2015年机器视觉行业分析报告

2015年8月

一、机器视觉行业概况 (6)

1、机器视觉：用机器代替人眼来做测量和判断 (6)

2、机器视觉的原理及优势：机器视力不止“5.0” (7)

3、机器视觉系统的组成 (9)

（1）光源：LED光源综合性能最佳 (9)

（2）镜头：系统中最关键的原件 (10)

（3）相机：CCD与CMOS相机各有优势 (11)

（4）图像采集卡：图像采集和处理的接口 (12)

（5）图像处理软件：机器视觉的“大脑” (13)

4、机器视觉系统的产业链分析：产业链上中游主导机器视觉产业 (14)

（1）上中游产业：软件开发和半导体器件是核心.15

（2）下游产业分析:广泛的应用领域，稳定的市场需求 (16)

二、机器视觉行业竞争格局：美日两系行业领跑，市场规模进一步扩大 (17)

1、机器视觉行业三阶段发展史..17

2、市场背景：工业4.0——工业机器人蓬勃发展 (18)

3、美日两系公司比较：各有千秋的行业巨头 (19)

（1）美国康耐视（CognexCorp）：视觉读码专家19

（2）日本基恩士（Keyence）：机器视觉行业的世界领跑者.20

（3）美日两系公司市场表现总结 (22)

4、机器视觉行业的前景预测：中国市场是新爆发点..22

三、中国机器视觉行业：设备需求大幅增温，国内市场潜力巨大..24

1、中国机器视觉行业成长概况：正在进入黄金增长期 (24)

2、三大因素促进机器视觉行业发展和升级26

（1）技术层面：专利数量大增 (26)

（2）产业政策：机器视觉迎政策“东风” (27)

（3）国际视角：加入国际产业链，建设智能化工厂成为必然要求 (29)

3、国内机器视觉产业：逐渐从低端走向高端应用 (30)

【完整版】2020-2025年中国机器视觉行业市场发展战略研究报告

（二零一二年十二月） 2020-2025年中国机器视觉行业市场发展战略研究报告可落地执行的实战解决方案让每个人都能成为战略专家管理专家行业专家 ……

报告目录第一章企业市场发展战略研究概述 (7) 第一节研究报告简介 (7) 第二节研究原则与方法 (7) 一、研究原则 (7) 二、研究方法 (8) 第三节企业市场发展战略的作用、特征及与企业的关系 (10) 一、企业市场发展战略的作用 (10) 二、市场发展战略的特征 (11) 三、市场发展战略与企业战略的关系 (12) 第四节研究企业市场发展战略的重要性及意义 (13) 一、重要性 (13) 二、研究意义 (13) 第二章市场调研：2018-2019年中国机器视觉行业市场深度调研 (14) 第一节机器视觉概述 (14) 一、机器视觉的定义 (14) 二、机器视觉行业的权威定义 (15) 三、机器视觉行业及其应用领域简介 (16) （1）机器视觉是人工智能最重要的分支之一 (16) （2）工业是机器视觉技术最大的应用领域之一 (18) （3）工业领域之外的其他应用领域 (19) （4）机器视觉技术在工业领域中的具体应用 (20) 第二节我国机器视觉行业监管体制与发展特征 (23) 一、所处行业及确定所属行业的依据 (23) 二、行业主管部门及监管体制 (24) 三、行业主要法律法规政策 (24) 四、产业链上游及中游情况，代表性企业 (27) 五、行业的周期性、区域性和季节性 (29) （1）行业周期性 (29) （2）行业区域性 (29) （3）行业季节性 (30) 六、进入本行业的主要障碍 (30) （1）技术壁垒 (30) （2）人才壁垒 (30) （3）品牌壁垒 (30) （4）规模壁垒 (31) （5）服务壁垒 (31) （6）客户资源壁垒 (31) 第三节2018-2019年中国机器视觉行业发展情况分析 (31) 一、机器视觉技术及行业保持高速发展 (32) 二、机器视觉行业在中国处于快速发展阶段 (32) 第四节2018-2019年我国机器视觉行业竞争格局分析 (33)

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：

机器视觉技术的在不同行业的应用-上海映初

机器视觉技术的在不同行业的应用 -上海映初智能科技有限公司工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸，是实现工业自动化和智能化的必要手段。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，为我国工业自动化打开“新视界”。传统工业制造企业在视觉图像技术方面需要构建四大能力：第一、智能识别海量信息快速收敛，从大量信息中找到关键特征，准确度和可靠度是关键。第二、智能测量测量是工业的基础，要求精准度。第三、智能检测在测量的基础上，综合分析判断多信息多指标，关键是基于复杂逻辑的智能化判断。第四、智能互联图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据互联，衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力。 1、简介及分类机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉可以分为工业视觉、计算机视觉两类。

