机器视觉技术是软件和硬件的结合

  日期：2023-11-30 作者: 新闻中心

  据美国商业资讯网站6月22日来自都柏林的报道，全球机器视觉市场正处于快速地发展之中，预计到2025年年底，市值将超过192亿美元。

  人眼视物，本质上是一个复杂的光传递过程，物体反射光线，经由角膜、晶状体、玻璃体折射后，在视网膜上成像，再经椎体和杆状细胞传导，神经才可感知。但机器视觉和人眼视觉大不相同，它依赖各种模块组件协同工作，收集复杂数据，最后依据先验知识给出分析结论。

  机器视觉技术是软件和硬件的结合，主要组成部分包括照相机、摄像头、图像传感器、视觉处理和通信设施。完备的系统能捕捉任意对象的图像，并根据质量和安全性的不同参数来分析它们。一旦与智能设备结合，如无人驾驶汽车、无人机

  等，可为设备提供操作控制，帮助其捕捉和处理图像，并测量决策所需要的各种特殊数据。简而言之，机器视觉技术在解决复杂工业任务方面十分可靠。而且，与各类机构或教育场所中应用的普通视觉系统相比，工业机器视觉系统更健全，稳定性和准确性更高，成本也比军队、航空、国防和政府的应用系统更低。媒体预计，这一些因素将致使该技术在工业部门的适应性更强。此外，正由于工业领域使用了机器视觉系统，慢慢的变多的其他技术也在寻求与之融合，从而强化了机器视觉技术市场的蓬勃发展之势。

  澳大利亚的科技媒体举了这样一个例子，工人可以在生产线或车间中安装摄像头，对生产的全部过程进行实时监控。机器视觉系统就能够在一定程度上帮助人们进行产品检查和智能分类，并为工厂机器人提供导航。在全自动生产流水线上，该技术的加入将帮助工厂机器人解释它们所“看”到的一切环境，使它们能独立地四处活动。而辅助识别环境，本质上是不再通过直接编程而解决机器人遇到的问题，从而非常大地节省了生产时间与成本。

  在检查生产原材料和最终成品质量是不是有缺陷时，机器视觉系统特别有用。比如，一经发现问题，它会即刻定位问题的所在，并通知生产线解决该问题。

  除了检查，机器视觉还能通过识别标签来追踪生产流程。其中，照相机可以读取标签，获取指导产品登记、确认处于供应链哪个阶段等关键信息。智能摄像头和传感器能完成数字化信息传输，解码它们所获得的信息，免除人力解释的成本。最后，机器自身可决定是不是要与中央控制管理系统通信，传输信息。机器视觉技术所依赖的工业系统成本低，且便于使用，对那些想简化自动化生产流程的创业者而言，确实是一个不错的选择。

  由于图像处理设备完成了捕获、采集和交换数据的过程，在互联生产的全部过程中，这一些数据都可以传输到价值链，触发更多智能行为。例如，检测生产设备的磨损状态，维护工厂设施，提醒管理者提前订购生产部件等。未来，视觉系统设备各部件的尺寸将变小，而速度、精度、分辨率会明显提高，因此普及率也会在几年内急剧增长。

  统计多个方面数据显示，整个2015年，亚太地区在机器视觉技术市场的占有率最大，这归功于该地区大规模生产实践所提供的大量机会。工业扩张，以及对创新的巨大包容力，都促进了各种技术在亚洲的繁荣与发展。中国、日本、韩国和印度都被认为是新技术浪潮马上就要来临的潜在新兴市场。

  当然，目前全球用户对视觉技术的快速的提升还缺乏匹配认知，行业发展必然面临挑战。此外，系统依赖的集成电路相当复杂，对制造商而言是个难题，这也限制了市场实现更平稳的增长。然而，依然有媒体指出，预测期内，该技术市场的最快上涨的速度可达10.4%。因为，亚太地区一直增长的制造业，正越来越关注与机器视觉有关的研究活动，所投入的经费支出预计将刺激该技术在亚太市场的成长，进而推动全球市场成分发生明显的变化。