机器视觉人工智能应用-机器视觉人工智能应用领域

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器视觉人工智能应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍机器视觉人工智能应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 怎么学习机器视觉？这个行业有前途吗？
2. 机器视觉，目前经历10年的发展，未来的发展方向在哪里？
3. 机器视觉检测典型案例，如何在工业自动化生产中进行无缝连接？
4. 机器视觉对产业发展的驱动是怎样的？

怎么学习机器视觉？这个行业有前途吗？

机器视觉会有前途。

我是从事自动化行业的，这几年机器视觉的应用真的是风生水起。

特别是在工业4.0，大数据，AI，深度学习这些高大上高科技名词的带动下，

机器视觉越来越被企业老板接受。

大的小的项目，旧的新的设备都在陆续应用上机器视觉。

应用有多广泛也没具体的统计，以上也只是个人从业过程中经历所得。

比如大家熟悉的PLC，

十几年前市面上PLC学习资料很少，书店都买不到像样的。

现在PLC相关的资料，纸质的，电子的，图文的，视频的，真的是满天飞。

PLC已极度普及，想学习的人多，培训市场需求量巨大。

机器视觉，目前经历10年的发展，未来的发展方向在哪里？

机器视觉，目前经历10年的发展，未来的发展方向在哪里？
如果说眼睛是心灵的窗口，那么机器视觉就是智能世界的眼睛。
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“感知”的能力。近十年，随着国内机器视觉技术和产品在实践中的不断完善，机器视觉在智能安防、汽车制造、电子消费等领域的应用日趋广泛。
在AI深化的智能时代，摄像机作为机器视觉的感知终端，越来越智能，可适应复杂多变的环境，抓住稍纵即逝的时机，***集更高质量的***数据。
尤其在安防行业，未来，将是机器视觉展现科技之美的10年，AI技术去伪存真，在新基建大潮下，智能二字将正式走上舞台。并且随着深度学习等技术的不断成熟，安防产业边界的将不断扩大。
当然，有机遇也有挑战。
机器视觉各类技术的不断精进，就要求我们将技术更加扎实地落地，真正落实到产业应用中。
未来，在5G网络的加持下，机器视觉和人工智能深度结合，机器视觉也将赋能千行百业，快速推进各个行业的深度发展。

五大新兴产业的全球贸易总额从2016年的1.6万亿美元（约合人民币11万亿元）增至2021年的3.2万亿美元（约合人民币22万亿元）。

订单是机器视觉行业永久不衰的源泉，新兴产业的新起对机器视觉行业的发展迎来挑战与契机。

所以2023年是机器视觉行业“怪怪”的年头，各个行业都在卷，机器视觉卷的是新项目，怪项目（难度大，难做，从来没见过）。

今年大多数机器视觉公司倒闭的有，兴起的也有，经久不衰的也有。所以找个平台并不是很难，对于大多数机器视觉工程师选择多多，机遇多多。

从国别来看，2016年至2021年，中国的五大新兴产业出口在全球所占比重提高1.6个百分点，德国和越南分别提升0.9个和0.7个百分点。相反，美国、日本、韩国分别下降1个、0.6个、0.1个百分点。

韩联社同时提到，韩中两国的出口占比差距持续拉大。2021年，韩中出口占***别为5.4%和13.5%，相差8.1个百分点，较2016年的6.4个百分点提高1.7个百分点。

以2021年为准，中国在新一代半导体、新一代显示器、二次电池领域的全球出口占***别为15.6%、34%、33.9%，均位居榜首。在生物保健和电动汽车均领域，德国和美国分列前二。韩国占***别为半导体11%、显示器10.7%、电动汽车6.6%、二次电池8.7%、生物保健1.2%。

当我们看到以上红色字体的数据的时候，中国周围国家对机器视觉工程师处于需求旺盛阶段，很多视觉人机器视觉粉丝出国工作（视觉人机器视觉培训团队提醒大家一定要注意安全），而且收入都是还是不错的，但是对技术还是有一定的要求的。

