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机器视觉检测技术是机器代替人眼来做测量和判断，国内外已将此技术成功地运用到众多产品的质量检测上。与人工视觉检测相比较，机器视觉具有自动化程度高、识别能力强、测量精度高等优点，具有广泛的应用前景。
Machine vision detection technology is a machine for measuring and judging human eyes. The technology has been successfully applied to the quality testing of many products. Compared with artificial visual inspection, machine vision has the advantages of high automation, strong recognition ability and high measurement accuracy, and has wide application prospects.
随着图像处理技术的日趋先进、计算机硬件成本的下降及计算机处理速度的提高，在食品及农产品品质自动检测和分级领域应用机器视觉已变得越来越具有吸引力。
With the increasingly advanced image processing technology, as a decline in the cost of computer hardware and computer processing speed increase, in the field of food and agricultural products quality automatic detection and classification using machine vision has become more and more attractive.
纵观自动化行业发展，机器视觉随着技术的革新及行业的需求，成为逐渐崛起的新兴行业。而随着全球制造中心向中国的转移，中国机器视觉市场已经成为国际厂商关注的焦点。未来几年，我国机器视觉检测产业规模将继续保持稳定增长，业内人士预测，中国机器视觉市场规模在2015年已经达到2000万元。
With the development of automation industry, machine vision has become a rising emerging industry with the innovation of technology and the demand of industry. As the global manufacturing center shifts to China, the Chinese machine vision market has become the focus of international manufacturers. In the next few years, the size of China's machine vision industry will continue to grow steadily, and industry insiders predict that the size of China's machine vision market has reached 20 million yuan in 2015.
而据相关资料显示，2020年我国机器视觉市场迎来爆发式增长，市场规模当年即达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅。
And according to relevant data show that in 2020 China machine vision market usher in explosive growth, the size of the market that year reached 830 million yuan, up 48.2% from a year earlier, the intelligent camera, software, the growing rate of the light source and the card has reached 50%, industrial camera and lens also keep more than 40% growth.
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机器视觉的界定以及构成
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。
一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（CCD或COMS相机）、图像采集卡、图像处理软件等。在搭建视觉系统时，用户需采购系统中的各个组件，但市场上机器视觉产品及设备生产厂家多数只生产其中的部分原件，如AVT的工业摄像机、Computar的工业镜头、CCS的光源等。在这种状况下，组建机器视觉系统需要大量的时间与精力来选购不同厂家的产品，无论是在人力还是资源成本上都会有更多的付出。
图表1：机器视觉基本组成
资料来源：前瞻产业研究院整理
机器视觉产业技术发展现状
根据前瞻产业研究院发布的《2018-2023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，截至2017年末，机器视觉产业专利数量达到了5349件，特别是2011年以来，机器视觉技术快速发展，专利数量节节攀升。
