机器视觉发展历史及现状趋势分析

机器视觉发展历史机器视觉技术是计算机学科的一个重要分支，自起步发展至今，机器视觉已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。

20世纪50年代开始研究二维图像的统计模式识别。

60年代Roberts开始进行三维机器视觉的研究。

70年代中，MIT人工智能实验室正式开设机器视觉的课程。

80年代开始，开始了全球性的研究热潮，机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新理论不断涌现。

初级阶段为1990～1998年，期间真正的机器视觉系统市场销售额微乎其微。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。1990年以前，仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和模式识别的实验室。在20世纪90年代初，一些来自这些研究机构的工程师成立了他们自己的视觉公司，开发了第一代图像处理产品，人们能够做一些基本的图像处理和分析工作。尽管这些公司用视觉技术成功地解决了一些实际问题，例如多媒体处理，印刷品表面检测，车牌识别等，但由于产品本身软硬件方面的功能和可靠性还不够好，限制了他们在工业应用中的发展潜力。另外，一个重要的因素是市场需求不大，工业界的很多工程师对机器视觉没有概念，另外很多企业也没有认识到质量控制的重要性。

第二阶段1998～2002年定义为机器视觉概念引入期。自从1998年，越来越多的电子和半导体工厂，包括香港和台湾投资的工厂，落户广东和上海。带有机器视觉的整套的生产线和高级设备被引入中国。随着这股潮流，一些厂商和制造商开始希望发展自己的视觉检测设备，这是真正的机器视觉市场需求的开始。设备制造商或OEM厂商需要更多来自外部的技术开发支持和产品选型指导，一些自动化公司抓住了这个机遇，走了不同于上面提到的图像公司的发展道路做国际机器视觉供应商的代理商和系统集成商。他们从美国和日本引入最先进的成熟产品，给终端用户提供专业培训咨询服务，有时也和他们的商业伙伴一

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能高等优点，有着广泛的应用前景[1]。一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。机器视觉一般都包括下面四个过程：

机器视觉的发展史

机器视觉的发展史机器视觉技术是计算机学科的一个重要分支，自起步发展至今，机器视觉已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。 20世纪50年代开始研究二维图像的统计模式识别。 60年代Roberts开始进行三维机器视觉的研究。 70年代中，MIT人工智能实验室正式开设“机器视觉”的课程。 80年代开始，开始了全球性的研究热潮，机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新理论不断涌现。初级阶段为1990～1998年，期间真正的机器视觉系统市场销售额微乎其微。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。1990年以前，仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和模式识别的实验室。在20世纪90年代初，一些来自这些研究机构的工程师成立了他们自己的视觉公司，开发了第一代图像处理产品，人们能够做一些基本的图像处理和分析工作。尽管这些公司用视觉技术成功地解决了一些实际问题，例如多媒体处理，印刷品表面检测，车牌识别等，但由于产品本身软硬件方面的功能和可靠性还不够好，限制了他们在工业应用中的发展潜力。另外，一个重要的因素是市场需求不大，工业界的很多工程师对机器视觉没有概念，另外很多企业也没有认识到质量控制的重要性。第二阶段1998～2002年定义为机器视觉概念引入期。自从1998年，越来越多的电子和半导体工厂，包括香港和台湾投资的工厂，落户广东和上海。带有机器视觉的整套的生产线和高级设备被引入中国。随着这股潮流，一些厂商和制造商开始希望发展自己的视觉检测设备，这是真正的机器视觉市场需求的开始。设备制造商或OEM厂商需要更多来自外部的技术开发支持和产品选型指导，一些自动化公司抓住了这个机遇，走了不同于上面提到的图像公司的发展道路——做国际机器视觉供应商的代理商和系统集成商。他们从美国和日本引入最先进的成熟产品，给终端用户提供专业培训咨询服务，有时也和他们的商业伙伴一起开发整套的视觉检测设备。经过长期市场开拓和培育，不仅仅是半导体和电子行业，而且在汽车、食品、饮料、包装等行业中，一些顶级厂商开始认识到机器视觉对提升产品品质的重要作用。在此阶段，许多著名视觉设备供应商，如：Cognex, Basler , Data Translation, TEO,SONY开始接触中国市场寻求本地合作伙伴，但符合要求的本地合作伙伴寥若晨星。第三阶段从2002年至今，我们称之为机器视觉发展期，从下面几点我们可以看到中国机器视觉的快速增长趋势： 1.在各个行业，越来越多的客户开始寻求视觉检测方案，机器视觉可以解决精确的测量问题和更好地提高他们的产品质量，一些客户甚至建立了自己的视觉部门。 2.越来越多的本地公司开始在他们的业务中引入机器视觉，一些是普通工控产品代理商，一些是自动化系统集成商，一些是新的视觉公司。虽然他们绝大多数尚没有充分的回报，但都一致认为机器视觉市场潜力很大。资深视觉工程师和实际项目经验的缺乏是他们面临的最主要的问题。 3.一些有几年实际经验的公司逐渐给自己定位，以便更好的发展机器视觉业务。他们或者继续提高采集卡、图像软件开发能力，或者试图成为提供工业现场方案或视觉检查设备的领袖厂商。单纯的代理仍然是他们业务的一部分，但他们已经

