自動化集成系統配套服務商-日弘智能今天為大家講講主流機器視覺技術有哪些？機器視覺應用場景不斷豐富。全球機器視覺正處于快速成長期。據markets and markets預測，全球機器視覺市場規模至2025年有望達到147美元;GGII數據顯示，2019年我國機器視覺市場規模65.5億元(不包含計算機視覺市場)，同比增長21.8%。2014-2019年復合增長率為28.4%，并預測到2023年中國機器視覺市場規模將達到155.6億元。

　　目前主流的機器視覺技術仍采用傳統方式，即首先將數據表示為一組特征，分析特征或輸入模型后，輸出得到預測結果，在結構化場景下定量檢測具有高速、高準確率、可重復性等優勢。但隨著機器視覺的應用領域擴大，傳統方式顯示出通用性低、難以復制、對使用人員要求高等缺點。

　　深度學習對原始數據通過多步特征轉換，得到更高層次、更加抽象的特征表示，并輸入 預測函數得到最終結果。深度學習可以將機器視覺的效率和魯棒性與人類視覺 的靈活性相結合，完成復雜環境下的檢測，特別是涉及偏差和未知缺陷的情形， 極大地拓展了機器視覺的應用場景。

　　傳統的2D機器視覺技術在三個自由度(x、y和旋轉)上定位目標物體，并基于灰度或彩色圖像對比度提供圖像處理分析結果，無法獲取目標物體的三維信息， 也易受光照條件變化、物體運動等影響。3D機器視覺技術可以在六個自由度(x、 y、z、旋轉、俯仰和橫擺)上定位目標物體，提供豐富的三維信息，使機器能夠 感知物理環境的變化并作出相應調整，提高了應用中的靈活性和實用性。

　　機器視覺功能很少作為孤立的系統，而是以整個自動化系統或者設備的有機組成部分之一出現，也往往在配合邏輯控制、運動控制、數據采集、通信網絡以及企業數據庫管理等其它功能時，才能真正發揮出其優勢。

　　構建機器視覺系統，除了完成從光源調配到圖像處理軟件開發系列過程外，更是面臨著與上述種種復雜的自動化系統功能集成所帶來的挑戰。單一的視覺開發軟硬件方案，往往使得自動化系統整體的開發周期、成本和不確定性風險都要由制造方或者集成商來承擔。機器視覺與自動化系統集成的困難，很大程度上阻礙了其在相對保守的工業自動化領域的應用。

　　行業內企業、協會和產業聯盟不斷合作，制定數據接口、通訊協議等基礎共性標準，旨在打通視覺和各信息系統的通道，實現系統間的互聯互通，是工業發展的必然趨勢。

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