本文摘要：机器视觉在工业检测中的应用于历史与发展机器视觉在工业上应用领域辽阔，核心功能还包括：测量、检测、辨识、定位等。

机器视觉在工业检测中的应用于历史与发展机器视觉在工业上应用领域辽阔，核心功能还包括：测量、检测、辨识、定位等。产业链可以分成上游部件级市场、中游系统集成／整机装备市场和下游应用于市场。机器视觉上游有光源、镜头、工业照相机、图像采集卡、图像处理软件等软硬件提供商，中游有构建和整机设备提供商，行业下游应用于很广，主要下游市场还包括电子制造行业、汽车、印刷纸盒、烟草、农业、医药、纺织和交通等领域。

机器视觉全球市场主要产于在北美、欧洲、日本、中国等地区，根据统计数据，2014年，全球机器视觉系统及部件市场规模是36．7亿美元，2015年全球机器视觉系统及部件市场规模是42亿美元，2016年全球机器视觉系统及部件市场规模是62亿美元，2002－2016年市场年均填充增长率为12％左右。而机器视觉系统集成，根据北美市场数据估计，约是视觉系统及部件市场的6倍。

中国机器视觉跟上于80年代的技术引进，随着98年半导体工厂的整线引入，也带进机器视觉系统，06年以前国内机器视觉产品主要集中于在外资生产企业，规模都较小，06年开始，工业机器视觉应用于的客户群开始不断扩大到印刷、食品等检测领域，2011年市场开始高速快速增长，随着人工成本的减少和制造业的升级市场需求，再加计算机视觉技术的较慢发展，更加多机器视觉方案渗透到各领域，到2016年我国机器视觉市场规模已达近70亿元。机器视觉中，缺失检测功能，是机器视觉应用于得最少的功能之一，主要检测产品表面的各种信息。在现代工业自动化生产中，倒数大批量生产中每个制程都有一定的次品亲率，分开看虽然比率较小，但相加后却沦为企业无法提升良率的瓶颈，并且在经过原始制程后再行去除次品成本不会低很多（例如，如果锡膏印刷工序不存在定位偏差，且该问题直到芯片贴装后的在线测试才被找到，那么返修的成本将不会是原成本的100倍以上），因此及时检测及次品去除对质量掌控和成本掌控是十分最重要的，也是制造业更进一步升级的最重要基石。

在检测行业，与人类视觉比起，机器视觉优势显著1、精确度低：人类视觉是64灰度级，且对微小目标分辨力很弱；机器视觉可明显提升灰度级，同时可观测微米级的目标；2、速度快：人类是无法看清楚较慢运动的目标的，机器对焦时间则平均微秒级别；3、稳定性低：机器视觉解决问题了人类一个十分相当严重的问题，不平稳，人工目检是劳动十分乏味和艰辛的行业，无论你设计怎样的奖惩制度，都会再次发生较为低的漏检亲率。但是机器视觉检测设备则没疲惫问题，没情绪波动，只要是你在算法中写出好的东西，每一次都会认真执行。在质控中大大提高效果可控性。

4、信息的构建与存留：机器视觉取得的信息量是全面且可追溯的，涉及信息可以很便利的构建和存留。机器视觉技术近年发展很快1、图像收集技术发展快速增长CCD、CMOS等固件更加成熟期，图像脆弱器件尺寸大大增大，像元数量和数据亲率大大提升，分辨率和帧亲率的提高速度可以说道日新月异，产品系列也更加非常丰富，在增益、对焦和信噪比等参数上大大优化，通过核心测试指标（MTF、畸变、信噪比、光源亮度、均匀分布性、色温、系统光学能力综合评估等）来对光源、镜头和照相机展开综合自由选择，使得很多以前光学上的难题问题以求大大突破。

2、图像处理和模式识别发展很快图像处理上，随着图像高精度的边缘信息的萃取，很多原本混合在背景噪声中无法必要检测的较低对比度瑕疵开始获得辨别。模式识别上，本身可以看做一个标记过程，在一定量度或观测的基础上，把待识模式区分到各自的模式中去。图像识别中运用得较多的主要是决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决策函数，利用它对模式向量展开分类辨识，是以定点叙述（如统计资料纹理）为基础的；结构方法的核心是将物体分解成了模式或模式基元，而有所不同的物体结构有有所不同的基元串（或称之为字符串），通过对不得而知物体利用等价的模式基元欲出有编码边界，获得字符串，再行根据字符串辨别它的属类。

在特征分解上，很多新的算法大大经常出现，还包括恩于小波、小波包、分形的特征，以及独二分量分析；还有关子反对向量机，变形模板给定，线性以及非线性分类器的设计等都在大大延伸。3、深度自学带给的突破传统的机器学习在特征提取上主要依赖人来分析和创建逻辑，而深度自学则通过多层感知机仿真大脑工作，建构深度神经网络（如卷积神经网络等）来自学非常简单特征、创建简单特征、自学同构并输入，训练过程中所有层级都会被大大优化。

在明确的应用于上，例如自动ROI区域分割；标点定位（通过防真视觉可灵活性检测不得而知瑕疵）；从宽噪声图像轻检测无法叙述或分析的瑕疵如橘皮瑕疵；辨别玻璃盖板检测中的真假瑕疵等。随着更加多的基于深度自学的机器视觉软件推向市场（还包括瑞士的vidi，韩国的SUALAB，香港的不应科院等），深度自学给机器视觉的赋能不会更加显著。4、3d视觉的发展3D视觉还正处于跟上阶段，许多应用程序都在用于3D表面重构，还包括导航系统、工业检测、逆向工程、测绘、物体辨识、测量与分级等，但精度问题容许了3D视觉在很多场景的应用于，目前工程上年所铺开的应用于是物流里的标准件体积测量，坚信未来这块潜力极大。

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