机器视觉行业市场调研报告

机器视觉市场调研报告营业部:李凯丽 2015年9月2日

机器视觉技术是一项新兴产业，自起步发展至今，机器视觉在中国经历了三个发展阶段，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。而在世界范围内，机器视觉已经为人类解决了许多重大问题，由于机器视觉自身领域的特点，目前应用于工业、农业、交通运输业、新兴行业等多领域，创造了人工无法比拟的经济和社会价值。本文从机器视觉的发展、机器视觉的应用领域、竞争状态、市场规模和预测等多方面，调研了机器视觉行业的发展状态，为公司投资机器视觉领域提供了参考依据。关键词：机器视觉、市场规模、竞争、前景

第一章机器视觉发展背景 (3) 1.1 机器视觉综述 (3) 1.1.1 机器视觉定义及组成 (3) 1.1.2 行业发展阶段 (5) 1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6) 1.2 机器视觉行业发展特性 (7) 1.3 产业链分析 (8) 1.4 行业发展环境分析 (9) 1.4.1 行业政策环境 (9) 1.4.2 行业技术环境分析 (10) 第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11) 2.1 市场发展规模 (11) 2.1.1 产业发展历程 (11) 2.1.2 应用现状分析 (12) 2.1.3 产业市场规模和格局 (13) 2.2 行业分布状况和发展趋势 (14) 2.2.1 产业地区分布情况 (14) 2.2.2 发展趋势预测 (16) 第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18) 3.1 发展现状及市场规模 (18) 3.1.1 产业发展历程 (18) 3.1.2 市场规模 (19) 3.2 行业竞争现状 (21) 3.2.1 行业竞争主体 (21) 3.2.2 企业分布状况 (26) 3.3 发展趋势 (27) 第四章机器视觉的应用 (29) 4.1 应用领域分布 (29) 4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30) 4.2.1 在工业领域中的应用 (30) 4.2.2 在农业领域中的应用 (34) 4.2.3 在医药行业中的应用 (36) 4.2.4 在交通领域中的应用 (37) 第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39) 5.1 发展前景及进入壁垒 (39) 5.2 投资机会和风险 (41)

中国机器视觉行业发展现状与前景分析

中国机器视觉行业发展现状与前景分析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。机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等的提供商。行业下游应用较广，主要下游市场是半导体和电子制造行业。除此之外还有应用到汽车、印刷包装、烟草、农业、医药和交通等领域。图表1：机器视觉行业链示意图资料来源：前瞻产业研究院前瞻产业研究院发布的《2014-2018年中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》数据显示，2010年是中国机器视觉市场爆发增长的一年。行业经过了4-5年的孕育和积累，经济增长回暖，行业实现48%的快速增长。2010年，机器视觉市场高速增长的主要原因在于：电子制造、市政交通、汽车、食品和包装机械等众多行业需求的大幅增长带来包括机器视觉在内的自动化产品的需求增长；政策性因素和内生式复苏带来的增长在市政交通、汽车和电子制造行业表现明显。从行业应用来看，电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2010年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为3.7亿人民币，增长60.9%，市份额达到了43.6%。汽车和市政交通的市场规模增长更是高达66.7%和63.2%。电子制造、汽车制造和市政交通行业占据了2/3以上的机器视觉市场份额。