出差反而是最好的学习机会，没有之一，因为你会遇到各种各样的问题，有的很小，但是知识点密集，有的很大，也很深入，这是最好学习机会。

从2008到至今，中国机器视觉进入了高速发展阶段，并逐步走向成熟。众多机器视觉各种核心器件研发厂商出现，从相机、***集卡、光源、镜头到图像处理[_a***_]，这些产品在广泛实践中不断完善，国内企业的视觉技术能力也得到了长足的积累和进步。同时，随着视觉技术在PCB、SMT、半导体、太阳能、LCD、烟草、 印刷、表面检测、制药包装、汽车等多个行业的广泛深度应用，特别值得一提的是消费电子类产品，如手机，电脑等等组装生产过程中的引导，测量，有无检测等相关需求的不断涌现，使得一大批真正的系统级工程师被培养出来。他们能够从系统的角度设计相关的视觉系统，掌握视觉和自动化相关的综合知识，最终将视觉的价值发挥到更多的领域中解决各类实际问题。在此过程中整个视觉产业产值和规模也逐年高速攀升，影响飞速扩大。

关注优就业，学习更多深度学习知识。

机器视觉检测典型案例，如何在工业自动化生产中进行无缝连接？

机器视觉检测在工业自动化生产中进行无缝连接的典型案例如下：

• 条码识别 。二维码和条形码是生活中常见的条码，通过机器视觉图像识别技术，将图像摄取装置将拍摄的目标转化为图像信息，再传给专门的图像处理系统，根据像素的分布、亮度和颜色等信息，转变为数字化信号，最后通过各种运算来抽取目标的特征，进而根据判断的结果来控制现场的设备来进行一系列的操作。
• 视觉定位 。视觉定位能够准确的检测到产品并且确认它的位置。在半导体制造领域，芯片位置信息调整拾取头非常不好处理，机器视觉则能够解决这个问题，因为需要准确拾取芯片以及绑定，这也是视觉定位成为机器视觉工业领域最基本应用的原因。

某医药生产企业是一家专门从事生物医用材料研发和生产的国家级高新技术企业，其最新开发的止血愈疮纱产品市场反馈良好，订单量持续增长。这一利好趋势却给该企业的生产带来了压力，为满足市场需求，该企业扩招了25名工人，希望以此提高产能。然而，工人招进来了，产能却没有明显提升，不仅如此，还出现了一系列质量问题，药片裁切大小不一、漏装等问题频繁发生，显然，无法通过简单地增加劳动力来解决产能问题，于是，企业尝试升级传统生产线来解决此问题，找到了工业互联网服务商——容商天下。

容商天下的专家团队对该企业进行了实地调研，并制定了改造方案。在场地有限的前提下，为保证速度的同时减少空间占用，方案选定了SCARA机器人替换人工。通过加装5台SCARA机器人、5套视觉设备、1套视觉处理系统实现整条产线的自动化改造：

①用裁切机替代人工切割原材料，确保药片大小均匀；

②用容商天下独创的AVPS视觉处理技术代替肉眼判断，筛选合规药片；

③利用3D空间视觉定位技术感知药片的位置、方向及中心点，精准抓取并自动对标铝箔盒的空格位置，完成装填；

② 用视觉分析技术进行质检，发现漏装及时预警并停机，确保产品质量。

项目实施后，该企业成功实现了包装、检测自动化，替代人工15名，节省人工成本120万，生产效率提升50%，产品质量提高至99%。值得一提的是，整条产线仅用一套视觉系统即可控制所有设备，不仅节省实施成本，还支持产线无限延伸，满足企业未来发展需求。

首先，机器视觉和计算机视觉是两个不同的概念，机器视觉侧重工程的应用，强调实时性、高精度和高速度；而计算机视觉cv侧重理论算法的研究，强调理论，由于理论的研究发展速度往往快于实践应用，因此计算机视觉的很多技术目前还难以应用到机器视觉上，二者有交集有融合，但在具体应用方面还是有些许不同。

