機(jī)器(qì)視覺是通(tōng)過計算(suàn)機(jī)來模拟人類視覺功能(néng)，以讓機(jī)器(qì)獲得相(xiàng)關視覺信息和加以理解。可分為(wèi)“視”和“覺”兩部分原理。

“視”是将外界信息通(tōng)過成像來顯示成數字信号反饋給計算(suàn)機(jī)，需要依靠一(yī)整套的硬件(jiàn)解決方案，包括光(guāng)源、相(xiàng)機(jī)、圖像采集卡、視覺傳感器(qì)等。“覺”則是計算(suàn)機(jī)對數字信号進行處理和分析，主要是軟件(jiàn)算(suàn)法。

機(jī)器(qì)視覺在工(gōng)業(yè)上(shàng)應用領域廣闊，核心功能(néng)包括：測量、檢測、識别、定位等。

産業(yè)鏈可以分為(wèi)上(shàng)遊部件(jiàn)級市(shì)場、中遊系統集成/整機(jī)裝備市(shì)場和下(xià)遊應用市(shì)場。

機(jī)器(qì)視覺上(shàng)遊有光(guāng)源、鏡頭、工(gōng)業(yè)相(xiàng)機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件(jiàn)等軟硬件(jiàn)提供商，中遊有集成和整機(jī)設備提供商，行業(yè)下(xià)遊應用較廣，主要下(xià)遊市(shì)場包括電(diàn)子制造行業(yè)、汽車、印刷包裝、煙(yān)草(cǎo)、農業(yè)、醫(yī)藥、紡織和交通(tōng)等領域。

機(jī)器(qì)視覺全球市(shì)場主要分布在北(běi)美、歐洲、日本、中國(guó)等地區，根據統計數據，2014年(nián)，全球機(jī)器(qì)視覺系統及部件(jiàn)市(shì)場規模是 36.7 億美元，2015年(nián)全球機(jī)器(qì)視覺系統及部件(jiàn)市(shì)場規模是42億美元，2016年(nián)全球機(jī)器(qì)視覺系統及部件(jiàn)市(shì)場規模是62億美元，2002-2016年(nián)市(shì)場年(nián)均複合增長(cháng)率為(wèi)12%左右。而機(jī)器(qì)視覺系統集成，根據北(běi)美市(shì)場數據估算(suàn)，大約是視覺系統及部件(jiàn)市(shì)場的6倍。

中國(guó)機(jī)器(qì)視覺起步于80年(nián)代的技(jì)術(shù)引進，随著(zhe)98年(nián)半導體工(gōng)廠的整線引進，也帶入機(jī)器(qì)視覺系統，06年(nián)以前國(guó)内機(jī)器(qì)視覺産品主要集中在外資制造企業(yè)，規模都較小(xiǎo)，06年(nián)開(kāi)始，工(gōng)業(yè)機(jī)器(qì)視覺應用的客戶群開(kāi)始擴大到(dào)印刷、食品等檢測領域，2011年(nián)市(shì)場開(kāi)始高(gāo)速增長(cháng)，随著(zhe)人工(gōng)成本的增加和制造業(yè)的升級需求，加上(shàng)計算(suàn)機(jī)視覺技(jì)術(shù)的快速發展，越來越多(duō)機(jī)器(qì)視覺方案滲透到(dào)各領域，到(dào)2016年(nián)我國(guó)機(jī)器(qì)視覺市(shì)場規模已達近70億元。

機(jī)器(qì)視覺中，缺陷檢測功能(néng)，是機(jī)器(qì)視覺應用得最多(duō)的功能(néng)之一(yī)，主要檢測産品表面的各種信息。在現代工(gōng)業(yè)自(zì)動化生(shēng)産中，連續大批量生(shēng)産中每個(gè)制程都有一(yī)定的次品率，單獨看(kàn)雖然比率很小(xiǎo)，但相(xiàng)乘後卻成為(wèi)企業(yè)難以提高(gāo)良率的瓶頸，并且在經過完整制程後再剔除次品成本會(huì)高(gāo)很多(duō)（例如，如果錫膏印刷工(gōng)序存在定位偏差，且該問題直到(dào)芯片貼裝後的在線測試才被發現，那麽返修的成本将會(huì)是原成本的100倍以上(shàng)），因此及時檢測及次品剔除對質量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進一(yī)步升級的重要基石。