表1：机器视觉分类 a)构成及原理机器视觉系统一般由光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理单元和视觉处理软件构成。图1：机器视觉系统构成及工作原理 b)优势及特点

机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境的优点。机器视觉性能优势优势原因非接触测量对于观测者和被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性光谱响应范围较大具有交款的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围超长待机能够长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间的测量、分析和识别任务定位功能具备定位功能，能够自动判断物体的位置，并将位置信息通过一定的通信协议输出，此功能多用于全自动装配和生产测量功能测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外协轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量缺陷检测功能缺陷检测功能是机器视觉用的最多的一种功能，她可以检测产品表面的一些信息。基本上需要用人眼来的产品品质，都可以用视觉技术来替代。表2：机器视觉性能优势原理是实现智能制造的必要手段如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉实现了对工件尺寸、形状、颜色等特征的自动判断和识别，可以让机器代替人眼做测量和判断，是实现工业自动化和智能化的必要手段。人类视觉机器视觉精确性差，64灰度级，不能分辨微小的目标强，256灰度级，可观测微米级的目标速度性慢，无法看清较快运动的目标快，快门时间可达10微秒

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，%）

机器视觉检测的基础知识[大全]

机器视觉检测的基础知识~相机容来源网络，由“机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在机械展. 相机都有哪些种类？我们常说的CCD就是相机么？除了2D平面相机，是否还有其他种类的相机，原理又是什么？下面这篇文章给您一一道来。一，相机就是CCD么？通常，我们把所有相机都叫作CCD，CCD已经成了相机的代名词。正在使用被叫做CCD的很可能就是CMOS。其实CCD和CMOS都称为感光元件，都是将光学图像转换为电子信号的半导体元件。他们在检测光时都采用光电二极管，但是在信号的读取和制造方法上存在不同。两者的区别如下：二，像素。所谓像素，是指图像的最小构成单位。电脑中的图像，是通过像素（或者称为PIXEL）这一规则排列的点的集合进行表现的。每一个点都拥有色调和阶调等色彩信息，由此就可以描绘出彩色的图像。 ▼例如：液晶显示器上会显示「分辨率：1280×1024」等。这表示横向的像素数为1280，纵向的像素数为1024。这样的显示器的像素总数即为1280×1024＝1,310,720。由于像素数越多，则越可以表现出图像的细节，因此也可以说「清晰度更高」。

三，像素直径。所谓像素直径，是指每个CCD元件的大小，通常使用μm作为单位。严谨的说，这个大小中包含了受光元件与信号传送通路。（＝像素间距，即某个像素的中心到邻近一个像素的中心的距离。）。也就是说，像素直径与像素间距的值是一样的。如果像素直径较小，则图像将通过较小的像素进行描绘，因此可以获得更加精细的图像。可以通过像素直径和有效像素数，求出CCD元件的受光部的大小。假设某个 CCD 元件的条件如下所示： ·有效像素数…768 × 484 ·像素直径…8.4 μm× 9.8μm 则受光部的大小为 ·横向768 × 8.4μm＝ 6.4512 mm ·纵向484 × 9.8μm＝ 4.7432 mm 四，CCD的大小。 ▼CCD感光元件的大小，一般分为采用英寸单位表示和采用APS-C大小等规格表示这2种方式。采用英寸表示时，该尺寸并不是拍摄的实际尺寸，而是相当于摄像管的对角长度。例如，1/2英寸的CCD表示「拥有相当于1/2英寸的摄像管的拍摄围」。为什么如此计算呢，这是由于当初制造CCD的目的就是用来代替电视机录像机的摄像管的。当时，由于想要继续使用镜头等光学用品的需求比较强烈，由此就诞生了这种奇怪的规格。主要的英寸规格的尺寸如下表所示。

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

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3

目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法第五章立体视觉 5.1 立体成像

5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件（多媒体介绍）第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析附：教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

第一章绪论 1.1 概述人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉眼耳鼻舌身所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、超声成像、CT等数字化设备 2 低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位

2016年机器视觉行业分析报告(完美版)