2011年以来，制造行业发展环境不佳，机器视觉也增速态势下滑，2012年行业市场规模约12.5亿元。图表2：2007-2012年我国机器视觉行业市场规模及增长率（单位：亿元，%）资料来源：前瞻产业研究院目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用空间还比较大。当然、其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。分别按照20%，25%以及30%的增长率，2013-2018年我国机器视觉行业市场规模增长情况如下，乐观估计可达到60.3亿元。图表3：2013-2018年我国机器视觉行业市场规模预测（单位：亿元，%）

机器视觉这个行业的发展前景怎么样

机器视觉这个行业的发展前景怎么样机器视觉已经出现在了很多领域，那么这个行业的前景怎么样呢?下文是一篇关于机器视觉行业的相关分析，小编个人觉得写得不错，故在此想跟大家分享一下。基于计算机视觉与深度学习的人脸检测、人脸识别正在从安防、商业、金融、家居等各个领域不断迅速地、广泛而深入地介入到人们的生活中，但是对于传统人脸识别解决方案仍存在准确率不高、漏抓误报较多、人脸抓拍不清晰、图像质量不理想等问题，还是无法满足一些商业需求。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脸识别与图像识别。这两个分支行业，在金融、安防以及交通领域较为集中。

这些细分领域的投资者，大多都具有自身技术优势，并将为各类场景提供应用解决方案来盈利。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，都是机器视觉技术可以发挥的舞台。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。国内机器视觉发展历史我国机器视觉行业的起步比较晚，集中度也不是很高，最开始主要是代理国外品牌。近几年，很多的经销商开始自主开发产品，但在行业分布、渠道分销以及成熟的自动化产品等方面还是和国外有一定差距。国内机器视觉的相对成熟的自动化产品质量以及技术含量偏低，市场也远远没有饱和。机器视觉企业大体可以分为层开发厂商、二次开发厂商和产品代理商。国内机器视觉企业主要为国外机器视觉产品代理商和系统二次开发厂商。目前进入我国机器视觉市场的国外品牌有100多家，我国本土的企业负责销售代理的企业有200多家，专业的系统集成商超过50家。我国真正的专业机器视觉底层厂商凤毛麟角，本土机器视觉系统厂商和机器视觉系统元器件生产商不多。许多跨国公司开始在中国建立自己的分支机构。一般他们会在北京、上海、广州、深圳等建立自己在中国的分支机构，来管理关键的客户以及向合作伙伴提供技术和商务支持。视觉行业企业数量

机器视觉行业市场调研报告

机器视觉市场调研报告

机器视觉的应用与发展

机器视觉的应用及发展一台机器为什么能看到你？因为它有了自己的视觉。机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制，技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统，包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。全球应用情况在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。而在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌像德国的basler、SONY、美国TEO等随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。主要问题和发展瓶颈机器视觉可以看作是与人工智能和模式识别密切相关的一个子学科或子领域。限制机器视觉发展的瓶颈是多方面的，其中最重要的可以归结为三个方面：计算能力不足、认知理论未明以及精确识别与模糊特征之间的自相矛盾。 1.机器视觉面向的研究对象主要是图像和视频，其特点是数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高，同时考虑到真正的机器视觉面对的对象和问题的多样性，单一的简单特征提取算法（如颜色、空间朝向与频率、边界形状等等）难以满足算法对普适性的要求，因此在设计普适性的特征提取算法时对计算能力和存储速度的要求是十分巨大的，这就造成了开发成本的大幅度提高。 2. 如何让机器认知这个世界？这一问题目前没有成熟的答案，早期的人工智能理论发展经历了符号主义学派、行为主义学派、连接主义学派等一系列的发展但都没有找到令人满意的答案，目前较新的思想认为应该从分析、了解和模拟人类

