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本文介紹了機器視覺在工業(yè)范疇的開展歷程，經(jīng)過其與人類視覺比照，凸顯出機器視覺的優(yōu)勢。但不可否認的是，機器要做到徹底代替人眼，仍有瓶頸需求打破。此外，經(jīng)過對機器視覺的工業(yè)鏈情況進行剖析，對職業(yè)進行整理，有助于關注該范疇的人士對機器視覺的未來趨勢作出預判。

機器視覺在工業(yè)檢測中的運用歷史與開展

機器視覺在工業(yè)上運用范疇寬廣，中心功用包含：丈量、檢測、辨認、定位等。工業(yè)鏈能夠分為上游部件級商場、中游體系集成/整機配備商場和下流運用商場。機器視覺上游有光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖畫采集卡、圖畫處理軟件等軟硬件提供商，中游有集成和整機設備提供商，職業(yè)下流運用較廣，首要下流商場包含電子制作職業(yè)、轎車、印刷包裝、煙草、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、紡織和交通等范疇。

機器視覺全球商場首要散布在北美、歐洲、日本、我國等地區(qū)，依據(jù)計算數(shù)據(jù)，2014年，全球機器視覺體系及部件商場規(guī)模是36.7億美元，2015年全球機器視覺體系及部件商場規(guī)模是42億美元，2016年全球機器視覺體系及部件商場規(guī)模是62億美元，2002-2016年商場年均復合增長率為12%左右。而機器視覺體系集成，依據(jù)北美商場數(shù)據(jù)預算，大約是視覺體系及部件商場的6倍。

我國機器視覺起步于80年代的技能引進，跟著98年半導體工廠的整線引進，也帶入機器視覺體系，06年曾經(jīng)國內(nèi)機器視覺產(chǎn)品首要會集在外資制作企業(yè)，規(guī)模都較小，06年開端，工業(yè)機器視覺運用的客戶群開端擴大到印刷、食物等檢測范疇，2011年商場開端高速增長，跟著人工本錢的添加和制作業(yè)的晉級需求，加上計算機視覺技能的快速開展，越來越多機器視覺方案滲透到各范疇，到2016年我國機器視覺商場規(guī)模已達近70億元。

機器視覺中，缺點檢測功用，是機器視覺運用得最多的功用之一，首要檢測產(chǎn)品外表的各種信息。在現(xiàn)代工業(yè)主動化出產(chǎn)中，連續(xù)大批量出產(chǎn)中每個制程都有必定的次品率，單獨看盡管比率很小，但相乘后卻成為企業(yè)難以進步良率的瓶頸，并且在經(jīng)過完好制程后再除掉次品本錢會高許多(例如，假如錫膏印刷工序存在定位誤差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發(fā)現(xiàn)，那么返修的本錢將會是本來錢的100倍以上)，因而及時檢測及次品除掉對質(zhì)量操控和本錢操控是十分重要的，也是制作業(yè)進一步晉級的重要基石。

在檢測職業(yè)，與人類視覺比較，機器視覺優(yōu)勢明顯

1、精確度高：人類視覺是64灰度級，且對細小目標分辨力弱；機器視覺可顯著進步灰度級，一起可觀測微米級的目標；

2、速度快：人類是無法看清快速運動的目標的，機器快門時間則可達微秒級別；

3、穩(wěn)定性高：機器視覺解決了人類一個十分嚴重的問題，不穩(wěn)定，人工目檢是勞作十分單調(diào)和辛苦的職業(yè)，不管你規(guī)劃怎樣的獎懲制度，都會產(chǎn)生比較高的漏檢率。但是機器視覺檢測設備則沒有疲憊問題，沒有情緒動搖，只要是你在算法中寫好的東西，每一次都會認真執(zhí)行。在質(zhì)控中大大提升作用可控性。

