機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支，不同權(quán)威機構(gòu)對機器視覺的定義略有差異，但簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做檢測、判斷和控制。
機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支，不同權(quán)威機構(gòu)對機器視覺的定義略有差異，但簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做檢測、判斷和控制。機器視覺基于仿生的角度發(fā)展而來，比如模擬眼睛是通過視覺傳感器進行圖像采集，并在獲取之后由圖像處理系統(tǒng)進行圖像處理和識別。
機器視覺是指利用相機、攝像機等傳感器，配合機器視覺算法賦予智能設備人眼的功能，從而進行物體的識別、檢測、測量等功能。
按照應用的領(lǐng)域與細分技術(shù)的特點，機器視覺行業(yè)的市場進一步可以分為工業(yè)視覺、計算機視覺兩類，相應地，其應用領(lǐng)域可以劃分為智能制造和智能生活兩類。
機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應用行業(yè)構(gòu)成。從深度來看，機器視覺的應用覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈的多個環(huán)節(jié)。以手機的制造為例，機器視覺可應用在結(jié)構(gòu)件生產(chǎn)、模組生產(chǎn)、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環(huán)節(jié)，例如IPhone生產(chǎn)全過程就需要70套以上的機器視覺系統(tǒng)。從廣度上看，機器視覺的下游行業(yè)眾多，包括汽車、3C電子、半導體、食品飲料、光伏、物流、醫(yī)藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。
2013年之前，我國機器視覺還未全面普及開來，機器視覺技術(shù)的應用主要集中在電子信息等領(lǐng)域，截至2012年底我國機器視覺市場規(guī)模僅有22.7億元。但是近些年隨著智慧城市、智能交通、智慧醫(yī)療以及智能金融的快速發(fā)展，機器視覺全面滲透于各行各業(yè)，市場規(guī)模得以迅速擴張，由2013年的35.4億元增長至2020年的157億元，年平均復合增長率CAGR為約為23%，遠超同期全球CAGR為14%的增速水平。
機器視覺行業(yè)細分產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況
如今，在市場消費升級的刺激下，高端商品市場占有率強勢增長。為此，視覺技術(shù)也越來越多的在工廠應用。從目前的來看，自動讀碼器、人工智能瑕疵檢測和3D測量有著強勁的增長趨勢。
自動讀碼器是視覺技術(shù)中較快的增長點，一方面，現(xiàn)在正處于5G和物聯(lián)網(wǎng)時代的前夜，工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型正是當下制造業(yè)的熱門話題，我們要實現(xiàn)智能制造，工廠數(shù)字上云，就需要越來越多的數(shù)字采集;另一方面，現(xiàn)代的工廠管理中，二維碼是產(chǎn)品的身份證。因此，工廠無論是提高設備控制效率，還是提高產(chǎn)品的品質(zhì)，都要追溯到數(shù)字的采集。在機器視覺領(lǐng)域，采集數(shù)據(jù)就需要一款能夠自動識別二維碼的機器。
瑕疵檢測是視覺技術(shù)最難的部分，傳統(tǒng)的瑕疵檢測，基于模板和特定的過程學習后，對產(chǎn)品進行判斷。但是產(chǎn)品的瑕疵不確定因素很多，這種傳統(tǒng)的做法，很難真正意義上實現(xiàn)瑕疵檢測。以消費類電子產(chǎn)品為例，許多廠商最終的產(chǎn)品出廠檢測，往往耗費大量人力。所以，視覺技術(shù)借助人工智能，通過深度學習的算法，為瑕疵檢測賦能，并在多個行業(yè)得到應用。
再者是3D測量技術(shù)的應用，會越來越廣泛。以手機制造為例，手機屏幕邊緣的縫隙大小，以及機身面是否平整，都需要應用3D視覺技術(shù)。這一切緣由，皆因消費水平的提升，因此商家會更多的應用3D技術(shù)，提高產(chǎn)品的工藝水平。
機器視覺作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，已經(jīng)協(xié)同其他技術(shù)開始對社會產(chǎn)生重大影響。雖然人工智能領(lǐng)域內(nèi)的各個前沿技術(shù)存在著不同程度的交叉，難以細分，但依據(jù)主要采用的技術(shù)類別，可以將人工智能行業(yè)分為：深度學習、機器視覺、自然語言處理、語音識別、情境感知計算、模式識別等等。其中，深度學習、機器視覺、自然語言處理是優(yōu)質(zhì)企業(yè)參與最多的三大領(lǐng)域，也是人們在人工智能領(lǐng)域付諸探索實踐最多、獲得應用成果最為豐厚的主要領(lǐng)域。
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