国内机器视觉的发展现状

国内机器视觉的发展现状机器视觉是最近几年新发展起来的新兴技术领域,通过利用计算机模拟人的视觉能力来进行判断和识别,它是机器人、智能装备以及自动化领域至关重要不可或缺的技术之一。目前国内的机器视觉技术和国外相比还相对落后,关键的技术设备还依赖于进口。国内大部分的机器视觉公司都集中在系统集成领域。国内机器视觉市场需求凸显,而国内机器视觉技术的滞后已无法满足国内市场的需求。机器视觉应用主要包括表面缺陷检测、产品尺寸测量、机器人视觉定位、视觉目标识别这个四大类: 表面质量的检测至关重要,产品的表面缺陷不仅影响产品外观本身,还将对产品使用性能产生影响,比如做易拉罐的镀锡板,如果表面有微小的孔洞;卫生用无纺布表面有污点;液晶玻璃面板表面有结晶;太阳能电池片有断栅或隐裂等。现代化高速的生产线,人眼无法识别或效率较低,还有高额的人工成本,都迫使生产企业进行变革,引入表面视觉检测系统,让机器来替代人工检测,大幅提高生产检测效率。产品尺寸测量大部分应用于机械加工制造领域,现代机械加工技术精益求精,大规模批量化生产,通过构建机器视觉系统,对产品外观尺寸进行检测处理,发现不合格进行剔除。随着机械加工现代化水平的日益发展,视觉尺寸检测不可或缺。

视觉图像识别技术应用广泛,互联网中的人脸识别、交通防中的车牌识别、商品中二维码条码识别、ocr文字识别等。相比视觉检测和视觉测量,视觉图像识别技术相对成熟。机器视觉定位系统主要应用机器人视觉引导,机器视觉给机器人装上大脑和眼睛,通过视觉系统引导机器人做各种不同的姿态和动作,机器人与机器视觉的融合将是未来智能装备发展的重要领域。从整个国内机器视觉发展来看,国产化程度不高,机器视觉硬件设备核心零部件主要依靠进口。机器人技术和国外相比不仅是价格上的差距。系统集成企业以中小型企业为主,大部分企业一方面代理国外设备,一方面进行系统集成,真正投入的研发力量非常有限。国内机器视觉无疑是个处于上升时期的朝阳产业,2025中国制造大战略政策支持下,机器视觉企业将加大投入力量,促进国内机器视觉技术的快速发展。本文作者:大军闲谈

2017年机器视觉行业现状及发展趋势展望报告

2017年机器视觉行业现状及发展趋势展望报告 (此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2017年8月

一、作为人工智能重要分支，机器视觉备受关注 (5) 1.1 机器视觉：人工智能范畴最重要的前沿分支之一 (6) 1.2 事件频频：国内外企业前瞻性布局机器视觉领域 (8) 1.3 特性分析：三方面优势树立机器视觉的“重中之重” (11) 二、机器视觉在应用方面具有广泛性 (13) 2.1 应用广泛：高度扩展应用属性可满足不同诉求 (13) 2.2 智能制造领域：机器视觉取代重复劳动，大幅提高作业效率 (14) 2.3 扫地机器人领域：机器视觉与激光雷达导航，共同引领行业未来 (16) 2.4 无人驾驶汽车领域：机器视觉是多传感器融合中的必备技术模块 (21) 2.5 新兴服务机器人领域：机器视觉是智能装备环境交互的重要基础 (25) 2.6 定制化消费、智能安防等领域：实现身份识别功能，想象空间巨大. 30 三、机器视觉在技术方面具有独特性 (32) 3.1 机器视觉识别物体：唯一非接触式识别物体的前沿技术 (32) 3.2 智能生活领域技术案例：Mobileye行人检测技术与测距技术 (34) 3.3 智能制造领域技术案例：基于机器视觉的工业机器人定位技术 (38) 四、机器视觉在硬件方面具有经济性 (38) 4.1 智能生活领域：低硬件依赖程度保证产品成本高度可控 (39) 4.2 智能制造领域：硬件成本相对较低，属技术密集型产业 (41) 五、机器视觉技术背后的行业趋势 (44) 5.1 未来：机器视觉能在多个领域灵活展开关键性应用 (44) 5.2 智能生活领域：技术团队群雄割据，终端优秀品牌或抢占先机 (45) 5.3 智能制造领域：中国市场将成主要增长点，国内企业竞相布局 (47) 六、相关建议及风险提示 (50)

