機器視覺市場藍海，智能制造加速！
作為人類視覺在機器上的延伸，機器視覺憑借其分辨率高、速度快、范圍寬、適應性強、精度高、可量化及可持續工作等優勢，將圖像處理應用于工業自動化領域，成為智能制造繁榮發展的推動力。
文︱郭紫文
20世紀50年代，Gilson 提出“光流”概念，機器視覺就此萌蘗。統計模式識別運用計算機分析識別二維圖像，集中研究光學字符識別（OCR）、工件表面圖片分析等技術，為機器視覺提供了理論實踐基礎。隨后，機器視覺的研究轉向三維場景，研究范圍不斷擴展和復雜化。
1977年，美國麻省理工教授David Marr提出將視覺分為目標與策略、表示與算法、硬件的實現三個層次，機器視覺迎來了第一次理論框架的升級。機器視覺發展至今七十余年，各種理論創新、概念升級和實踐應用不斷涌現，不斷推動著工業智能化、產業數字化的演進。
圖：機器視覺發展歷程（圖源：前瞻產業研究院）
根據美國制造工程師協會（SME）機器視覺分會和美國機器人工業協會（RIA）自動化視覺分會定義，機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器，自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。機器視覺被稱為自動化系統的“靈魂之窗”，隨著5G、人工智能、物聯網等新興技術的融合發展，在智能制造的浪潮下，機器視覺不斷創新升級、蓬勃發展。
智能制造的“眼睛”
隨著全球智能制造浪潮的推進，自動化、智能化已經成為現代工廠的發展趨勢，“機器換人”也逐漸成為熱議的話題。作為人類視覺在機器上的延伸，機器視覺憑借其分辨率高、速度快、范圍寬、適應性強、精度高、可量化及可持續工作等優勢，將圖像處理應用于工業自動化領域，成為智能制造繁榮發展的推動力。
圖：人類視覺和機器視覺對比
如定義所言，機器視覺可以非接觸地對目標物體進行外觀檢測，判斷其有否表面缺陷，并獲取物體坐標、角度、圖像像素等信息，從而判斷物體所在位置，分析計算狀態參數。此外，還可以識別顏色、數字、條碼等物理特征。我們將這些功能主要分為四大類：檢測、定位、測量、識別。
圖：機器視覺主要功能（來源：前瞻產業研究院）
機器視覺是“人眼”的替代和延展，如同人類視覺一樣，它也擁有一套完整的視覺系統。典型的機器視覺系統一般包括光源及光源控制器、鏡頭、相機、視覺控制系統等。其中，光源及光源控制器、鏡頭、相機等硬件部分負責圖像捕捉功能，視覺控制系統則負責對成像結果進行處理分析、輸出分析結果至智能設備的其他執行機構。
圖：典型機器視覺系統框架（圖源：渤海證券）
機器視覺性能優勢顯著，技術持續創新，未來機器視覺將朝向深度學習、3D視覺等方向不斷發展和精進。
分享
請輸入評論內容...
請輸入評論/評論長度6~500個字
最新活動更多
-
5月20日立即參評>> 【評選】維科杯•OFweek 2026中國智能制造行業年度評選
-
5月29日立即下載>> 【白皮書】工業視覺AI實戰白皮書合集
-
5月30日立即報名>> 2026激光行業應用創新發展藍皮書火熱招編中！
-
5月31日立即下載>> 【白皮書】村田室內外定位解決方案
-
即日-5.31立即申報>>> 維科杯·OFweek 2026光學行業年度評選
-
5月31日立即申報>>> 維科杯•OFweek 2026激光行業年度評選