4、信息的集成與留存：機器視覺獲得的信息量是全面且可追溯的，相關信息能夠很方便的集成和留存。

機器視覺技能近年開展迅速

1、圖畫采集技能開展迅猛

CCD、CMOS等固件越來越老練，圖畫敏感器件尺度不斷縮小，像元數(shù)量和數(shù)據(jù)率不斷進步，分辨率和幀率的提升速度能夠說一日千里，產(chǎn)品系列也越來越豐厚，在增益、快門和信噪比等參數(shù)上不斷優(yōu)化，經(jīng)過中心測試目標(MTF、畸變、信噪比、光源亮度、均勻性、色溫、體系成像才能歸納評估等)來對光源、鏡頭和相機進行歸納挑選，使得許多曾經(jīng)成像上的難點問題得以不斷打破。

2、圖畫處理和形式辨認開展迅速

圖畫處理上，跟著圖畫高精度的邊際信息的提取，許多本來混合在背景噪聲中難以直接檢測的低比照度瑕疵開端得到分辨。

形式辨認上，本身能夠看作一個標記過程，在必定量度或觀測的根底上，把待識形式劃分到各自的形式中去。圖畫辨認中運用得較多的首要是決議計劃理論和結(jié)構(gòu)方法。決議計劃理論方法的根底是決議計劃函數(shù)，運用它對形式向量進行分類辨認，是以定時描繪(如計算紋路)為根底的；結(jié)構(gòu)方法的中心是將物體分解成了形式或形式基元，而不同的物體結(jié)構(gòu)有不同的基元串(或稱字符串)，經(jīng)過對不知道物體運用給定的形式基元求出編碼鴻溝，得到字符串，再依據(jù)字符串判別它的屬類。在特征生成上，許多新算法不斷出現(xiàn)，包含基于小波、小波包、分形的特征，以及獨二分量剖析；還有關子支持向量機，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的規(guī)劃等都在不斷延展。

3、深度學習帶來的打破

傳統(tǒng)的機器學習在特征提取上首要依靠人來剖析和樹立邏輯，而深度學習則經(jīng)過多層感知機模仿大腦作業(yè)，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等)來學習簡略特征、樹立復雜特征、學習映射并輸出，練習過程中一切層級都會被不斷優(yōu)化。在具體的運用上，例如主動ROI區(qū)域切開；標點定位(經(jīng)過防真視覺可靈活檢測不知道瑕疵)；從重噪聲圖畫重檢測無法描繪或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。跟著越來越多的基于深度學習的機器視覺軟件推向商場(包含瑞士的vidi，韓國的SUALAB，香港的應科院等)，深度學習給機器視覺的賦能會越來越明顯。

4、3d視覺的開展

3D視覺還處于起步階段，許多運用程序都在運用3D外表重構(gòu)，包含導航、工業(yè)檢測、逆向工程、測繪、物體辨認、丈量與分級等，但精度問題約束了3D視覺在許多場景的運用，目前工程上最先鋪開的運用是物流里的標準件體積丈量，相信未來這塊潛力巨大。

要全免代替人工目檢，機器視覺還有許多難點有待攻破：

1、光源與成像：機器視覺中優(yōu)質(zhì)的成像是第一步，因為不同資料物體外表反光、折射等問題都會影響被測物體特征的提取，因而光源與成像能夠說是機器視覺檢測要霸占的第一個難關。比方現(xiàn)在玻璃、反光外表的劃痕檢測等，許多時候問題都卡在不同缺點的集成成像上。

2、重噪音中低比照度圖畫中的特征提?。涸谥卦胍舡h(huán)境下，真假瑕疵的鑒別許多時候較難，這也是許多場景一直存在必定誤檢率的原因，但這塊經(jīng)過成像和邊際特征提取的快速開展，已經(jīng)在不斷獲得各種打破。

3、對非預期缺點的辨認：在運用中，往往是給定一些具體的缺點形式，運用機器視覺來辨認它們到底有沒有產(chǎn)生。但經(jīng)常遇到的情況是，許多明顯的缺點，因為之前沒有產(chǎn)生過，或許產(chǎn)生的形式過火多樣，而被漏檢。假如換做是人，盡管在操作流程文件中沒讓他去檢測這個缺點，但是他會注意到，從而有較大幾率捉住它，而機器視覺在這點上的“才智”目前還較難打破。

