新能源、半导体、汽车、航空航天等高端制造业占比提升，对工业智能化水平提出更高要求
随着先进制造在我国的占比提升，工业生产线上人眼在精度、效率等方面已不能够满足产业升级的要求。如何借助机器视觉等智能化技术替代传统人工操作，实现提质、降本、增效，成为制造业的共性需求。未来随着“中国智造 2025”战略的加速推进，工业制造自动化、智能化程度有望不断加深，机器视觉这一技术将得到更广泛的应用。
横向跨行业拓展：目前，我国机器视觉应用以制造业的电子、平板显示、汽车、电池等行业为主，新能源、半导体、医疗等新兴起的产业有望加速引入这一技术。
纵向深度强化：机器视觉在各行业的初始应用往往是在生产环节的检测这一步骤，随技术的普及、成本的下降，机器视觉有望在行业应用深度上强化，进入到识别、测量、定位等其他环节。
目前主流的机器视觉技术仍采用传统的机器学习训练方法，即在结构化场景下首先将数据表示为一组特征，分析特征或输入模型后，输出得到预测结果。但随着机器视觉的应用领域扩大，传统方式显示出通用性低、难以复制、对使用人员要求高等缺点。
深度学习对原始数据通过多步特征转换，得到更高维度、更加抽象的特征表示，可以将机器视觉的高效率和与人类视觉的灵活性相结合，完成复杂环境下的检测，特别是涉及偏差和未知缺陷的情形。通过深度学习对模型鲁棒性的提升，极大地拓展了机器视觉的应用场景，使机器视觉系统更加具备柔性，加速其在工业领域的渗透。
根据美国制造工程师协会（SME）机器视觉分会等机构的定义，机器视觉工作过程是通过光学装置和非接触式传感器自动地接收、处理真实场景的图像，目的是获得所需信息或用于控制机器人运动。
一个典型的机器视觉系统一般来说包括光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制管理系统（视觉处理分析软件及视觉控制器硬件）等，其中光源及光源控制器、镜头、 相机等硬件负责成像，视觉控制管理系统负责对成像结果做多元化的分析、输出结果至其他执行部件。机器视觉系统的“读取信息-传输信息-处理信息”的过程与人眼的运作机制对应，可谓人类视觉在工业界的延伸。
甄别目标物体的物理特征，包括外形、颜色、字符、条码等，其准确度和识别速度是衡量的重要指标。常见的应用场景是 OCR，读取零部件上的字母、数字、字符（例如条形码、二维码等）用于溯源。
把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，再精确计算出目标物体的几何尺寸，主要使用在于高精度及复杂形态测量。
获取目标物体的位置信息（二维或是三维），进而辅助执行后续操作， 常用于元件对位、辅助机器人完成装配、拾取等。
主要针对目标物体的表面状态，判断产品是不是存在缺陷，通常用于零部件缺陷、污染物、功能性瑕疵检测等。
上游：机器视觉产业链的上游最重要的包含以光源、镜头、相机为首的核心零部件和底层的软件算法库。据中商产业研究院的数据统计，上游的零部件和软件开发环节几乎占据机器视觉系统成本80%。
中游：产业链的中游最重要的包含视觉系统和智能视觉装备。视觉系统是光学成像模块（眼睛）与图像处理系统（大脑）的集合体，可以独立完成图像采集功能并基于图像采集的信息完成预期的处理工作（如定位、测量、检测和识别等）。智能视觉装备在系统的基础上增加了结构本体和自动控制部件，实现检测/生产的基本工艺的控制和执行，给机器又植入了受大脑控制的“肌肉”和“四肢”。
下游：产业链下游通过系统集成商致力于将智能视觉设备与生产的基本工艺相结合， 下游面向 3C 电子、汽车制造、新能源等众多细分行业，并随技术渗透率的提升行业下游呈现“多点开花”的态势。
全球 3C 电子产业向发展中国家转移，高精度、换代快等特点助推机器视觉技术迭代，应用场景延伸和品类拓展有望持续推动我们国家3C行业机器视觉渗透率提升。
由于消费类电子行业元器件尺寸较小，检验测试要求高，天然适合机器视觉系统落地，其高精度要求也反向推动了机器视觉技术的革新。此外，消费类电子行业产品生命周期短、更新换代快，制造企业要频繁更换产线设备，进一步增加了对机器视觉行业的需求。未来，随着机器视觉在3C制造中的应用场景由低精度的二维码、字符识别进一步延伸至超越人眼极限的高精度组装与加工，机器视觉在3C电子行业的渗透率有望持续提升。