1.在檢測行業(yè)，與人類視覺相(xiàng)比，機(jī)器(qì)視覺優勢明顯

1）精确度高(gāo)：人類視覺是64灰度級，且對微小(xiǎo)目标分辨力弱；機(jī)器(qì)視覺可顯著提高(gāo)灰度級，同時可觀測微米級的目标；

2）速度快：人類是無法看(kàn)清快速運動的目标的，機(jī)器(qì)快門(mén)時間則可達微秒(miǎo)級别；

3）穩定性高(gāo)：機(jī)器(qì)視覺解決了人類一(yī)個(gè)非常嚴重的問題，不穩定，人工(gōng)目檢是勞動非常枯燥和辛苦的行業(yè)，無論你設計怎樣的獎懲制度，都會(huì)發生(shēng)比較高(gāo)的漏檢率。但是機(jī)器(qì)視覺檢測設備則沒有疲勞問題，沒有情緒波動，隻要是你在算(suàn)法中寫好的東西(xī)，每一(yī)次都會(huì)認真執行。在質控中大大提升效果可控性。

4）信息的集成與留存：機(jī)器(qì)視覺獲得的信息量是全面且可追溯的，相(xiàng)關信息可以很方便的集成和留存。

2.機(jī)器(qì)視覺技(jì)術(shù)近年(nián)發展迅速

1）圖像采集技(jì)術(shù)發展迅猛

CCD、CMOS等固件(jiàn)越來越成熟，圖像敏感器(qì)件(jiàn)尺寸不斷縮小(xiǎo)，像元數量和數據率不斷提高(gāo)，分辨率和幀率的提升速度可以說日新月(yuè)異，産品系列也越來越豐富，在增益、快門(mén)和信噪比等參數上(shàng)不斷優化，通(tōng)過核心測試指标（MTF、畸變、信噪比、光(guāng)源亮度、均勻性、色溫、系統成像能(néng)力綜合評估等）來對光(guāng)源、鏡頭和相(xiàng)機(jī)進行綜合選擇，使得很多(duō)以前成像上(shàng)的難點問題得以不斷突破。

2）圖像處理和模式識别發展迅速

圖像處理上(shàng)，随著(zhe)圖像高(gāo)精度的邊緣信息的提取，很多(duō)原本混合在背景噪聲中難以直接檢測的低(dī)對比度瑕疵開(kāi)始得到(dào)分辨。

模式識别上(shàng)，本身可以看(kàn)作一(yī)個(gè)标記過程，在一(yī)定量度或觀測的基礎上(shàng)，把待識模式劃分到(dào)各自(zì)的模式中去。圖像識别中運用得較多(duō)的主要是決策理論和結構方法。決策理論方法的基礎是決策函數，利用它對模式向量進行分類識别，是以定時描述（如統計紋理）為(wèi)基礎的；結構方法的核心是将物(wù)體分解成了模式或模式基元，而不同的物(wù)體結構有不同的基元串（或稱字符串），通(tōng)過對未知物(wù)體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到(dào)字符串，再根據字符串判斷它的屬類。在特征生(shēng)成上(shàng)，很多(duō)新算(suàn)法不斷出現，包括基于小(xiǎo)波、小(xiǎo)波包、分形的特征，以及獨二分量分析；還(hái)有關子支持向量機(jī)，變形模闆匹配，線性以及非線性分類器(qì)的設計等都在不斷延展。