机器视觉产业专利数量分析
从申请量来看，2011-2017年，我国机器视觉相关专利申请数量的增长速度呈先缓后急的趋势，2011-2010年增长较为平缓，2011年之后增长幅度加大。2016年，我国机器视觉相关专利申请数量为933个，2017年下降为545个。
图表2：2001-2017年机器视觉相关专利申请数量变化图（单位：个）
资料来源：前瞻产业研究院整理
从公开量来看，2001-2017年我国机器视觉相关专利公开数量变化趋势与申请数量基本一致。2016年公开数量为933个；2017年达到有史以来最高值，为1281个。
图表3：2001-2017年机器视觉相关专利公开数量变化图（单位：个）
资料来源：前瞻产业研究院整理
机器视觉产业专利申请人分析
截至2017年底，我国机器视觉相关专利申请人前十名全部为高等学校，其中，排名前三位的依次是浙江大学、江南大学和江苏大学。从所占比例来看，我国机器视觉产业的技术集中度偏低。
图表4：截至2017年我国机器视觉相关专利申请人前十名情况（单位：个，%）
资料来源：前瞻产业研究院整理
机器视觉产业热门技术分析
从我国机器视觉产业热门技术来看，G01N21/88（测试瑕疵、缺陷或污点的存在）是当前研究最多的技术，专利数量达到371个。此外图像分析技术和计量设备的研究也是机器视觉产业的热门技术。
图表5：截至2017年中国机器视觉专利构成分析（单位：%）
资料来源：前瞻产业研究院整理
机器视觉产业技术发展趋势
（1）图像处理器将会不断地向PC机以及嵌入式系统靠拢
机器视觉处理器的处理功能，将会不断地向PC机以及嵌入式系统靠拢；处理的能力会继续遵循摩尔定律，18个月将会增长一倍；随着处理功能不断的增强，处理器散发出的热量也会随着越来越高，这会影响系统的功能，散热问题将成为严重的阻碍性因素。
（2）机器视觉算法工具平稳与缓和发展
驱动图像处理软件发展的因素不仅仅包括用户们对简单、方便软件的需求，还包括供应商们对他们的软件在市场上受到产权保护的期望。机器视觉算法工具的发展趋势是比较平稳与缓和发展的。未来大家将看到很多机器学习的应用，用各种算法工具来实现应用功能和任务。
（3）光学物理方面将会成为相机及传感器发展的一个阻碍因素
光学物理方面将会成为相机及传感器发展的一个阻碍因素。它的发展趋势是：CMOS相机会取代CCD相机；会有超高速的相机出现；在相机上会融入更多的智能；会有更多更小的相机出现；更多的相机可以直接连在PC机上。
（4）分辨率与更小光源将驱动成像光学系统的发展
对于成像光学的发展有两个主要驱动力量，一是越来越高分辨率的要求；二是更小光源的需求。但是寻求更小的光源目前来看是非常困难的。同样阻碍成像光学发展的因素仍然是对机器视觉方面、物理光学方面的研究力量不够，另外也缺少相应的设施。对于成像光学的发展趋势，35mm镜头在早期就已经流行，但是可能将会被更小的镜头所取代。
机器视觉行业前景预测
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。
据前瞻产业研究院发布的《机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》数据显示，未来几年，行业若按照年均16%左右的增长率，预计到2020年，我国机器视觉行业市场规模将突破150亿元，到2022年达到179亿元。
中国机器视觉行业市场规模预测
资料来源：前瞻产业研究院整理
行业发展驱动因素
应用需求空间广
在制造业以及不断拓宽的其他领域应用，带来了对机器视觉需求的提升。广泛的应用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。虽然制造业容易受到经济环境恶化的影响，但是机器视觉在其他领域如交通、安保等应用越来越广泛。
成本节约推动
人力成本上升，机器视觉应用可有效降低成本。随着现代工业自动化技术日趋成熟，越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提高效率并降低成本，从而实现生产效益最大化。
技术驱动
机器视觉系统由多种技术构成，所以也就需要多个领域的专业知识。视觉系统的开发需要关注硬件、软件以及它们的跨界集成，为最终用户提供高性价比、可靠的解决方案。在过去的几年中，成像系统、照明系统、处理器等领域的持续进步，它们的成本在下降，而尺寸也在变得越来越小。由于机器视觉领域的创新，以及集成了先进的图像处理算法，世界系统正在工业自动化的更多领域得到应用。
行业发展阻碍因素
机器视觉产品在中国市场应用的主要障碍有：预算限制、不易使用、工程实施资源限制、操作人员的接受程度、视觉技术的了解、相对于其他自动化项目的优先级别不够高。其中由于对视觉技术不够了解以及预算的限制是当
机器视觉产品在中国市场推广的主要障碍
资料来源：前瞻产业研究院整理
机器视觉行业投资建议
1、专业性与用户需求相结合
与其他自动化产品相比，机器视觉产品属于专业性非常高的产品，对多数用户而言可能较为陌生，提高了应用门槛。产品生产商比较熟悉产品和技术本身的功能与参数，而消费者则从自身需求角度出发，往往二者存在一定得错位或者矛盾。如何将两方面结合起来，既要提高产品的性能，又要满足用户的应用需求，这是打造成功视觉方案的前提，因为产品终究是用户说了算，用户的体验才最终推动技术和产品的不断变革。
2、主要市场与新应用市场相结合
根据机器视觉市场的跟踪调研分析，目前机器视觉产品中端市场2/3为电子制造、汽车制造和市政交通行业所占据，其余市场份额包括食品、包装机械、印刷等行业需求，并且这些行业对机器视觉产品的需求仍然在大幅增长。从行业应用来看，电子制造行业仍然是拉动需求的主要因素。但从未来发展前景来看，食品、包装机械等行业自动化水平会进一步提升，对机器视觉产品需求值得期待。