機器視覺工業(yè)鏈情況

1、上游部件級商場

首要包含光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖畫采集卡、圖畫處理軟件等提供商，近幾年智能相機、工業(yè)相機、光源和板卡都堅持了不低于20%的增速。依據(jù)我國機器視覺工業(yè)聯(lián)盟(CMVU)調(diào)查計算，現(xiàn)在已進入我國的世界機器視覺品牌已近200多家(如康耐視、達爾薩、堡盟等為代表的中心部件制作商，以基恩士、歐姆龍、松下、邦納、NI等為代表的則一起涉足機器視覺中心部件和體系集成)，我國自有的機器視覺品牌也已有100多家(如?？?、華睿、盟拓光電、神州視覺、深圳燦銳、上海方誠、上海波創(chuàng)電氣等)，機器視覺各類產(chǎn)品署理商超越300家(如深圳鴻富視覺、微視新紀元、三寶興業(yè)、凌云光、陽光視覺等)。許多國內(nèi)機器視覺的部件商場都是從署理國外品牌開端，許多企業(yè)均與國外的同行有較好的協(xié)作，且這種協(xié)作具有必定的排他性，這給潛在進入者帶來了必定的門檻，因而優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的署理商也都有不錯的商場競爭力和利潤表現(xiàn)。一起，以?？?、華睿為代表的國產(chǎn)工業(yè)視覺中心部件正在快速興起。

2、中游體系集成和整機配備商場

國內(nèi)中游的體系集成和整機配備商有100多家，他們能夠給各職業(yè)主動化公司提供歸納的機器視覺方案，如凌云光、微視新紀元、嘉恒、凌華、陽光視覺、鼎信、大恒圖畫等。因為國內(nèi)產(chǎn)品與世界仍然有不小差距，許多中游體系集成商和整機配備商又是從中心零部件的貿(mào)易做起來的，因而許多在視覺產(chǎn)品的挑選方面，仍然更為喜愛國外品牌。國內(nèi)品牌為推行自己的軟硬件產(chǎn)品，往往需求開展自己的方案集成才能，才能更好的面臨商場競爭。

3、下流運用商場

機器視覺下流，首要是給終端用戶提供非標主動化歸納解決方案的公司，職業(yè)特點十分強，中心競爭力是對職業(yè)和出產(chǎn)的歸納了解和多類技能整合。因為職業(yè)主動化的更迭有必定周期性，深受職業(yè)整體晉級速度、出貨量和利潤情況影響，因而近兩年來看，拉動機器視覺運用遍及最首要的還是在電子制作業(yè)，其次是轎車和制藥。

（1）半導體和電子出產(chǎn)職業(yè)：從國內(nèi)機器視覺工業(yè)上的運用散布來看，46%都會集在電子及半導體制作職業(yè)，包含晶圓加工制作的分類切開、PCB檢測(底片、內(nèi)/外層板、成品外觀終檢等)、SMT貼裝檢測、LCD全流程的AOI缺點檢測、各種3c組件的外表缺點檢測、3c產(chǎn)品外觀檢測等

（2）轎車：車身安裝檢測、零件的幾許尺度和誤差丈量、外表和內(nèi)部缺點檢測、空隙檢測等

（3）印刷、包裝檢測：煙草外殼印刷、食物的包裝和印刷、藥品的鋁塑板包裝和印刷等

（4）農(nóng)業(yè)：對農(nóng)產(chǎn)品的分級、檢驗和分類

（5）紡織：對異纖、云織、經(jīng)疵、緯疵等瑕疵檢測、織物外表絨毛鑒定、紗線結(jié)構(gòu)剖析等等。

機器視覺體系未來開展趨勢

1、嵌入式解決方案開展迅猛，智能相機性能與本錢優(yōu)勢杰出，嵌入式PC會越來越強大

2、模塊化的通用型軟件渠道和人工智能軟件渠道將降低開發(fā)人員技能要求和縮短開發(fā)周期

3、3d視覺將走向更多運用場景