。

    2、重噪音中低對(duì)比度圖像中的特征提?。涸谥卦胍舡h(huán)境下，真假缺陷的鑒不很多時(shí)候較難，這也是很多場(chǎng)景始終存在一定誤檢率的緣故，但這塊利用成像和邊緣特征提取的快速進(jìn)展，類似在不斷取得各類突破。

    3、對(duì)非預(yù)期缺陷的識(shí)別：在運(yùn)用中，通常是給定一些具體的缺陷模式，使用機(jī)器視覺(jué)來(lái)識(shí)別它們到底有沒(méi)有發(fā)生。但經(jīng)常遇到的情況是，很多明顯的缺陷，由于之前沒(méi)有發(fā)生過(guò)，或者發(fā)生的模式過(guò)分多樣，而被漏檢。如果換做是人，盡管在操作流程文件中沒(méi)讓他去檢驗(yàn)?zāi)莻€(gè)缺陷，然而他會(huì)留意到，從而有較大幾率抓住它，而機(jī)器視覺(jué)在這點(diǎn)上的“智慧”目前還較難突破。

    四、機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)鏈情況

    1、上游部件級(jí)市場(chǎng)

    要緊主要包括燈源、鏡頭、工業(yè)鏡頭、圖像收集卡、數(shù)字圖像處理軟件等帶來(lái)商，近幾年智能照相機(jī)、工業(yè)鏡頭、燈源和板卡都保持了不低于20%的增速。依照中國(guó)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）調(diào)查統(tǒng)計(jì)，如今已進(jìn)入中國(guó)的國(guó)外機(jī)器視覺(jué)牌子已近200多家（如康耐視、達(dá)爾薩、堡盟等為代表的關(guān)鍵部件制造商，以基恩士、歐姆龍、松下、邦納、NI等為代表的則同時(shí)涉足機(jī)器視覺(jué)關(guān)鍵部件和系統(tǒng)一體式），中國(guó)自有的機(jī)器視覺(jué)牌子也已有100多家（如海康、華睿、盟拓光電、神州視覺(jué)、東莞燦銳、上海方誠(chéng)、上海波創(chuàng)電氣設(shè)備等），機(jī)器視覺(jué)各類商品代理商超過(guò)300家（如東莞鴻富視覺(jué)、微視新紀(jì)元、三寶興業(yè)、凌云光、太陽(yáng)視覺(jué)等）。很多國(guó)產(chǎn)機(jī)器視覺(jué)的部件市場(chǎng)基礎(chǔ)上從代理海外牌子開(kāi)始，很多企業(yè)均與海外的同行有較好的合作，且這種合作具有一定的排他性，這給潛在進(jìn)入者帶來(lái)了一定的門檻，因而優(yōu)質(zhì)商品的代理商也都有不錯(cuò)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力和利潤(rùn)表現(xiàn)。同時(shí)，以?？怠⑷A睿為代表的國(guó)內(nèi)工業(yè)視覺(jué)關(guān)鍵部件正在快速崛起。

    2、中游系統(tǒng)一體式和整機(jī)設(shè)備市場(chǎng)

    國(guó)產(chǎn)中游的系統(tǒng)一體式和整機(jī)設(shè)備商有100多家，他們能夠給各行業(yè)領(lǐng)域全自動(dòng)化企業(yè)帶來(lái)綜合的機(jī)器視覺(jué)方案，如凌云光、微視新紀(jì)元、嘉恒、凌華、太陽(yáng)視覺(jué)、鼎信、大恒圖像等。由于國(guó)產(chǎn)商品與國(guó)外依然有不小差距，很多中游系統(tǒng)一體式商和整機(jī)設(shè)備商又是從關(guān)鍵零部件的貿(mào)易做起來(lái)的，因而很多在視覺(jué)商品的選擇方面，依然更為青睞海外牌子。國(guó)產(chǎn)牌子為推廣自身的軟硬件商品，通常必須進(jìn)展自身的方案一體式能力，才能更好的面對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。

    3、下游運(yùn)用市場(chǎng)

    機(jī)器視覺(jué)下游，要緊是給終端用戶帶來(lái)非標(biāo)全自動(dòng)化綜合解決方案的企業(yè)，行業(yè)領(lǐng)域?qū)傩蕴貏e強(qiáng)，關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)能力是對(duì)行業(yè)領(lǐng)域和生產(chǎn)制造的綜合理解和多類技術(shù)融合。由于行業(yè)領(lǐng)域全自動(dòng)化的更迭有一定周期性，深受行業(yè)領(lǐng)域整體升級(jí)速度、出貨量和利潤(rùn)狀況妨礙，因而近兩年來(lái)說(shuō)，拉動(dòng)機(jī)器視覺(jué)運(yùn)用普及最要緊的依然在電子加工制造業(yè)，其次是汽車和制藥。

    （1）半導(dǎo)體和電子生產(chǎn)制造行業(yè)領(lǐng)域：從國(guó)產(chǎn)機(jī)器視覺(jué)工業(yè)上的運(yùn)用分布來(lái)說(shuō)，46%都集中在電子及半導(dǎo)體制造行業(yè)領(lǐng)域，主要包括晶圓加工制造的分類切割、PCB檢驗(yàn)（底片、內(nèi)/外層板、成品外型終檢等）、SMT貼裝檢驗(yàn)、LCD全流程的AOI缺陷檢驗(yàn)、各類3c組件的表面缺陷檢驗(yàn)、3c商品外型檢驗(yàn)等。

    （2）汽車：車身裝配檢驗(yàn)、零部件的幾何規(guī)格和誤差檢測(cè)、表面和內(nèi)部缺陷檢驗(yàn)、間隙檢驗(yàn)等。

    （3）印刷、包裝檢驗(yàn)：煙草外殼印刷、食品的包裝和印刷、藥品的鋁塑板包裝和印刷等。

    （4）農(nóng)業(yè)：對(duì)農(nóng)商品的分級(jí)、檢測(cè)和分類。

    （5）紡織：對(duì)異纖、云織、經(jīng)疵、緯疵等缺陷檢驗(yàn)、織物表面絨毛鑒定、紗線結(jié)構(gòu)分析這些。

    五、機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)將來(lái)進(jìn)展趨勢(shì)

    1、嵌入式解決方案進(jìn)展迅猛，智能照相機(jī)性能與成本優(yōu)勢(shì)突出，嵌入式PC會(huì)越來(lái)越強(qiáng)大。

    2、模塊化的通用型軟件平臺(tái)和人工智能軟件平臺(tái)將落低開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)人員技術(shù)規(guī)定和縮短開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)周期。

    3、3d視覺(jué)將走向更多運(yùn)用場(chǎng)景。