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智慧工厂里，机器视觉的“解题思路”
-技术篇第50期-凭实力横行“工厂”的机器视觉
通俗来讲，机器视觉是指通过模拟人类视觉系统，赋予机器“看清”并“认知”世界的能力，其主要应用于ADAS（高级驾驶辅助系统）、安防、工业等领域。本文主要探讨机器视觉在工业领域的应用，即工业机器视觉（如无特殊说明，后文均以“机器视觉”指代）。机器视觉
机器视觉是通过光学装置和非接触式的传感器，自动地接受和处理一个真实物体的图像，以获得并分析所需信息，将其用于检测和控制机器运动的装置。
机器视觉的应用场景非常广泛，包括自动化生产线、工业机器人等。在日常工作中，其主要有以下四种功能：识别
甄别物体的物理特征，如通过读取零部件的外形、颜色、字符、条码等，主要用于信息溯源；测量
精准计算物体点、线、间距、3D尺寸等信息，主要针对高精度及复杂形态测量；定位
获取物体的二维或三维位置信息，进而辅助执行校正、引导、套准、对位、跟踪等系列工作，是自动化生产线上物资拾取、装配等工作必不可少的技能；检测
检测物体表面状态，判断其在生产制造状态中是否存在缺陷，检测维度包括形状轮廓、灰度色彩、缺陷等。相比人类，机器视觉精度更高且永不疲惫，堪称一流的“品控”达人。“视力”与“脑力”
炼就“超人”技能
想要理解机器视觉强大而灵活的功能，首先需要弄懂其接收、处理信息的方式。通常而言，机器视觉的运行步骤主要分为两步：“眼睛”（视觉成像系统）采集信息
通过光源、镜头、工业相机等设备采集图片，将被检测的真实物体转换成图像信号；
“大脑”（视觉控制系统）处理信息
根据图片像素分布与亮度、颜色等信息，处理和解释视觉图像，将其转变成数字信号。
因此从其底层逻辑来看，“视力”和“脑力”是决定机器视觉“超能力”的关键要素。随着当前多传感器融合、感光和光学处理芯片等技术的大幅进步，机器视觉能够看得更清晰、更细致；而以深度学习为代表的AI技术，则能够使其感知更准确、更深刻。有了前沿技术的加持，机器视觉相较人类而言可具备更高的速度、精度和可重复性，对环境适应性强，数据易于标准化，为智能制造的效率和质量提供了有效保障。内功扎实+外力强劲
机器视觉迅猛发展
在产业智能化升级背景下，机器视觉行业高速发展。截至目前，我国已经成为继美国、日本之后的第三大机器视觉应用市场。国内机器视觉的迅猛发展，主要得益于内外双重作用力的驱动。01
机器视觉产业核心零部件国产化进程加快，技术“内功”日益扎实，应用成本逐步下降。据科技产业智库甲子光年测算，如果使用人员检测，企业每年成本为90万元；而采用机器视觉设备检测，初始投资60万元，每年折旧与维护成本18万元，远低于人工成本，且精准度更高，稳定性更强，有效满足了企业降本增效的需求。02
政策、市场需求的助力亦不可或缺。近年来，政策加码助力智能制造高速发展。年12月工信部发布《工业互联网创新发展行动规划（-年）》，提出支持包括工业视觉传感器在内的基础软硬件的研发突破。而随着产业智能化升级进程加速，凭借精度以及效率上的优势，机器视觉能够充分满足高精度、柔性生产的需求，下游应用场景日趋多样化。除消费电子、半导体、汽车制造三大成熟应用领域之外，机器视觉正在向物流、医药、食品包装等长尾市场加速渗透。以上多重因素共振，优秀的国产机器视觉企业不断涌现，并在资本支持下快速崛起。国内工业AI平台领跑者阿丘科技即是其中之一。阿丘科技成立于年，核心团队源自清华大学AI实验室，专注于将领先的人工智能、机器视觉技术应用于工业领域。阿丘科技推出的面向工业的AI视觉平台，已覆盖3C、汽车、5G、半导体、物流等细分场景，为企业提供缺陷检测、字符识别、复杂分类、目标定位等功能。阿丘科技的发展背后，离不开优秀投资机构的助力。在年9月，联想控股成员企业君联资本领投阿丘科技千万美元A+轮融资。同年11月，君联资本持续跟进阿丘科技万美元B轮融资。作为新兴技术的代表，机器视觉被认为是自动化行业一个具备光明前景的细分市场。据GGII（高工产业研究院）数据显示，年我国机器视觉市场规模65.50亿元，同比增长21.77%，预计到年我国机器视觉市场规模将达到.6亿元。随着技术日趋成熟，越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提高效率并降低成本，从而实现生产效益最大化。相信在政策、市场、资金的共同推动下，我国机器视觉市场将迈向更为高速的增长。来源：新机器视觉
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