机器视觉应用方向包含工业级与消费级，产业边界趋于模糊。根据机器视觉联盟 （CMVU）的数据，用于消费电子、半导体与新能源等板块的工业级机器视觉合 计占比 79.8%；相比之下，用于消费级机器视觉的安防与监控、物流分拣以及智 慧交通等领域占比仅 17.0%，但份额逐年提升。
随着AI和5G技术的商用落地，机器视觉不再局限于工业领域。机器视觉结合三维重建、动作/表情捕捉、渲染等技术可实现人脸、表情、动作、衣物的还原， 构建模拟逼真的人物形象，此外还可利用人脸识别、动作识别、物体追踪等技术模拟人的视觉能力。因此，机器视觉在影视、游戏、直播、文旅等领域还有施展拳脚的空间。
技术实力决定产品层次，国产代替方兴未艾 机器视觉核心价值集中于产业链上游，硬件工艺与软件算法决定产品技术天花板。机器视觉设备价值可拆分为上游零部件与软件、中游组装集成与售后维护，其中上游占据了80%价值量，技术壁垒最高；硬件部分当中工业相机价值占比达 50% 以上，由图像传感器、图像采集卡与各类芯片组成，技术壁垒极高。
技术路径多线汇集，机器视觉公司各有所长。机器视觉系统由多个软、硬件产品组成，基于同一技术平台的部件集成有利于系统稳定可靠，但由于其中各部件技术路径相对独立，行业内多数企业都只专注于其中一个或几个部件，自主化领域各有不同。
2D机器视觉技术具有局限性，3D可当作有效补充。使用2D机器视觉技术 可以获取二维图像，在三个自由度（x、y和旋转）上定位被摄目标，并基于灰度、对比度的特征进行分析。但2D技术存在无法提供物体高度、平面度、表面角度、体积等三维信息、易受光照变化影响、对物体运动敏感等局限性。3D 技术增加了旋转、俯仰、横摆三个维度，更能还原线D点云，实现平面度、翘曲度、段差、曲面轮廓度等3D尺寸量测。 工业控制对精度、柔性的要求高，场景还原度更好、鲁棒性更强的3D有望加速渗透。尽管目前2D视觉可以满足绝大部分行业对检测的需求，但涉及到立体工件、精度要求高的检测仍需3D视觉来配合。通过增加3D视觉模块，增加工业机器人的环境感知能力，可以拓宽应用场景。 例如，3D视觉能使机器人更加精准地定位作物，实现更高难度的不规则包裹抓取、非标金属部件焊接等操作，机器人柔性大幅提升。根据 MIR 的预测，搭载3D视觉的工业机器人渗透率将有望从 2021 年的 4%提升至 2025 年的 10.5%，出货量CAGR达 46%。
3D视觉仍处于探索初期，具备核心技术的厂商有望率先受益。随着5G技术的推广普及，人工智能和物联网应用将迎来快速发展，推动视觉技术加速从 2D成像向3D视觉感知跨越。根据2019年Gartner 新兴技术发展周期曲线D视觉感知概念已经突破了早期的期望膨胀期，并逐渐步入产业化前的重要发展阶段，不断探索潜在的细分领域应用，寻找潜在的增长拐点。在这一新领域逐步走向成熟的过程中，具备创新能力、掌握核心技术的公司有望率先受益。
当今，5G已成为科技行业内外关注的焦点。随着5G技术试验的开展，5G生态已初见规模，产业界正在全力向2020年5G商用加速推进。面对历史性的技术革命，如何加速5G商用落地？产业链如何分工协作推进5G？如何释放5G的潜在价值？这些都是在现阶段发展规划过程中必须要深入思考的问题。 近日，在以“赋能云网端，共铸新生态”为主题的“英特尔5G·网络峰会”上，英特尔公司高级副总裁兼网络平台事业部总经理Sandra Rivera表示：“5G不仅仅是下一代的通信技术，更是构建未来创新的DNA和平台。它意味着无缝的连接和近乎无限的计算力。我们坚信，5G通信将颠覆和重塑网络，成为赋能新发明、新创造的颠覆性力量。技术是英特尔5G的基础，但技术本身
在哪里 /
上个效果图先 捣鼓这个东西1个多礼拜了。从开始连NI是啥都不知道，瞪着MAX不知编程界面在哪，到后来反复折腾VAS、LV、VDM安装顺序（刚开先装VAS后装LV找不到imaq的vi还不知道啥原因），然后看网上的教程，不知道各种图标是什么函数，到现在终于把USB相机采集图像的这个小玩意做出来，中间走了不少弯路。这里姑且把思路整理一下，重做一遍全当复习之用，也适合毫无基础的人看。 开始之前说说教程，除了网上被无节操转发的 边干边学机器视觉第三章 之外 （确实