机器视觉的研究内容及发展趋势

机器视觉的研究内容和发展趋势 1.1研究内容：机器视觉是用机器代替人眼进行目标对象的识别、判断和测量，主要研究用计算机来模拟人的视觉功能。机器视觉技术涉及目标对象的图像获取技术、对图像信息的处理技术以及对目标对象的测量和识别技术。 1.2发展趋势：机器视觉是人类视觉的扩展和延伸。随着研究的不断深入，新的描述方式、求解手段的不断探索和创新以及微处理器性能的快速提高，机器视觉的研究必将会迎来一个更加繁荣的时代，机器视觉技术与产品将会被广泛地应用于更为复杂的场合。机器视觉的未来发展趋势主要包含以下几方面：（1）多传感器信息融合方法研究在机器视觉研究中，仅仅利用理想环境下获取的静止或瞬时视觉信息作为输入远不能满足认识复杂客观世界的要求。如果能将机器视觉、机器听觉、机器嗅觉、机器触觉等有机地结合起来，将多种信息相互融合，则有可能突破单一视觉信息的局限性。这里的融合不仅包括多传感器融合，还包括系统内部各信息通道的融合、系统模块的融合和各类信息处理方法的融合。（2）深层初级视觉理论和方法研究初级视觉是光学成像的逆问题，它研究从二维光强度阵列恢复三维可见表面物理性质的方法，包含一系列复杂的处理过程。因为各过程的输入数据及计算目的都是能够明确描述的，所以人们在这方面已研究了一些专用方法，如边缘检测、立体匹配、由运动恢复结构等。但由于三维世界投影成二维图像的过程中损失了很多信息，导致病态问题的产生，因此进一步加强对初级视觉过程及其约束条件的研究是十分重要的。（3）主动视觉的研究主动视觉是指观察者以确定的或不确定的方式运动，或通过转动视线来跟踪目标物体的技术和方法。在主动视觉中，观察者和目标物体也可同时运动。观察者的运动为研究目标的形状、距离和运动提供了附加条件。同时，主动视觉还可以在已知摄像机运动参数时，把一些原来的非线性问题转化成线性问题。主动视觉是

国际机器视觉产业发展现状与趋势

国际机器视觉产业发展现状与趋势一、国际机器视觉产业市场规模 1.产业发展历程机器视觉的概念起始于20世纪60年代，最先的应用来自"机器人"的研制。最早基于视觉的机器系统，先由视觉系统采集图像并进行处理，然后通过计算估计目标的位置来控制机器运动。1979年提出了视觉伺服（VisualServo）概念，即可以将视觉信息用于连续反馈，提高视觉定位或追踪的精度。 20世纪50年代：主要集中在二维图像的简单分析和识别上，如字符识别，工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等． 60年代：MIT(MassachusettsInstituteofTechnology)的Roberts通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述．他的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维计算机视觉研究。 70年代:首次提出较为完整的视觉理论，已经出现了一些视觉应用系统．70年代中期，MIT人工智能(ArtificialIntelligence)实验室正式开设"机器视觉"课程。1973年MITAILab吸引了国际上许多知名学者参与视觉理论、算法、系统设计的研究，D.Marr教授就是其中的一位．他于1973年应邀在MITAILab领导一个以博士生为主体的研究小组，1977年提出了视觉计算理论(VisionComputationalTheory)，该理论在80年代成为计算机视觉领域中的一个十分重要的理论框架。 80年代中期：计算机视觉获得蓬勃发展，新概念、新方法、新理论不断涌现。我国早期正式介绍计算机视觉的文献：计算机视觉：一个兴起的研究领域，计算机应用与软件，1984年第3期。 90年代中期：深入发展、广泛应用的时期。 2.应用现状分析随着微处理器、半导体技术的进步，以及劳动力成本上升和高质量产品的需求，国外机器视觉于20世纪90年代进入高速发展期，广泛运用于工业控制领域。

中国机器视觉未来发展趋势及特性

中国机器视觉未来发展趋势及特性机器视觉自起步发展到现在，已有15年的发展历史。目前全球整个视觉市场总量大概在60~70亿美元，是按照每年8.8%的增长速度增长的。而在中国，这个数字目前看来似乎有些庞大，但是随着加工制造业的发展，中国对于机器视觉的需求将承上升趋势。在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路，SMT表面贴，电子生产加工设备：电子组件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。而在中国，以上行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，只是低端方面的应用。目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用空间还比较大。当然、其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。中国机器视觉未来发展趋势在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的提升；也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。未来，中国机器视觉发展主要表现为以下一些特性： 1 随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势，机器视觉发展空间较大的部分在半导体和电子行业；国家加大对集成电路产业这一战略领域的规划力度，“信息化带动工业化”，

2020年专业技术人员继续教育公需课考试真题(人工智能技术及其发展趋势)

1.（C）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 2.（B）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（ 3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 3.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（D）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 4.生物特征识别技术不包括（A）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别

