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机器视觉的崛起源于工业自动化生产日益增长的技术需求，技术探索始于20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界的研究，早期的发展主要集中于北美、欧洲和日本等发达地区。全球制造业向中国移后，中国机器视觉产业迎来了奋起直追的历史契机。近十年来，从相机、采集卡、光源、镜头到图像处理软件，数十家机器视觉核心器件的国内研发制造厂商陆续涌现，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，但本土厂商的整体市场地位仍然落后于外资厂商。
我们基于机器视觉系统的技术原理分析了机器视觉技术的核心优势，主要包括：
1）精确性、客观性和可靠性；
2）环境适应性和工作持续性；
3）经济性和高效性；
4）灵活性和重复性。
上述特点揭示了机器视觉与智能制造的高速协同发展的内在原因。
GGII研究所数据显示，2015年中国机器视觉市场规模61.2亿元，同比增速为28.57%，增速位居全球首位，国外调研机构MarketsandMarkets预计到2020年全球市场规模将达到125亿美元，我国国内市场规模将达到152亿元。虽然市场空间广阔，但在机器视觉底层核心零部件生产目前主要还是以国外品牌为主，外资厂商仍然占据机器视觉市场主导地位。
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1）精测电子：打造“光。机一电”一体化智能检测解决方案；
2）永创智能：加快完成向智能化包装设备制造转型；
3）劲拓股份：拓展进入智能装备系统和先进制造系统领域。
目前，工业领域是机器视觉应用中比重最大的领域。机器视觉系统与智能制造如影随形，在智能制造及工业自动化生产领域，机器视觉技术主要应用于三大方向：检测与测量、引导与定位、识别与分析。除此以外，机器视觉技术还在安防和智能交通、医疗、无人机与无人驾驶、仓储物流、农业生产等领域取得了一定的发展，应用前景广阔。
机器视觉成为科学前沿，主要受三方面因素促进：
首先，工业生产线上人眼在精准度、效率方面已不能满足产业升级的要求，对于不可观测物体、高精度产品，只能依靠机器视觉。人工成本上升、用工荒等原因也在倒逼机器人工业的发展。其次，人工智能、无人驾驶等消费需求端对机器视觉技术要求更加苛刻，算法更加冗长多变，运用在工业生产线上的已有技术不能满足。这个因素也是当今机器视觉的最大推力。最后，工业4.0、智能制造等政策环境将机器视觉注入国家战略的核心部分。
机器视觉的市场规模及应用场景
机器视觉增长迅速，我国增速最大。2015年全球机器视觉市场规模约42亿美元，增长10.5%。美国占比50%，日本紧随其后。我国起步较晚，但发展迅速，2015年市场规模达3.5亿美元，增速为全球首位，约22.2%。2016-2020年中国制造将促使机器视觉维持20%的增长率，远高于全球的8.4%平均水平。半导体、电子制造占机器视觉比重46.4%，汽车、制药占比10.9%、9.7%。
1、工业生产
一个典型的工业机器视觉应用系统，包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。
纵观目前工业生产中应用到的视觉技术大致可分为两类：质量控制和辅助生产。其中质量控制就是代替人工对产品的尺寸、外观等进行检测，识别出不良品，此类设备在国内外自动化生产线已有广泛使用。辅助生产指的是利用视觉技术给机器人提供动作执行依据，目前广泛应用的是基于单目视觉的二维定位技术。
我国工业机器人市场发展潜力巨大，势必引起机器视觉新增长。我国正处于工业机器人的发展拐点，市场潜力巨大，据IFR估计，中国市场对工业机器人的发展占主导地位，2018年全球将有三分之一的工业机器人安装在中国，这必会引发机器视觉的广泛应用。
2、无人机、自动驾驶
机器视觉是无人机实现无人的首要解决问题。我国无人机技术“墙内花开墙外香”，大多销至国外，国内市场并未大范围开发。随着我国智能生产的逐步推进，无人机“墙内香”指日可待，未来市场前景广阔。易观智库认为智能无人机在未来几年将保持超过50%的增长率，在2018年超过100亿人民币。
另外，特斯拉、分时租赁为自动驾驶增加新人气，机器视觉受益。近期采用自动驾驶系统装置的特斯拉model3订单超预期，国产化又被高层证实，定会引起国内相关产业链的蓬勃发展，机器视觉将是重要受益者。
3、智能医生
达芬奇成为明星医师，我国渗透力远远不足，医用机器人高复合增长率，巨大市场待挖掘。目前美国达芬奇装机量约2000台，我国仅54台，渗透率远远落后。据北京和睦家医院表示，近年随着达芬奇成本不断下降，由首次引进的2500万元下降至后来的1800万元，市场需求持续升温，自费患者占比已达85%。经测算，全球医用机器人未来三年销量复合增速约为55%，手术机器人、康复机器人在未来五年复合增长率将达30%、47%。可以看出，医用机器人具备着巨大的市场空间等待挖掘，机器视觉再添推力。
4、安防智能监管
智能安防是我国智慧城市的重要组成部分，在近日发布的《工业和信息化蓝皮书：世界网络安全发展报告2015-2016》中，工信部表示智慧城市建设工作正在如火如荼地全面铺开，截至目前，中国的智慧城市试点已接近300个。机器视觉可以通过生物识别、智能事件分析、太赫兹技术三个方法实现智能监管，解放大量人力并大大提升效率，使大海捞针、透视眼成为可能。
5、个性化定制&虚拟试衣间
想买一件衣服？可能你正在去商店的路上，或者正在网上根据从S到XL的标准尺码进行挑选。这些大批量的生产造就了单位货物的成本下降。工业4.0时代的纺织品生产方式或许会与之不同，它将通过有效的数据处理，提供定制性的个性商品。客户一旦决定选择哪个模型，图像处理系统（机器视觉系统）就会对其各项维度进行测量。
具体测试形式可能是，在一个小更衣室中放置四个摄像头，拍摄身体每一边的图像。软件控制测量操作，并决定随后生产衣物时的剪裁方式。接下来的生产过程会自动进行，直至包括运输环节。未来的时装屋将不再摆满几柜子的商品，而是通过提供大量的虚拟选择和快速可靠的生产流程来为客户服务。
总结
机器视觉技术如今已成功应用到了工业机器人当中，并成为一项核心关键技术。无人机、自动驾驶、智能医生、智能安防等应用领域不断突破，全球互联网和半导体巨头纷纷布局，显示出智能图像处理将是下一个竞技场，或许意味着机器视觉技术迎来黄金发展时期。
