超高速面掃描相機(jī)行業(yè)市場深度分析及發(fā)展規(guī)劃咨詢

超高速面掃描相機(jī)行業(yè)市場深度分析及發(fā)展規(guī)劃咨詢

機(jī)器視覺行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域目前主要識別的內(nèi)容有人、車輛等各類目標(biāo)物。在工業(yè)領(lǐng)域?qū)в忻鞔_信息的標(biāo)識，OCR、一維碼、二維碼等常有識別需求。醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過90%的數(shù)據(jù)來自醫(yī)療影像。醫(yī)療影像領(lǐng)域擁有孕育深度學(xué)習(xí)的海量數(shù)據(jù)，醫(yī)療影像診斷可以輔助醫(yī)生，提升醫(yī)生的診斷的效率。在工業(yè)應(yīng)用中，利用機(jī)器視覺對部件或產(chǎn)品進(jìn)行定位。這種定位應(yīng)用多會輔助機(jī)器人或者其他執(zhí)行機(jī)構(gòu)以實(shí)現(xiàn)相關(guān)的動作。一般來說，定位可協(xié)助機(jī)器人實(shí)現(xiàn)噴漆、涂膠、抓取、焊接等動作。機(jī)器視覺是一項(xiàng)綜合技術(shù)，包括圖像處理、機(jī)械工程技術(shù)、控制、電光源照明、光學(xué)成像、傳感器、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)（圖像增強(qiáng)和分析算法、圖像卡、I/O卡等）。一個(gè)典型的機(jī)器視覺應(yīng)用系統(tǒng)包括圖像捕捉、光源系統(tǒng)、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機(jī)械控制執(zhí)行模塊。2021年中國工業(yè)機(jī)器視覺市場規(guī)模達(dá)到150億元，其中國內(nèi)品牌超過75億元，實(shí)現(xiàn)對國際品牌的超越。機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展歷程從全球范圍來看，機(jī)器視覺行業(yè)起源于20世紀(jì)70年代，發(fā)展至今，行業(yè)已經(jīng)歷五個(gè)發(fā)展階段。第一階段，1969-1979年，在成像傳感器誕生的驅(qū)動下，機(jī)器視覺進(jìn)入產(chǎn)業(yè)萌芽期。1969年美國貝爾實(shí)驗(yàn)室成功研制出CCD傳感器，可以直接把圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號并存儲到電腦中參與計(jì)算和分析，從而為機(jī)器視覺的產(chǎn)生奠定了基礎(chǔ)；第二階段，1980-1989年，在需求應(yīng)用的驅(qū)動下，機(jī)器視覺進(jìn)入起步期。機(jī)器視覺概念首次在產(chǎn)業(yè)界被提及，加拿大的TeledyneDalsa、英國的E2V以及美國的Cognex（康耐視）等相關(guān)知名企業(yè)誕生；第三階段，1990-1999年，隨著需求端應(yīng)用的不斷發(fā)展，機(jī)器視覺行業(yè)進(jìn)入成長波動期。其中，1990年半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展為機(jī)器視覺行業(yè)提供了較大的發(fā)展?jié)摿Γ芟抻诔上窦夹g(shù)和算法算力尚不成熟，無法有效滿足行業(yè)的應(yīng)用需求，難以全面推廣；第四階段，2000-2009年，在應(yīng)用和算力的共同驅(qū)動下，機(jī)器視覺進(jìn)入產(chǎn)業(yè)發(fā)展早期。在CPU算力大幅提升，F(xiàn)PD平板顯示制造、PCB檢測和汽車制造等行業(yè)陸續(xù)對機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用表現(xiàn)出強(qiáng)烈需求的雙重因素影響下，產(chǎn)業(yè)需求和技術(shù)進(jìn)步共同促進(jìn)了機(jī)器視覺行業(yè)的快速發(fā)展與繁榮。我國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)也在這個(gè)階段加入了全球陣營；第五階段，2010-2020年，AI算法的興起推動機(jī)器視覺進(jìn)入發(fā)展中期。2016年以來AI迅速發(fā)展，隨著人工智能賦能的機(jī)器視覺開始在智能制造應(yīng)用中的加速普及，相關(guān)產(chǎn)業(yè)得到了進(jìn)一步發(fā)展。相較而言，我國機(jī)器視覺行業(yè)雖起步較晚，但發(fā)展速度較快，行業(yè)已經(jīng)歷三個(gè)發(fā)展階段。第一階段，1995-1999年，隨著對國外設(shè)備與技術(shù)的引進(jìn)與吸收，我國機(jī)器視覺行業(yè)進(jìn)入了萌芽期。但由于算法、算力及成像技術(shù)尚不成熟，我國僅有航空航天、及高端科研等核心機(jī)構(gòu)和行業(yè)開始出現(xiàn)應(yīng)用，部分相關(guān)企業(yè)作為國外代理會提供機(jī)器視覺器件及技術(shù)服務(wù)；第二階段，2000-2008年，在應(yīng)用與算法的雙驅(qū)動下，我國機(jī)器視覺行業(yè)邁入了起步期。隨著算力強(qiáng)度的進(jìn)一步提升，且國內(nèi)如人民幣印鈔質(zhì)量檢測、郵政分揀等行業(yè)對機(jī)器視覺提出強(qiáng)烈的應(yīng)用需求，我國開始出現(xiàn)一些專業(yè)的機(jī)器視覺企業(yè)；第三階段，2009-2020年，我國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)逐步進(jìn)入高速發(fā)展期。