发布时间：2023-09-19 11:54:53 人气： 来源：下载雷火电竞亚洲先驱
。2015年我国机器视觉市场全球占比8.3%，增速超20%，机器视觉为我国
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。机器视觉可大致分为工业视觉、计算机视觉两类。
机器视觉系统一般由灯源、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。
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，那么机器视觉就等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。
作为一种给机器人带来视觉功能的关键技术，机器视觉应用广泛。从工业视觉到计算机视觉，从人机交互到无人驾驶，从虚拟现实到物体自动识别，机器视觉都能担当着重要角色。
工业机器人领域的机器视觉下游市场主要是半导体及电子制造、汽车、食品与包装和制药行业，其他如烟草、农业、机械零部件等也是机器视觉应用的重要行业。
工业领域的机器视觉难点在于精度和速度，要求都在毫米级，且工业领域工业机器人抓手的变动是在三维空间内。
目前实现自主规避障碍&规划路线的扫地机器人的技术路径主要有两类，机器视觉技术和激光雷达导航技术。基于机器视觉的扫地机器人，指通过摄像头获取图像，通过算法实现规划路径、躲避障碍。
基于机器视觉技术的扫地机器人，目前主要有两款产品，一款是iRobot 980，一款是Dyson 360 eye。
根据IFR统计多个方面数据显示，2014年全球家务机器人销售额达到12亿美元，同比增长24%。同时，根据GFK数据，2015年中国扫地机器人市场零售规模在50亿元人民币左右，这一数字在2018年将增长至120亿元人民币，市场空间巨大。
摄像头（机器视觉）、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、GPS是无人驾驶汽车感知系统的五大重要传感器。
摄像头（机器视觉）与其他四类无人驾驶汽车传感器的特性对比（点击大图更清晰）
根据麦肯锡、高盛的预测，在2022年左右，会出现呈一定规模的的无人驾驶汽车应用趋势。到2030年左右，无人驾驶汽车将进入汽车消费市场。
在地区方面，机器视觉主要分布在美国、德国、日本、中国等国家。中国机器视觉产业虽然起步晚，但发展速度快，已成为继美国和日本之后的全球第三大机器视觉市场。
在应用领域方面，工业机器视觉下业主要为半导体及电子制造，汽车行业次之。
我国机器视觉起步于20世纪80年代，2006 年以前，国内机器视觉产品应用大多分布在在外资制造企业，规模很小。2011 年国内机器视觉市场开始启动，目前行业正处于加快速度进行发展期，发展空间大。
2015年国内机器视觉硬件及系统市场规模22亿元人民币，全球占比8.3%，增速为20.9%，高于全球平均水平。
整个机器视觉系统中，半导体零部件和软件开发占据成本的80%，其中进口核心零部件和底层软件开发占60%生产成本。
目前活跃在我国机器视觉市场上的力量主要可大致分为三类：国际综合自动化工业公司、国际专门机器视觉厂商、国内专门机器视觉公司，其中外资厂商仍然占据机器视觉市场主导地位，我国机器视觉行业企业以产品代理商和系统集成及设备制造为主，底层开发商较少。
从行业公司来看，中国的国际机器视觉品牌已超100多家，中国自己的机器视觉企业也超过102家，机器视觉产品代理商超过200家，专业的机器视觉系统集成商超过50家。
检测很好地克服了这一点，表面缺陷检验测试系统的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与
功能，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，做处理并加以理解，最终用于实际检验测试、测量和控制。工业4.0、
通常起到的是一个侦测和提醒的被动安全功能，而到了级别更高的无人驾驶系统
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的作用 /
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