(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年3月

目录一、机器视觉行业概况 5 1、机器视觉：用机器代替人眼来做测量和判断 5 2、机器视觉的原理及优势：机器视力不止“50” 6 3、机器视觉系统的组成9 （1）光源：LED光源综合性能最佳9 （2）镜头：系统中最关键的原件10 （3）相机：CCD 与CMOS 相机各有优势11 （4）图像采集卡：图像采集和处理的接口12 （5）图像处理软件：机器视觉的“大脑”13 4、机器视觉系统的产业链分析：产业链上中游主导机器视觉产业14 （1）上中游产业：软件开发和半导体器件是核心15 （2）下游产业分析:广泛的应用领域，稳定的市场需求16 二、机器视觉行业竞争格局：美日两系行业领跑，市场规模进一步扩大17 1、机器视觉行业三阶段发展史17 2、市场背景：工业40——工业机器人蓬勃发展18 3、美日两系公司比较：各有千秋的行业巨头19 （1）美国康耐视（Cognex Corp）：视觉读码专家19 （2）日本基恩士（Keyence）：机器视觉行业的世界领跑者20

（3）美日两系公司市场表现总结22 4、机器视觉行业的前景预测：中国市场是新爆发点22 三、中国机器视觉行业：设备需求大幅增温，国内市场潜力巨大 24 1、中国机器视觉行业成长概况：正在进入黄金增长期24 2、三大因素促进机器视觉行业发展和升级26 （1）技术层面：专利数量大增26 （2）产业政策：机器视觉迎政策“东风”27 （3）国际视角：加入国际产业链，建设智能化工厂成为必然要求29 3、国内机器视觉产业：逐渐从低端走向高端应用30 （1）国内企业概况：以代理商为主，自身业务技术有待提高30 （2）市场应用欠成熟，逐渐发展走向中国制造2025 31 4、中国机器视觉未来发展趋势32 （1）半导体行业的发展带动机器视觉行业市场32 （2）基于嵌入式的产品将取代板卡式产品33 （3）个性化的服务和方案代替标准化产品35 四、A股上市机器视觉企业剖析：精耕细作的中国机器视觉35 1、公司概况35 2、行业壁垒：企业做强做大的阻力36 （1）技术壁垒：技术密集型企业36 （2）人才壁垒：创新驱动实质上是人才驱动37

机器视觉入门知识详解

机器视觉入门知识详解随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：

为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明：当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒瓶和持续的流程统计数据。

机器人视觉引导玩偶定位应用：现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。视觉检测在电子元件的应用：

(完整版)机器视觉思考题及其答案

什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。答：机器视觉技术是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。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20～30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查跟踪，提高生产效率和准确度。什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为：一维离散傅里叶变换为：二维连续函数的傅里叶变换为：二维离散傅里叶变换为：图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图

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

2020年机器视觉行业深度报告

2020年机器视觉行业深度报告导语全球机器视觉市场规模从2008 年的25 亿美元增长至2017 年70 亿美元，年复合增速为12.3%。我国机器视觉市场从2008 年进入快速发展阶段，至2017 年市场规模达65 亿元，2008-2017 年复合增速32.7%，显著高于全球水平。 1、机器视觉，开“眼”看世界 1.1、机器视觉是人工智能重要的前沿技术机器视觉是人工智能行业的重要前沿分支。机器视觉通过模拟人类视觉系统，赋予机器“看”和“认知”的能力，是机器认识世界的基础。机器视觉利用成像系统代替视觉器官作为输入手段，利用视觉控制系统代替大脑皮层和大脑的剩余部分完成对视觉图像的处理和解释，让机器自动完成对外部世界的视觉信息的探测，做出相应判断并采取行动，实现更复杂的指挥决策和自主行动。作为人工智能最前沿的领域之一，视觉类技术是人工智能企业的布局重点，具有最大的技术分布。

机器视觉在智能制造领域应用广泛，按功能主要可分为四大类：识别、测量、定位和检测。识别功能指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；测量功能指把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在图像中精确地计算出目标物体的几何尺寸，主要应用于高精度及复杂形态测量；定位功能指获取目标物体的坐标和角度信息，自动判断物体位置，多用于全自动装备和生产；检测功能指对目标物体进行外观检测，判断产品装配是否完整和外观是否存在缺陷。

1.2、机器视觉基本架构机器视觉（Machine Vision）是指通过光学装置和非接触传感器自动接收并处理真实物体的图像，分析后获取所需信息或用于控制机器运动的装置。通俗地说，机器视觉就是用机器代替人眼。机器视觉模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作。五大模块构筑机器视觉系统：按照信号的流动顺序，机器视觉系统主要包括光学成像、图像传感器、图像处理、IO 和显示等五大模块。光学成像模块设计合理的光源和光路，通过镜头将物方空间信息投影到像方，从而获取目标物体的物理信息；图像传感器模块负责信息的光电信号转换，目前主流的图像传感器分为CCD 与CMOS 两类；图像处理模块基于以CPU 为中心的电路系统或信息处理芯片，搭配

概述机器视觉工业五大典型应用.

