【編者按】benwenjieshaolejiqishijiaozaigongyelingyudefazhanlicheng
，tongguoqiyurenleishijiaoduibi，tuxianchujiqishijiaodeyoushi。danbukefourendeshi，jiqiyaozuodaowanquantidairenyan
，rengyoupingjingxuyaotupo。ciwai，tongguoduijiqishijiaodechanyelianqingkuangjinxingfenxi
，對行業進行梳理，有助於關注該領域的業內人士對機器視覺的未來趨勢作出預判。

機器視覺在工業檢測中的應用曆史與發展

機器視覺在工業上應用領域廣闊，核心功能包括：測量、檢測
、識別、定位等。產業鏈可以分為上遊部件級市場、中遊係統集成/整機裝備市場和下遊應用市場。機器視覺上遊有光源
、鏡頭、工業相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商，中遊有集成和整機設備提供商，行業下遊應用較廣，主要下遊市場包括電子製造行業、汽車、印刷包裝、煙草
、農業、醫藥、紡織和交通等領域。

機器視覺全球市場主要分布在北美、歐洲
、日本、中國等地區，根據統計數據，2014年
，全球機器視覺係統及部件市場規模是36.7億美元
，2015年全球機器視覺係統及部件市場規模是42億美元，2016年全球機器視覺係統及部件市場規模是62億美元，2002-2016年市場年均複合增長率為12%左右。而機器視覺係統集成
，根據北美市場數據估算
，大約是視覺係統及部件市場的6倍。

中國機器視覺起步於80年代的技術引進
，隨著98年半導體工廠的整線引進，也帶入機器視覺係統，06年以前國內機器視覺產品主要集中在外資製造企業，規模都較小，06年開始，工業機器視覺應用的客戶群開始擴大到印刷、食品等檢測領域
，2011nianshichangkaishigaosuzengchang
，suizherengongchengbendezengjiahezhizaoyedeshengjixuqiu，jiashangjisuanjishijiaojishudekuaisufazhan，yuelaiyueduojiqishijiaofanganshentoudaogelingyu
，dao2016年我國機器視覺市場規模已達近70億元。

jiqishijiaozhong
，quexianjiancegongneng，shijiqishijiaoyingyongdezuiduodegongnengzhiyi，zhuyaojiancechanpinbiaomiandegezhongxinxi。zaixiandaigongyezidonghuashengchanzhong，lianxudapiliangshengchanzhongmeigezhichengdouyouyidingdecipinlv
，dandukansuiranbilvhenxiao


，danxiangchenghouquechengweiqiyenanyitigaolianglvdepingjing，bingqiezaijingguowanzhengzhichenghouzaitichucipinchengbenhuigaohenduo(例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝後的在線測試才被發現，那麼返修的成本將會是原成本的100倍以上)，因此及時檢測及次品剔除對質量控製和成本控製是非常重要的
，也是製造業進一步升級的重要基石。

在檢測行業
，與人類視覺相比，機器視覺優勢明顯

1、精確度高：人類視覺是64灰度級
，且對微小目標分辨力弱；機器視覺可顯著提高灰度級
，同時可觀測微米級的目標；

2、速度快：人類是無法看清快速運動的目標的，機器快門時間則可達微秒級別；

3、穩定性高：機ji器qi視shi覺jiao解jie決jue了le人ren類lei一yi個ge非fei常chang嚴yan重zhong的de問wen題ti，不bu穩wen定ding，人ren工gong目mu檢jian是shi勞lao動dong非fei常chang枯ku燥zao和he辛xin苦ku的de行xing業ye
，無wu論lun你ni設she計ji怎zen樣yang的de獎jiang懲cheng製zhi度du
，都dou會hui發fa生sheng比bi較jiao高gao的de漏lou檢jian率lv。但dan是shi機ji器qi視shi覺jiao檢jian測ce設she備bei則ze沒mei有you疲pi勞lao問wen題ti
，沒mei有you情qing緒xu波bo動dong，隻zhi要yao是shi你ni在zai算suan法fa中zhong寫xie好hao的de東dong西xi
，每mei一yi次ci都dou會hui認ren真zhen執zhi行xing。在zai質zhi控kong中zhong大da大da提ti升sheng效xiao果guo可ke控kong性xing。