3、市场竞争扩散蔓延
机器视觉行业是一个崛起的新兴行业，全球制造中心——中国开始了工业转型升级过程，对过度依赖低廉劳动成本的粗加工和制造模式向全面自动化、高附加值和高生产率转型，中国机器视觉市场正在继北美、欧洲和日本之后，成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。
目前，境内国际机器视觉品牌大约100家，民族机器视觉品牌也接近前者，产品代理商超过200家，专业机器视觉系统集成商超过50家，涵盖从光源、工业相机、工业镜头、图像采集卡和智能相机等所有机器视觉行业链产品。
对于竞争日益激烈的内地市场，机器视觉厂商推出产品的速度加快，产品技术发展迅猛，这必然对竞争者提出了更高的要求，以往简单的模仿复制以不再可行，自己的技术和产品特色才是厂商们需要考虑和挖掘的重点。
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机器视觉光源按形状通常可分为以下几类:
1、环形光源
环形光源提供不同照射角度、不同颜色组合，更能突出物体的三维信息；高密度LED阵列，高亮度；多种紧凑设计，节省安装空间；解决对角照射阴影问题；可选配漫射板导光，光线均匀扩散。应用领域:PCB基板检测，IC元件检测，显微镜照明，液晶校正，塑胶容器检测，集成电路印字检查
2、背光源
用高密度LED阵列面提供高强度背光照明，能突出物体的外形轮廓特征，尤其适合作为显微镜的载物台。红白两用背光源、红蓝多用背光源，能调配出不同颜色，满足不同被测物多色要求。应用领域:机械零件尺寸的测量，电子元件、IC的外型检测，胶片污点检测，透明物体划痕检测等。
3、条形光源
条形光源是较大方形结构被测物的首选光源；颜色可根据需求搭配，自由组合；照射角度与安装随意可调。应用领域:金属表面检查，图像扫描，表面裂缝检测，LCD面板检测等。
4、同轴光源
同轴光源可以消除物体表面不平整引起的阴影，从而减少干扰；部分采用分光镜设计，减少光损失，提高成像清晰度，均匀照射物体表面。应用领域:系列光源最适宜用于反射度极高的物体，如金属、玻璃、胶片、晶片等表面的划伤检测，芯片和硅晶片的破损检测，Mark点定位，包装条码识别。
5、AOI专用光源
不同角度的三色光照明，照射凸显焊锡三维信息；外加漫射板导光，减少反光；不同角度组合；应用领域:用于电路板焊锡检测。
6、球积分光源
具有积分效果的半球面内壁，均匀反射从底部360度发射出的光线，使整个图像的照度十分均匀。应用领域:合于曲面，表面凹凸，弧形表面检测，或金属、玻璃表面反光较强的物体表面检测。
7、线形光源
超高亮度，采用柱面透镜聚光，适用于各种流水线连续检测场合。应用领域:阵相机照明专用，AOI专用。
8、点光源
大功率LED，体积小，发光强度高；光纤卤素灯的替代品，尤其适合作为镜头的同轴光源等；高效散热装置，大大提高光源的使用寿命。应用领域:适合远心镜头使用，用于芯片检测，Mark点定位，晶片及液晶玻璃底基校正。
9、组合条形光源
四边配置条形光，每边照明独立可控；可根据被测物要求调整所需照明角度，适用性广。应用案例:CB基板检测，IC元件检测，焊锡检查，Mark点定位，显微镜照明，包装条码照明，球形物体照明等。
10、对位光源
对位速度快；视场大；精度高；体积小，便于检测集成；亮度高，可选配辅助环形光源。应用领域:VA系列光源是全自动电路板印刷机对位的专用光源。
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选择机器视觉光源应考虑哪些特性
光源是影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少３０％的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。现在许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。那么今天就为您介绍下选择机器视觉光源时应考虑哪些特性：
1、亮度：在两种光源中选择时，最佳的选择是更亮的那个。
当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。第一，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。第二，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。第三，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会最大。
2、光源均匀性：不均匀的光会造成不均匀的反射。均匀关系到三个方面。
第一，对于视野，在摄像头视野范围部分应该是均匀的。简单的说，图像中暗的区域就是缺少反射光，而亮点就是此处反射太强了。
第二，不均匀的光会使视野范围内部分区域的光比其他区域多。从而造成物体表面反射不均匀（假设物体表面的对光的反射是相同的）。
第三，均匀的光源会补偿物体表面的角度变化，即使物体表面的几何形状不同，光源在各部分的反射也是均匀的。
3、光谱特征：光源的颜色及测量物体表面的颜色决定了反射到摄像头的光能的大小及波长。白光或某种特殊的光谱在提取其他颜色的特征信息时可能使比较重要的因素。当分析多颜色特征的时候，选择光源的时候，色温是一个比较重要的因素。
4、寿命特性：光源一般需要持续使用。为使图像处理保持一致的精确，视觉系统必须保证长时间获得稳定一致的图像。
5、对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
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