文档介绍：分析到位人工智能的慧眼——机器视觉技术
 
   
 
 
 
 
 
 
 
     
 
 
 
 
 
我们所说的机器视觉技术，就是用机器代替人眼来做测量和判断，其最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉作为全球智能的“慧眼”,很大程度上影响着人工智能的进步,无人驾驶、无人机、智能机器人等近期热点中的热点也以机器视觉的发展为前提。
据透明市场研究(Transparency Market Research)发布的市场报告，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,%。美国约占50%,日本紧随其后。
我国起步较晚,但发展迅速,随着中国十三五规划强调制造业技术创新和中国制造2025战略的深入推进,,我国的机器视觉将迎来爆发增长。，增速为全球首位,%。到2021年,机器视觉全球市场价值预计将达285亿美元,2016-2020年期间,%的复合年增长率增长,而中国将维持20%的增长率,远大于世界平均水平。
典型应用
作为人功能智能发展前提的机器视觉技术，其主要有五大典型应用：
图像识别应用
图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别。将大量的数据信息存储在二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。
图像检测应用
检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一。几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，因此，具有诸多优点的机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统。
视觉定位应用
视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。
物体测量应用
机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC元件管脚、麻花钻、罗定螺纹检测等。
物体分拣应用
实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。
机器视觉技术在易拉罐质量检测系统中的应用
未来发展趋势
从计算机视觉的发展前景看,全球市场规模2016年后发展极为迅速。考虑到机器视觉与计算机视觉相融相通,步伐同步,可以断定机器视觉广阔前景，而其发展趋势也会随着市场的发展与需求呈现出如下的转变：
机器视觉的主要应用在半导体和电子行业，而据各种各样的研究调查表明，中国的半导体和电子市场已初具规模，而日益进步的半导体产业将需要高质量的技