4、信息的集成與留存：機器視覺獲得的信息量是全麵且可追溯的，相關信息可以很方便的集成和留存。

機器視覺技術近年發展迅速

1

、圖像采集技術發展迅猛

CCD
、CMOS等(deng)固(gu)件(jian)越(yue)來(lai)越(yue)成(cheng)熟(shu)，圖(tu)像(xiang)敏(min)感(gan)器(qi)件(jian)尺(chi)寸(cun)不(bu)斷(duan)縮(suo)小(xiao)，像(xiang)元(yuan)數(shu)量(liang)和(he)數(shu)據(ju)率(lv)不(bu)斷(duan)提(ti)高(gao)
，分(fen)辨(bian)率(lv)和(he)幀(zhen)率(lv)的(de)提(ti)升(sheng)速(su)度(du)可(ke)以(yi)說(shuo)日(ri)新(xin)月(yue)異(yi)，產(chan)品(pin)係(xi)列(lie)也(ye)越(yue)來(lai)越(yue)豐(feng)富(fu)
，在(zai)增(zeng)益(yi)
、快門和信噪比等參數上不斷優化，通過核心測試指標(MTF、畸變、信噪比、光源亮度
、均勻性、色溫、係統成像能力綜合評估等)來對光源、鏡頭和相機進行綜合選擇，使得很多以前成像上的難點問題得以不斷突破。

2、圖像處理和模式識別發展迅速

圖像處理上，隨著圖像高精度的邊緣信息的提取，很多原本混合在背景噪聲中難以直接檢測的低對比度瑕疵開始得到分辨。

模mo式shi識shi別bie上shang，本ben身shen可ke以yi看kan作zuo一yi個ge標biao記ji過guo程cheng
，在zai一yi定ding量liang度du或huo觀guan測ce的de基ji礎chu上shang，把ba待dai識shi模mo式shi劃hua分fen到dao各ge自zi的de模mo式shi中zhong去qu。圖tu像xiang識shi別bie中zhong運yun用yong得de較jiao多duo的de主zhu要yao是shi決jue策ce理li論lun和he結jie構gou方fang法fa。決jue策ce理li論lun方fang法fa的de基ji礎chu是shi決jue策ce函han數shu，利li用yong它ta對dui模mo式shi向xiang量liang進jin行xing分fen類lei識shi別bie，是shi以yi定ding時shi描miao述shu(如統計紋理)為基礎的；結構方法的核心是將物體分解成了模式或模式基元
，而不同的物體結構有不同的基元串(或稱字符串)
，通(tong)過(guo)對(dui)未(wei)知(zhi)物(wu)體(ti)利(li)用(yong)給(gei)定(ding)的(de)模(mo)式(shi)基(ji)元(yuan)求(qiu)出(chu)編(bian)碼(ma)邊(bian)界(jie)，得(de)到(dao)字(zi)符(fu)串(chuan)
，再(zai)根(gen)據(ju)字(zi)符(fu)串(chuan)判(pan)斷(duan)它(ta)的(de)屬(shu)類(lei)。在(zai)特(te)征(zheng)生(sheng)成(cheng)上(shang)，很(hen)多(duo)新(xin)算(suan)法(fa)不(bu)斷(duan)出(chu)現(xian)
，包(bao)括(kuo)基(ji)於(yu)小(xiao)波(bo)、小波包、分形的特征
，以及獨二分量分析；還有關子支持向量機
，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的設計等都在不斷延展。

3
、深度學習帶來的突破

傳統的機器學習在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學習則通過多層感知機模擬大腦工作
，構建深度神經網絡(如卷積神經網絡等)來學習簡單特征、建立複雜特征、學習映射並輸出，訓練過程中所有層級都會被不斷優化。在具體的應用上，例如自動ROI區域分割；標點定位(通過防真視覺可靈活檢測未知瑕疵)；從重噪聲圖像重檢測無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基於深度學習的機器視覺軟件推向市場(包括瑞士的vidi，韓國的SUALAB，香港的應科院等)，深度學習給機器視覺的賦能會越來越明顯。