概述机器视觉工业五大典型应用如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。图像识别应用。图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。图像检测应用检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。视觉定位应用

2017年机器视觉行业市场分析报告

目录第一节作为人工智能重要分支，机器视觉备受关注 (6) 一、机器视觉：人工智能范畴最重要的前沿分支之一 (6) 二、事件频频：国内外企业前瞻性布局机器视觉领域 (7) 1、无人驾驶汽车、无人机等自主移动机器人领域 (8) 2、智能制造领域 (9) 3、消费、娱乐等领域 (9) 三、特性分析：三方面优势树立机器视觉的“重中之重” (11) 第二节机器视觉在应用方面具有广泛性 (13) 一、应用广泛：高度扩展应用属性可满足不同诉求 (13) 二、智能制造领域：机器视觉取代重复劳动，大幅提高作业效率 (13) 三、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 (15) 四、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 (19) 五、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 (22) 1、载重越野机器人——波士顿动力BigDog机器人 (22) 2、人型搬运机器人——波士顿动力Atlas机器人 (24) 3、仿人型机器人编程平台——NAO (25) 4、情感交互型机器人——Pepper等 (25) 六、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 (26) 第三节机器视觉在技术方面具有独特性 (28) 一、机器视觉识别物体：唯一非接触式识别物体的前沿技术 (28) 二、智能生活领域技术案例：Mobileye行人检测技术与测距技术 (29) 三、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 (32) 第四节机器视觉在硬件方面具有经济性 (34) 一、智能生活领域：低硬件依赖程度保证产品成本高度可控 (34) 二、智能制造领域：硬件成本相对较低，属技术密集型产业 (35) 第五节机器视觉技术背后的行业趋势 (38) 一、未来：机器视觉能在多个领域灵活展开关键性应用 (38) 二、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 (39)

图像处理与机器视觉行业分析

一行业分析数字图像处理是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。数字图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。数字图像处理应用在以下方面：摄影及印刷 (Photography and printing) 卫星图像处理 (Satellite imageprocessing) 医学图像处理 (Medical image processing) 面孔识别, 特征识别 (Face detection,feature detection, face

identification) 显微图像处理 (Microscope imageprocessing) 汽车障碍识别 (Car barrier detection) 行业前景就我看来，个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（一维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就可以向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也都是图像模式识别。在实际应用场合，采集的信息很多都是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合，千万不能忘了医学图像这一块，如果有医学图像处理的背景，去一些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了一个选择方向，并不一定要局限在图像方向。就业方向下面谈谈我所知道的一些公司信息，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。搜索方向

2017年三维机器视觉检测行业分析报告

2017年三维机器视觉检测行业分析报告 2017年4月

目录一、行业监管体制与相关政策法规 (4) 1、行业主管部门及行业标准 (4) 2、主要法律法规及政策 (4) （1）《中国制造2025》 (4) （2）《智能制造工程实施指南（2016-2020）》 (5) （3）《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》 (5) （4）《产业技术创新能力发展规划（2016－2020年）》 (6) （5）《智能制造发展规划（2016-2020年）》 (6) 二、行业发展状况 (7) 1、机器视觉的基本概念 (7) 2、机器视觉的发展 (8) （1）机器视觉在全球范围的发展 (8) （2）机器视觉在中国的发展 (9) 三、行业上下游的关系 (10) 四、行业市场规模 (11) 1、全球机器视觉市场规模 (11) 2、中国机器视觉市场规模 (12) 五、行业发展趋势 (12) 1、二维机器视觉向三维机器视觉的发展 (12) 2、微型化、便携化 (13) 3、自动化、智能化 (13) 六、影响行业发展的因素 (14) 1、有利因素 (14) （1）产业政策扶持 (14) （2）市场空间广阔 (14) （3）技术进步 (15)

2、不利因素 (15) （1）市场竞争日益激烈将导致利润水平降低 (15) 七、行业壁垒 (16) 1、技术壁垒 (16) 2、人才壁垒 (16) 八、行业风险特征 (16) 1、市场竞争风险 (16) 2、技术更新风险 (17) 九、行业竞争格局 (17) 1、德国GOM公司 (17) 2、CREAFORM公司 (18) 3、HEXAGON公司 (19) 4、苏州天准科技股份有限公司 (19) 5、深圳市劲拓自动化设备股份有限公司 (19) 6、北京三维天下科技股份有限公司 (20)

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。