据外媒报道，威斯康星大学麦迪逊分校（University of Wisconsin-Madison）、圣路易斯华盛顿大学（Washington University in St. Louis）和美国半导体公司豪威科技（OmniVision Technologies）的研究人员取得新发现：集成在图像传感器芯片上的最新纳米结构组件很有可能会对多模态成像产生重大影响。 图片来源：期刊 American Institute of Physics 这一发现或可以使自动驾驶汽车能够看到拐角处，而不仅仅是前后方；生物医学成像可以检测不同组织深度的异常；望远镜可以看穿星际尘埃。 研究论文的合著者之一、威斯康星大学麦迪逊分校Yurui
的图像传感器 /
机器视觉检验相对人工视觉检测具有较大优势 机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。 一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机(CCD或COMS相机)、图像采集卡、图像处理软件等。 机器视觉用机器代替人眼来做测量和判断，是将图像处理应用于工业自动化领域进行非接触检测、测量，提高加工精度、发现产品缺陷、进行自动分析决策
市场 /
实现“中国制造2025”，完成从制造大国向制造强国的转变，智能制造是主攻方向。在智能制造过程中，机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，最终用于实际检测、测量和控制。随着智能制造的愈演愈烈，市场对于机器视觉的需求也将逐渐增多。 机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗，从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位，都是机器视觉技术能发挥的舞台。而为了因应层出不穷的新应用需求，工业相机的设计也出现新的发展方向。 机器视觉产业链 机器视觉在生活中的的应用及其广泛，在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域，都发挥着重要的作用。而宏观上看，发展速度较快的细分产业是人
机器视觉起源于上世纪50年代 —— Gilson提出了“光流”的概念，在相关统计模型的基础上发展了逐像素计算模型，标志着二维图像统计模型的发展。 机器视觉是用机器代替人眼进行测量和判断。机器视觉系统通过机器视觉产品将捕捉到的物体转换成图像信号，再传输给专用的图像处理系统，获得被捕捉物体的形状信息，并根据像素分布、亮度、颜色等信息将其转换成数字信号；图像系统对这些信号进行各种操作，提取目标的特征，然后根据识别结果控制现场设备的动作。 随着深度学习、三维视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联技术的发展，机器视觉的性能优势得到进一步提升，应用领域也向多维拓展。 机器视觉的主要应用领域 1 汽车制造行业 以往汽车制造
多，哪条才是真正的捷径？ /
摘要：目前高速公路上由于车道偏离而导致的交通事故造成了巨大的损失，从而使得车道偏离预警系统的研究成为了社会的一大热点。本文基于DSP 计算和FPGA 计算，构造出一套基于视觉的车道偏离预警系统。本文给出了系统的框架结构以及硬件实现方式，并基于所提出的系统详细研究了视觉系统中大容量数据的传输、存储和处理等问题。最后，基于构造的系统，通过一系列典型的视觉处理算法和应用于车道跑偏决策的软件算法，验证了系统的可行性。 1、引言 汽车驾驶是涉及驾驶员、汽车、道路三方面因素的动作行为。驾驶员通过眼睛等一系列生理器官感受道路信息，通过对道路信息的理解和判断，及对汽车行驶状况的跟踪，做出一系列的驾驶决策。但是由于驾驶员长时间驾驶
自1998年配套的整套生产线和高级设备引入中国以来，历经二十多年的发展，国内机器视觉上、中、下游均取得了高速增长。 2016年，在工业机器人市场需求快速增长的带动下，机器视觉规模不仅呈现出了加快速度进行发展，还带动了国内3D视觉的发展，彼时一众视觉选择快速切入3D视觉赛道，期间也涌现出了一批优秀的国产机器视觉厂商。如果说 2D 视觉是国产化替代的典范，那么 3D 视觉将有望成为国产化引领的典型。 据高工机器人产业研究所（GGII）发布的多个方面数据显示，2021 年中国市场机器视觉各大核心部件的国产化份额均已超过70%，其中光源国产化率超过 90%，镜头国产化率 80%左右，工业相机国产化率超过 70%。 2021 年中国 3D
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