3）深度學習帶來的突破

傳統的機(jī)器(qì)學習在特征提取上(shàng)主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學習則通(tōng)過多(duō)層感知機(jī)模拟大腦(nǎo)工(gōng)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(zá)特征、學習映射并輸出，訓練過程中所有層級都會(huì)被不斷優化。在具體的應用上(shàng)，例如自(zì)動ROI區域分割；标點定位（通(tōng)過防真視覺可靈活檢測未知瑕疵）；從(cóng)重噪聲圖像重檢測無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋闆檢測中的真假瑕疵等。随著(zhe)越來越多(duō)的基于深度學習的機(jī)器(qì)視覺軟件(jiàn)推向市(shì)場（包括瑞士的vidi，韓國(guó)的SUALAB，香港的應科院等），深度學習給機(jī)器(qì)視覺的賦能(néng)會(huì)越來越明顯。

4）3d視覺的發展

3D視覺還(hái)處于起步階段，許多(duō)應用程序都在使用3D表面重構，包括導航、工(gōng)業(yè)檢測、逆向工(gōng)程、測繪、物(wù)體識别、測量與分級等，但精度問題限制了3D視覺在很多(duō)場景的應用，目前工(gōng)程上(shàng)最先鋪開(kāi)的應用是物(wù)流裡(lǐ)的标準件(jiàn)體積測量，相(xiàng)信未來這塊潛力巨大。

3.要全面替代人工(gōng)目檢，機(jī)器(qì)視覺還(hái)有諸多(duō)難點有待攻破

1）光(guāng)源與成像：機(jī)器(qì)視覺中優質的成像是第一(yī)步，由于不同材料物(wù)體表面反光(guāng)、折射等問題都會(huì)影響被測物(wù)體特征的提取，因此光(guāng)源與成像可以說是機(jī)器(qì)視覺檢測要攻克的第一(yī)個(gè)難關。比如現在玻璃、反光(guāng)表面的劃痕檢測等，很多(duō)時候問題都卡在不同缺陷的集成成像上(shàng)。

2）重噪音(yīn)中低(dī)對比度圖像中的特征提取：在重噪音(yīn)環境下(xià)，真假瑕疵的鑒别很多(duō)時候較難，這也是很多(duō)場景始終存在一(yī)定誤檢率的原因，但這塊通(tōng)過成像和邊緣特征提取的快速發展，已經在不斷取得各種突破。

3）對非預期缺陷的識别：在應用中，往往是給定一(yī)些具體的缺陷模式，使用機(jī)器(qì)視覺來識别它們到(dào)底有沒有發生(shēng)。但經常遇到(dào)的情況是，許多(duō)明顯的缺陷，因為(wèi)之前沒有發生(shēng)過，或者發生(shēng)的模式過分多(duō)樣，而被漏檢。如果換做是人，雖然在操作流程文件(jiàn)中沒讓他去檢測這個(gè)缺陷，但是他會(huì)注意到(dào)，從(cóng)而有較大幾率抓住它，而機(jī)器(qì)視覺在這點上(shàng)的“智慧”目前還(hái)較難突破。

4.機(jī)器(qì)視覺産業(yè)鏈情況

1）上(shàng)遊部件(jiàn)級市(shì)場

主要包括光(guāng)源、鏡頭、工(gōng)業(yè)相(xiàng)機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件(jiàn)等提供商，近幾年(nián)智能(néng)相(xiàng)機(jī)、工(gōng)業(yè)相(xiàng)機(jī)、光(guāng)源和闆卡都保持了不低(dī)于20%的增速。根據中國(guó)機(jī)器(qì)視覺産業(yè)聯盟（CMVU）調查統計，現在已進入中國(guó)的國(guó)際機(jī)器(qì)視覺品牌已近200多(duō)家（如康耐視、達爾薩、堡盟等為(wèi)代表的核心部件(jiàn)制造商，以基恩士、歐姆龍、松下(xià)、邦納、NI等為(wèi)代表的則同時涉足機(jī)器(qì)視覺核心部件(jiàn)和系統集成），中國(guó)自(zì)有的機(jī)器(qì)視覺品牌也已有100多(duō)家（如海康、華睿、盟拓光(guāng)電(diàn)、神州視覺、深圳燦銳、上(shàng)海方誠、上(shàng)海波創電(diàn)氣等），機(jī)器(qì)視覺各類産品代理商超過300家（如深圳鴻富視覺、微視新紀元、三寶興業(yè)、淩雲光(guāng)、陽光(guāng)視覺等）。很多(duō)國(guó)内機(jī)器(qì)視覺的部件(jiàn)市(shì)場都是從(cóng)代理國(guó)外品牌開(kāi)始，很多(duō)企業(yè)均與國(guó)外的同行有較好的合作，且這種合作具有一(yī)定的排他性，這給潛在進入者帶來了一(yī)定的門(mén)檻，因此優質産品的代理商也都有不錯(cuò)的市(shì)場競争力和利潤表現。同時，以海康、華睿為(wèi)代表的國(guó)産工(gōng)業(yè)視覺核心部件(jiàn)正在快速崛起。