4、3d視覺的發展

3D視覺還處於起步階段
，許多應用程序都在使用3D表麵重構，包括導航、工業檢測

、逆向工程
、測繪、物體識別
、測量與分級等，但精度問題限製了3D視覺在很多場景的應用，目前工程上最先鋪開的應用是物流裏的標準件體積測量，相信未來這塊潛力巨大。

要全免替代人工目檢，機器視覺還有諸多難點有待攻破：

1、光源與成像：機器視覺中優質的成像是第一步，由於不同材料物體表麵反光
、折射等問題都會影響被測物體特征的提取，因此光源與成像可以說是機器視覺檢測要攻克的第一個難關。比如現在玻璃、反光表麵的劃痕檢測等，很多時候問題都卡在不同缺陷的集成成像上。

2、重噪音中低對比度圖像中的特征提取：在zai重zhong噪zao音yin環huan境jing下xia，真zhen假jia瑕xia疵ci的de鑒jian別bie很hen多duo時shi候hou較jiao難nan，這zhe也ye是shi很hen多duo場chang景jing始shi終zhong存cun在zai一yi定ding誤wu檢jian率lv的de原yuan因yin，但dan這zhe塊kuai通tong過guo成cheng像xiang和he邊bian緣yuan特te征zheng提ti取qu的de快kuai速su發fa展zhan，已yi經jing在zai不bu斷duan取qu得de各ge種zhong突tu破po。

3
、對非預期缺陷的識別：在(zai)應(ying)用(yong)中(zhong)
，往(wang)往(wang)是(shi)給(gei)定(ding)一(yi)些(xie)具(ju)體(ti)的(de)缺(que)陷(xian)模(mo)式(shi)，使(shi)用(yong)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)來(lai)識(shi)別(bie)它(ta)們(men)到(dao)底(di)有(you)沒(mei)有(you)發(fa)生(sheng)。但(dan)經(jing)常(chang)遇(yu)到(dao)的(de)情(qing)況(kuang)是(shi)
，許(xu)多(duo)明(ming)顯(xian)的(de)缺(que)陷(xian)
，因(yin)為(wei)之(zhi)前(qian)沒(mei)有(you)發(fa)生(sheng)過(guo)
，或(huo)者(zhe)發(fa)生(sheng)的(de)模(mo)式(shi)過(guo)分(fen)多(duo)樣(yang)，而(er)被(bei)漏(lou)檢(jian)。如(ru)果(guo)換(huan)做(zuo)是(shi)人(ren)，雖(sui)然(ran)在(zai)操(cao)作(zuo)流(liu)程(cheng)文(wen)件(jian)中(zhong)沒(mei)讓(rang)他(ta)去(qu)檢(jian)測(ce)這(zhe)個(ge)缺(que)陷(xian)，但(dan)是(shi)他(ta)會(hui)注(zhu)意(yi)到(dao)，從(cong)而(er)有(you)較(jiao)大(da)幾(ji)率(lv)抓(zhua)住(zhu)它(ta)，而(er)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)在(zai)這(zhe)點(dian)上(shang)的(de)“智慧”目前還較難突破。

機器視覺產業鏈情況

1、上遊部件級市場

主要包括光源、鏡頭、工業相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等提供商，近幾年智能相機、工業相機
、光源和板卡都保持了不低於20%的增速。根據中國機器視覺產業聯盟(CMVU)調查統計，現在已進入中國的國際機器視覺品牌已近200多家(如康耐視、達爾薩、堡盟等為代表的核心部件製造商
，以基恩士

、歐姆龍
、鬆下、邦納、NI等為代表的則同時涉足機器視覺核心部件和係統集成)
，中國自有的機器視覺品牌也已有100多家(如海康、華睿、盟拓光電、神州視覺、深圳燦銳、上海方誠、上海波創電氣等)，機器視覺各類產品代理商超過300家(如深圳鴻富視覺、微視新紀元、三寶興業
、淩雲光、陽光視覺等)。很(hen)多(duo)國(guo)內(nei)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)的(de)部(bu)件(jian)市(shi)場(chang)都(dou)是(shi)從(cong)代(dai)理(li)國(guo)外(wai)品(pin)牌(pai)開(kai)始(shi)，很(hen)多(duo)企(qi)業(ye)均(jun)與(yu)國(guo)外(wai)的(de)同(tong)行(xing)有(you)較(jiao)好(hao)的(de)合(he)作(zuo)
，且(qie)這(zhe)種(zhong)合(he)作(zuo)具(ju)有(you)一(yi)定(ding)的(de)排(pai)他(ta)性(xing)，這(zhe)給(gei)潛(qian)在(zai)進(jin)入(ru)者(zhe)帶(dai)來(lai)了(le)一(yi)定(ding)的(de)門(men)檻(kan)，因(yin)此(ci)優(you)質(zhi)產(chan)品(pin)的(de)代(dai)理(li)商(shang)也(ye)都(dou)有(you)不(bu)錯(cuo)的(de)市(shi)場(chang)競(jing)爭(zheng)力(li)和(he)利(li)潤(run)表(biao)現(xian)。同(tong)時(shi)，以(yi)海(hai)康(kang)
、華睿為代表的國產工業視覺核心部件正在快速崛起。

