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市場規模過百億 機器視覺迎發展增長期

儀表深度 2021年04月19日 11:54:06來源:儀表網 61331
摘要隨著我國各行各業對采用圖像和機器視覺技術的工業自動化、智能需求開始廣泛出現,機器視覺逐步開始了工業現場的應用,那么,你對機器視覺知曉多少呢?

  【儀表網 儀表深度】隨著我國各行各業對采用圖像和機器視覺技術的工業自動化、智能需求開始廣泛出現,機器視覺逐步開始了工業現場的應用,那么,你對機器視覺知曉多少呢?
 
  什么是機器視覺?
 
  資料顯示,機器視覺是一項綜合技術,包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術。一個典型的機器視覺應用系統包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊。
 
  作為人工智能技術發展的重要分支,機器視覺是通過圖像傳感器接收和處理真實物體的圖像,以獲得所需信息或控制機器人運動的技術。簡單來說,就是用機器代替人眼來做測量和判斷。其主要作用就是用機器代替人眼來做測量和判斷,將圖像處理應用于工業自動化領域,對物體進行非接觸檢測、測量,提高加工精度、發現產品缺陷并進行自動分析決策,是先進制造業的重要組成部分。
 
  此外,機器視覺系統最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。相比人類視覺,機器視覺在精確性、速度性、適應性、客觀性、重復性、可靠性、效率性、信息集成方面優勢明顯。從具體參數看,機器檢測比人工視覺檢測優勢明顯:機器視覺檢測比人工視覺檢測效率高、速度快、精度高、可靠性好,同時,工作時間更長、信息方便集成、適應惡劣環境。用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度。
 
  因此,在某些方面機器視覺能夠代替人眼,更好的進行工作。同時,隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和機器視覺互聯互通技術的持續發展,機器視覺的性能優勢將進一步加大,發展前景可期。
 
  全球機器視覺發展歷程
 
  據悉,機器視覺起源于上世紀50年代,Gilson提出了“光流”這一概念,并基于相關統計模型發展了逐像素的計算模式,標志著2D影像統計模式的發展。國內機器視覺起步較晚,上世紀80年代開始引進第一批技術。
 
  詳細來講,1950年,機器視覺概念被提出,基于統計模式識別;1960年,研究領域興起,積木世界研究;1970年,機器視覺起步發展理論更新并開始授課;1980年,新方法、新理論涌現的,機器視覺蓬勃發展;1990年機器視覺公司成立,產業化形成;2000年,機器視覺行業快速增長,跨國公司在全球設立分支機構;2001年歐美日企業處于統治地位,中國企業蓬勃發展的競爭格局形成。
 
  隨著全球制造中心向我國轉移,目前中國已是繼美國、日本之后的第三大機器視覺領域應用市場。隨著全球新一輪科技革命浪潮的興起,機器視覺行業迎來了快速增長期。2016-2019年,全球機器視覺市場規模不斷擴大,至2019年突破100億美元,達到102億美元。
 
  機器視覺市場規模過百億
 
  近年來,中國勞動力質量和成本逐漸升高,企業也不斷嘗試轉型,逐漸淘汰落后的生產方式,企業的生產方式日趨智能化。相對于人工視覺檢驗,機器視覺檢測擁有效率高、高精度、檢測效果穩定可靠、方便信息集成等優勢,發展前景值得期待。
 
  數據顯示,2019年中國機器視覺行業銷售額超過百億,達到103億元,增速超過20%,迎發展增長期。隨著技術的快速發展,機器視覺下游應用領域不斷拓展,據悉,機器視覺廣泛應用于半導體、機器人、汽車制造、制藥、食品包裝、電子等眾多領域中,受到了市場的普遍歡迎。
 
  在我國,機器視覺行業發展雖短暫,但發展速度較快,隨著自動化的普及和深入,我國的機器視覺行業迎來了較強的發展機遇,正在成為世界機器視覺發展較為活躍的地區之一,預計到2025年我國機器視覺市場規模將達246億元,相關企業可重點布局。
 
  機器視覺是人工智能范疇重要的前沿分支之一,隨著我國各行各業對采用圖像和機器視覺技術的工業自動化、智能需求開始廣泛出現,機器視覺逐步開始了工業現場的應用,市場規模將會進一步擴大,迎來快速增長期。
 

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