2）中遊系統集成和整機(jī)裝備市(shì)場

國(guó)内中遊的系統集成和整機(jī)裝備商有100多(duō)家，他們可以給各行業(yè)自(zì)動化公司提供綜合的機(jī)器(qì)視覺方案，如淩雲光(guāng)、微視新紀元、嘉恒、淩華、陽光(guāng)視覺、鼎信、大恒圖像等。由于國(guó)内産品與國(guó)際依然有不小(xiǎo)差距，很多(duō)中遊系統集成商和整機(jī)裝備商又(yòu)是從(cóng)核心零部件(jiàn)的貿易做起來的，因此很多(duō)在視覺産品的選擇方面，依然更為(wèi)青睐國(guó)外品牌。國(guó)内品牌為(wèi)推廣自(zì)己的軟硬件(jiàn)産品，往往需要發展自(zì)己的方案集成能(néng)力，才能(néng)更好的面對市(shì)場競争。

3）下(xià)遊應用市(shì)場

機(jī)器(qì)視覺下(xià)遊，主要是給終端用戶提供非标自(zì)動化綜合解決方案的公司，行業(yè)屬性非常強，核心競争力是對行業(yè)和生(shēng)産的綜合理解和多(duō)類技(jì)術(shù)整合。由于行業(yè)自(zì)動化的更叠有一(yī)定周期性，深受行業(yè)整體升級速度、出貨量和利潤狀況影響，因此近兩年(nián)來看(kàn)，拉動機(jī)器(qì)視覺應用普及最主要的還(hái)是在電(diàn)子制造業(yè)，其次是汽車和制藥。

i. 半導體和電(diàn)子生(shēng)産行業(yè)：從(cóng)國(guó)内機(jī)器(qì)視覺工(gōng)業(yè)上(shàng)的應用分布來看(kàn)，46％都集中在電(diàn)子及半導體制造行業(yè)，包括晶圓加工(gōng)制造的分類切割、PCB檢測（底片、内／外層闆、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(jiàn)的表面缺陷檢測、3c産品外觀檢測等

ii. 汽車：車身裝配檢測、零件(jiàn)的幾何尺寸和誤差測量、表面和内部缺陷檢測、間隙檢測等

iii. 印刷、包裝檢測：煙(yān)草(cǎo)外殼印刷、食品的包裝和印刷、藥品的鋁塑闆包裝和印刷等

iv. 農業(yè)：對農産品的分級、檢驗和分類

v. 紡織：對異纖、雲織、經疵、緯疵等瑕疵檢測、織物(wù)表面絨毛鑒定、紗線結構分析等等。

5.機(jī)器(qì)視覺系統未來發展趨勢

1）嵌入式解決方案發展迅猛，智能(néng)相(xiàng)機(jī)性能(néng)與成本優勢突出，嵌入式PC會(huì)越來越強大

2）模塊化的通(tōng)用型軟件(jiàn)平台和人工(gōng)智能(néng)軟件(jiàn)平台将降低(dī)開(kāi)發人員(yuán)技(jì)術(shù)要求和縮短開(kāi)發周期

3）3d視覺将走向更多(duō)應用場景