回到机器视觉检测的案例上来说，在工业应用领域，通常需要对待检测物料的检测精度、检测速度、检测场景的复杂性等有诸多要求。

一套机器视觉的检测系统通常需要包括图像***集系统，进料系统，检测系统，控制系统，分拣系统、光源等几大类：

图像***集系统一般指包含CCD、CMOS等工业相机的图像***集硬件、驱动软件以及***集后的图像进行存储、传输给上位机的软件系统。

进料系统主要是将待检测的物料供给给图像***集系统的一个传输装置，通常需要和下位机的控制程序进行对接，以合适的速率供给到图像***集系统。

检测系统在合适的光源配合下，通常在一个密闭的装置内（以减少环境光的干扰），以传统的图像检测算法（一般包括测量、检测、识别、定位等）对物料进行测量计算。近些年来，随着人工智能、机器学习和深度学习的不断发展，可以构建深度神经网络(如卷积神经网络等)来学习简单特征、建立复杂特征、学习映射并输出，训练过程中所有层级都会被不断优化。在具体的应用上，例如自动ROI区域分割；标点定位，通过YOLO、SSD等定位方法，可以快速定位目标物件，大大提升检测系统的鲁棒性。

控制系统则负责整个系统的衔接，是整个机器视觉系统的传输控制中枢纽带。拿检测物料瑕疵为例，经过了检测系统的检测判定，控制系统会根据判定结果发送对应的指令给分拣系统。

分拣系统会根据控制系统的指令，驱动电机控制相关触动装置（如机械臂）去分拣物料。

这样整个视觉系统从进料到分拣系统出料，就形成了整套流程的一次处理。

根据早些年从业经验，业界借助于NI公司的Machine Vision Builder，Machine vision assistant可以很好的构建整个机器视觉检测系统，串联整个pipeline，大大减少人工检测/分拣的成本，近年来随着人工智能深度学习技术的发展，可大大提升检测质量和检测性能效率。

有在做用边缘AI部署瑕疵检测算法，就是视觉AI检测。

这瓶酒就因为一点点小问题被退回。你看到瑕疵在哪了吗？

生产信息喷码模糊了啦

在酒厂，所有装瓶的酒瓶上都要用喷码机打上生产日期信息。虽说生产线上已实现自动化装瓶和喷码技术，但是问题也随之而来......

喷码过程中会出现各种你想得到和想不到的异常问题：

以上这些瑕疵，过往的解决办法是工人坐在产线前不转睛地用肉眼检查瑕疵，但也只能做到大致扫视无法精准地挑出所有异常酒瓶，总有一些就这样的“漏网之鱼”上架了。

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（工人肉眼检测酒瓶喷码的异常，眼要凸的节奏）

机器视觉对产业发展的驱动是怎样的？

影响是很大的，机器视觉检测就是用机器来代替人的眼睛做一些判断和测量的工作。

视觉系统是指通过机器视觉设备即图像摄取装置，将被拍摄的目标转化为图像信息。

在传给专门的图像处理系统，根据像素的分布、亮度和颜色等信息，转变为数字化信号，图像系统在对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判断的结果来控制现场的设备来进行一系列的操作。

目前已在电子、包装、印刷、化工、食品、塑胶、纺织等行业得到了广泛的应用。

目前国内做视觉检测的公司比较多，深圳有家全帝科技还可以，特别是软件实力很强，一天检测能达到几万个，做的范围也挺广的，大大降低人工成本。

影响是巨大的，这是最有前景的技术之一，对机器人，自动驾驶，自动化工厂的发展能起到巨大的推动作用，现在的自动驾驶技术不成熟，其主要原因就是机器视觉技术不成熟，不能很好的识别物体进而无法作出合理的判断，机器人与自动化设备也是，如果能够通过机器视觉自动判断识别物体的方位能够极大提高应用范围和系统容错率