2、中遊係統集成和整機裝備市場

國內中遊的係統集成和整機裝備商有100多家，他們可以給各行業自動化公司提供綜合的機器視覺方案，如淩雲光、微視新紀元、嘉恒
、淩華

、陽光視覺
、鼎信
、大da恒heng圖tu像xiang等deng。由you於yu國guo內nei產chan品pin與yu國guo際ji依yi然ran有you不bu小xiao差cha距ju
，很hen多duo中zhong遊you係xi統tong集ji成cheng商shang和he整zheng機ji裝zhuang備bei商shang又you是shi從cong核he心xin零ling部bu件jian的de貿mao易yi做zuo起qi來lai的de，因yin此ci很hen多duo在zai視shi覺jiao產chan品pin的de選xuan擇ze方fang麵mian，依yi然ran更geng為wei青qing睞lai國guo外wai品pin牌pai。國guo內nei品pin牌pai為wei推tui廣guang自zi己ji的de軟ruan硬ying件jian產chan品pin
，往wang往wang需xu要yao發fa展zhan自zi己ji的de方fang案an集ji成cheng能neng力li，才cai能neng更geng好hao的de麵mian對dui市shi場chang競jing爭zheng。

3、下遊應用市場

機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)下(xia)遊(you)，主(zhu)要(yao)是(shi)給(gei)終(zhong)端(duan)用(yong)戶(hu)提(ti)供(gong)非(fei)標(biao)自(zi)動(dong)化(hua)綜(zong)合(he)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)的(de)公(gong)司(si)
，行(xing)業(ye)屬(shu)性(xing)非(fei)常(chang)強(qiang)
，核(he)心(xin)競(jing)爭(zheng)力(li)是(shi)對(dui)行(xing)業(ye)和(he)生(sheng)產(chan)的(de)綜(zong)合(he)理(li)解(jie)和(he)多(duo)類(lei)技(ji)術(shu)整(zheng)合(he)。由(you)於(yu)行(xing)業(ye)自(zi)動(dong)化(hua)的(de)更(geng)迭(die)有(you)一(yi)定(ding)周(zhou)期(qi)性(xing)，深(shen)受(shou)行(xing)業(ye)整(zheng)體(ti)升(sheng)級(ji)速(su)度(du)
、出貨量和利潤狀況影響


，因此近兩年來看
，拉動機器視覺應用普及最主要的還是在電子製造業，其次是汽車和製藥。

（1）半導體和電子生產行業：從國內機器視覺工業上的應用分布來看，46%都集中在電子及半導體製造行業，包括晶圓加工製造的分類切割
、PCB檢測(底片
、內/外層板、成品外觀終檢等)
、SMT貼裝檢測、LCD全流程的AOI缺陷檢測、各種3c組件的表麵缺陷檢測、3c產品外觀檢測等

（2）汽車：車身裝配檢測、零件的幾何尺寸和誤差測量、表麵和內部缺陷檢測、間隙檢測等

（3）印刷、包裝檢測：煙草外殼印刷、食品的包裝和印刷
、藥品的鋁塑板包裝和印刷等

（4）農業：對農產品的分級

、檢驗和分類

（5）紡織：對異纖、雲織、經疵、緯疵等瑕疵檢測、織物表麵絨毛鑒定、紗線結構分析等等。

機器視覺係統未來發展趨勢

1

、嵌入式解決方案發展迅猛，智能相機性能與成本優勢突出，嵌入式PC會越來越強大

2、模塊化的通用型軟件平台和人工智能軟件平台將降低開發人員技術要求和縮短開發周期

3、3d視覺將走向更多應用場景