D.虹膜识别 5.（B），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 6.（A）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 7.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（C）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 8.（A）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分）

B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 9.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（C）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 10.立体视觉是（D）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 1.量子计算加速人工智能的好处包括（ABCD）。（4.0分） A.处理速度快 B.所需数据量更小 C.处理能力强

2018年机器视觉市场分析调研报告

2017年机器视觉市场分析调研报告

目录第一章机器视觉发展背景 (3) 1.1 机器视觉综述 (3) 1.1.1 机器视觉定义及组成 (3) 1.1.2 行业发展阶段 (5) 1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6) 1.2 机器视觉行业发展特性 (7) 1.3 产业链分析 (8) 1.4 行业发展环境分析 (9) 1.4.1 行业政策环境 (9) 1.4.2 行业技术环境分析 (10) 第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11) 2.1 市场发展规模 (11) 2.1.1 产业发展历程 (11) 2.1.2 应用现状分析 (12) 2.1.3 产业市场规模和格局 (13) 2.2 行业分布状况和发展趋势 (14) 2.2.1 产业地区分布情况 (14) 2.2.2 发展趋势预测 (16) 第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18) 3.1 发展现状及市场规模 (18) 3.1.1 产业发展历程 (18) 3.1.2 市场规模 (19) 3.2 行业竞争现状 (21) 3.2.1 行业竞争主体 (21) 3.2.2 企业分布状况 (26) 3.3 发展趋势 (27) 第四章机器视觉的应用 (29) 4.1 应用领域分布 (29) 4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30) 4.2.1 在工业领域中的应用 (30) 4.2.2 在农业领域中的应用 (34) 4.2.3 在医药行业中的应用 (36) 4.2.4 在交通领域中的应用 (37) 第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39) 5.1 发展前景及进入壁垒 (39) 5.2 投资机会和风险 (41)

未来机器视觉在汽车行业中的应用及发展趋势

未来机器视觉在汽车行业中的应用及发展趋势机器视觉的应用广泛已经是不争的事实了，目前机器视觉在汽车行业中有以下方面的应用，可以说都已经走在了自动化技术的前沿了。视觉增强系统能够根据不同的气候条件，在不同的时间相应的增强驾驶员的视觉能力。借助于机器视觉技术，采用CCD、红外传感器、车速传感器、GPS及毫米波雷达等传感器获取道路信息，通过图像处理软件进行信息的传输与处理，提取低能见度、低照度下交通环境的有用信息并剔除噪声，在最短的时间内以图像的形式提供给驾驶员，提高车辆行驶的安全度。车辆行人检测应用车辆检测系统借助机器视觉技术，可以利用各种传感器探测周边车辆的相关信息，包括前后方车辆速度、位置以及障碍物的大小位置等。行人检测系统也是以同样的原理展开应用，通过机器视觉技术检测出行人的位置。疲劳监测应用目前驾驶疲劳检监测系统研究中，多采用车载机器视觉系统监测人体姿态和操作行为，根据系统反馈信息来判别疲劳状态。当驾驶员处于疲劳状态时，通过声音、光线、振动等刺激驾驶员，使其恢复清醒状态。在一定范围内，极大地减少了因驾驶人员疲劳而造成的交通意外事故。汽车行业在机器视觉中的重要地位汽车行业作为一个自动化程度比较高的高科技行业，很多先进的自动化技术已经成功的运用到该行业各个生产流程中。在汽车制造的许多环节已经做到了无人化操作，这样就要求有一种可靠的检测技术去验证每一次装配的正确性及装配部件的合格性。机器视觉技术以其独特的技术优势成为自动检测系统的首选。机器视觉作为21世纪的新兴科技之一已经被广泛的应用于汽车生产制造的各个环节，例如汽车零部件的尺寸及外观质量检测，自动装配正确性的检测。以前传统的检测方式耗费大量人力，而且容易受到工人主观情绪及自身技术水平的影响，不能保证很高的检验合格率。许多汽车制造厂家开始尝试使用机器视觉检测来替代传统的检测方式，并取得了良好的效果。机器视觉一般由光源，图像采集单元，图像处理单元，图像处理软件及网络通讯装置等构成。机器视觉技术在未来的发展趋势 1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势机器视觉发展空间较大的部分在半导体和电子行业，而据我国相关数据显示，全球集成