机器视觉正如你所说的，受到全球的关注和追捧。

目前，机器视觉领域的分布，依然是国外企业占据头部，中国企业奋起直追。

近几年，国内众多大企业被欧美技术打压，反倒间接给国内机器视觉领域拓出了庞大的国内市场。

国产替代，这就是目前国内机器视觉行业的企业每天挂在嘴边的机遇。

而国内制造业，在近几年劳动力成本上涨，以及未来可预料的廉价劳动力***减少情况下，再搭配“智造”的政策导向，对机器视觉的需求肉眼可见地在膨胀。

在眼前的，还有疫情的威胁。

制造业向少人、无人工厂发展，无论是从眼下的风险，还是从未来的规划上，机器视觉都是制造业的必然选择。

——以下数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》。

一、工业视觉与人眼相比有明显优势

与人眼相比，工业视觉在精确程度、客观程度、可重复性、成本以及效率上都有明显的优势。

工业视觉可用于实现对产品表面信息进行检测、非接触式测量产品外观尺寸、判断物***置坐标以及识别判断物体的颜色、形状等特征。从应用工艺来看，工业视觉既可以和机器人配合，实现分拣、装配、印刷等工艺，也可以进行高性能和精密组件的检测和测量，后者对精密程度要求更高，但也恰恰是人眼难以实现的，需求也更大。工业视觉相当于给赋予生产过程一双眼睛，让制造智能化，打开了智能制造的新“视界”。

二、***频频出台利好政策，工业视觉得到重点关注

工业4.0和制造业转型之下，国家和地方智能制造利好政策频频出台，工业视觉产业将得到重点发展。围绕实现制造强国的战略目标，2015年5月，***院发布《中国制造2025》，提出加快机械、航空、船舶、汽车、轻工、纺织、食品、电子等行业生产设备的智能化改造，提高精准制造、敏捷制造能力，统筹布局和推动[_a1***_]工具、智能工程机械、服务机器人、智能家电、智能照明电器、可穿戴设备等产品研发和产业化，推动制造业的转型升级和跨越式发展。在此背景下，地方也纷纷推出产业发展路线规划支持智能制造、高端装备制造业、人工智能、工业机器人的发展。工业视觉是智能制造的核心分支之一，也是能够率先渗透并发展起来的核心技术之一，已经得到了政策的关注和扶持。在政策利好环境下，工业视觉产业将获得大而稳定的发展空间。

三、制造业人口红利消退，机器代替人眼势在必行

2000年以后，全球机器视觉行业进入高速发展阶段。根据Markets and Markets统计数据，2008-2017年，全球机器视觉市场从24.6亿美元增长至80亿美元，复合增速为14%。预计到2020年，全球市场规模将达到125亿美元，2025年将超过192亿。从地区分布看，机器视觉主要集中在欧美和日本；随着全球制造中心向中国转移，中国将成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。

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，因此它的应用范围十分广泛，从作用看，主要包括图像检测应用、视觉定位应用、物体测量应用、物体分拣应用和图像识别应用。

行行查，行业研究数据库 ***.hanghangcha***

尽管国内机器视觉起步较晚，但随着智能制造提速，加之技术和资本助力，中国机器视觉行业规模不断增加，且增长速度在2016年以后加快，远超全球机器视觉行业规模增速。2017年，中国机器视觉行业规模达到65亿元，同比增长114%，2018年，中国机器视觉行业规模已突破100亿元。未来，随着政策扶持和国家战略的高度重视，机器视觉市场将获得更大的发展机会。

机器视觉（Machine Vision）指的是通过光学的装置和非接触的传感器自动的接收和处理真实物体的图像，以获得所需信息或控制机器人运动的装置，通俗的说就是应用在工业领域的视觉应用。

机器视觉作为人工智能正在快速发展的一个分支，其作用为用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统通过CMOS和CCD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，手机被摄目标的形态信息后将图像信号转变成数字化信号。图像系统根据信号特征进行运送，从而控制现场设备的动作。相比人工作业，机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。

到此，以上就是小编对于机器视觉人工智能应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器视觉人工智能应用的4点解答对大家有用。

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