机器视觉发展历史及现状趋势分析

机器视觉发展历史及现状趋势分析机器视觉发展历史机器视觉技术是计算机学科的一个重要分支，自起步发展至今，机器视觉已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。 20世纪50年代开始研究二维图像的统计模式识别。 60年代Roberts开始进行三维机器视觉的研究。 70年代中，MIT人工智能实验室正式开设机器视觉的课程。 80年代开始，开始了全球性的研究热潮，机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新理论不断涌现。初级阶段为1990～1998年，期间真正的机器视觉系统市场销售额微乎其微。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。1990年以前，仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和模式识别的实验室。在20世纪90年代初，一些来自这些研究机构的工程师成立了他们自己的视觉公司，开发了第一代图像处理产品，人们能够做一些基本的图像处理和分析工作。尽管这些公司用视觉技术成功地解决了一些实际问题，例如多媒体处理，印刷品表面检测，车牌识别等，但由于产品本身软硬件方面的功能和可靠性还不够好，限制了他们在工业应用中的发展潜力。另外，一个重要的因素是市场需求不大，工业界的很多工程师对机器视觉没有概念，另外很多企业也没有认识到质量控制的重要性。第二阶段1998～2002年定义为机器视觉概念引入期。自从1998年，越来越多的电子和半导体工厂，包括香港和台湾投资的工厂，落户广东和上海。带有机器视觉的整套的生产线和高级设备被引入中国。随着这股潮流，一些厂商和制造商开始希望发展自己的视觉检测设备，这是真正的机器视觉市场需求的开始。设备制造商或OEM厂商需要更多来自外部的技术开发支持和产品选型指导，一些自动化公司抓住了这个机遇，走了不同于上面提到的图像公司的发展道路做国际机器视觉供应商的代理商和系统集成商。他们从美国和日本引入最先进的成熟产品，给终端用户提供专业培训咨询服务，有时也和他们的商业伙伴一

机器视觉之工业视觉技术的发展趋势

工业视觉技术的发展趋势 Perry West的文章带我们走过了机器视觉技术在全球的发展历程，在机器视觉技术之所以能够快速发展并成为人类社会不可或缺的经济力量，最核心的原因是他给传统的制造业插上了腾飞的翅膀。从半导体行业的蓬勃，到触摸屏行业成为工业的新宠，始终有一个幕后英雄，就是机器视觉技术。通过视觉的定位引导，我们获得了更加高效精准的加工产品；通过视觉的测量和检测，我们呢拥有的对产品质量更量化的定义；通过视觉的特征分类和分析，我们未产线的质量工艺给出了改进的要点。即使经历经济周期调整和世界经济危机这样巨大的考验，机器视觉技术和行业也会一如既往地发展，在过去、今天和未来都将成为整个世界经济的重要组成部分。 2008年以来经济环境变化，使全球的机器视觉行业都受到了一定的影响，这在几家国际知名机器视觉领军企业的年报中已经体现出来。机器视觉的未来前景如何？什么时候能走出经济环境的低谷？几乎所有的机器视觉企业和相关行业企业都在问这样一个问题。进日，美国工业自动化学会在全球机器视觉行业分析报告中，给出了他们对机器视觉未来的判断。结合凌云的市场开拓实践，我们愿以此文来和业界共同分享对机器视觉未来的展望。 AIA报告指出：尽管受到经济环境周期变化的影响，但从长远角度看，至少有四条增长路径推动机器视觉销售的持续增长。机器视觉行业拥有稳健光明的未来。这四条增长路径是： 1.机器视觉产品能注入的价值的提升； 2.机器视觉在“未来工厂”中扮演的角色； 3.机器视觉技术为发展中国家的经济现代化中注入力量。 4.机器视觉产品价值的提升首先是机器视觉产品价值的提升。机器视觉产品的价值体现在它能为工业生产带来产量的增加和产品质量的提升，并在此同时降低生产成本。机器视觉的这种价值推动了工业生产的快速发展，使工业生产企业真正从中受益。同样的，工业生产的快速发展也进一步刺激了机器视觉产品的销售，这使机器视觉行业得到长期的持续增长，并将继续给这个行业带来财富。机器视觉产品价值的提升源于关键技术的发展以及次级组件成本降低所带来器视觉产品平均价格的下降。人们可以用同样的价格购买到更高性能的产品，并为生产行业注入更多的价值。