特別指出的是，2010年后，以蘋果為代表的手機(jī)產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展給整個(gè)3C電子制造業(yè)帶來巨大的變革。一方面，隨著3C電子制造產(chǎn)業(yè)進(jìn)入高精度時(shí)代，迫切需要用機(jī)器替代人工來保障產(chǎn)品加工精度和質(zhì)量的一致性；另一方面，3C電子由于更新較快，應(yīng)用場景較為豐富，大大擴(kuò)展了機(jī)器視覺的應(yīng)用。受到這兩方面因素的共同影響，加速促進(jìn)了我國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，我國陸續(xù)涌現(xiàn)出近百家機(jī)器視覺企業(yè)。此外，2016年以來AI算法的發(fā)展，再次為我國機(jī)器視覺行業(yè)注入新一輪的發(fā)展活力。整體來看，從2010年開始的近十年，我國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展一直保持20%-30%的增速。機(jī)器視覺行業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢機(jī)器視覺技術(shù)是實(shí)現(xiàn)工業(yè)智能化的必要手段。隨著深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、3D技術(shù)和機(jī)器視覺互聯(lián)互通技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器視覺智能化水平不斷提升，機(jī)器視覺技術(shù)在工業(yè)智能領(lǐng)域的應(yīng)用會朝著智能識別、智能檢測、智能測量以及智能互聯(lián)的完整智能體系方向發(fā)展，從而更好地發(fā)揮其高精準(zhǔn)度、高效率的作用，為中國智能產(chǎn)業(yè)開啟智慧之眼。機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展還面臨很多問題。解決這些問題是機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展的關(guān)鍵，也是未來機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展的趨勢。國內(nèi)在智能相機(jī)與傳感器研發(fā)中，結(jié)合光學(xué)物理學(xué)科是機(jī)器視覺系統(tǒng)中的相機(jī)及傳感器發(fā)展的一個(gè)重要突破口。在工業(yè)鏡頭與光源上，研發(fā)高分辨率鏡頭和更小的光源是關(guān)鍵。視覺軟件會縮短開發(fā)周期并降低對開發(fā)技術(shù)人員的要求。由于與之相匹配的算法工具發(fā)展有限，導(dǎo)致機(jī)器視覺技術(shù)在智能性方面達(dá)不到工業(yè)場景應(yīng)用要求，因此需加快相關(guān)算法的升級創(chuàng)新，從而進(jìn)一步提升機(jī)器視覺系統(tǒng)的智能性，其中模塊化的通用軟件平臺和結(jié)合AI技術(shù)軟件平臺是視覺軟件的發(fā)展方向。隨著算法算力的不斷提升，為使機(jī)器視覺應(yīng)用于更多復(fù)雜工業(yè)場景中，如基于機(jī)器視覺的三維重建及修補(bǔ)技術(shù)、三維掃描以及3D識別等技術(shù)對3D視覺技術(shù)有更高的要求?？蓪C(jī)器學(xué)習(xí)的算法應(yīng)用于機(jī)器視覺軟件，提升系統(tǒng)運(yùn)算處理能力?？蓪⑸疃葘W(xué)習(xí)的特征學(xué)習(xí)能力和特征表達(dá)能力與機(jī)器視覺的實(shí)時(shí)性和高效性相結(jié)合，提升機(jī)器視覺的工作效率。目前，一套機(jī)器視覺設(shè)備在實(shí)際應(yīng)用中往往需要搭配與之配套的硬件設(shè)備和專用的視覺軟件，導(dǎo)致機(jī)器視覺產(chǎn)品的通用性很低。需出臺完善的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，提高相關(guān)設(shè)備的通用性，降低生產(chǎn)成本和維修費(fèi)用，從而加快機(jī)器視覺行業(yè)的發(fā)展。全球機(jī)器視覺行業(yè)市場概況機(jī)器視覺的本質(zhì)是為機(jī)器植入眼睛和大腦。為機(jī)器植入眼睛，代表著機(jī)器視覺利用環(huán)境和物體對光的反射來獲取及感知信息；為機(jī)器植入大腦，意味著機(jī)器視覺需要對信息進(jìn)行智能處理與分析，并應(yīng)用分析得到的結(jié)果來執(zhí)行相應(yīng)的活動。機(jī)器視覺行業(yè)的上游包括相機(jī)、鏡頭、光源等硬件及算法軟件。相機(jī)是包含完整的機(jī)器視覺組成功能模塊（光源可自帶或借用外部光源），能獨(dú)立完成機(jī)器視覺信息處理的全流程，為系統(tǒng)輸出有效信息；鏡頭是機(jī)器視覺圖像采集部分重要的成像部件，其作用是把被攝物體成像于攝像機(jī)內(nèi)的感光元件上；光源對于機(jī)器視覺中的圖像采集部分具有重要影響，為場景提供合適的照明，突出目標(biāo)的圖像特征并與背景圖像分離；機(jī)器視覺算法與軟件緊密結(jié)合，軟件平臺是實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺算法的載體，使機(jī)器視覺在處理數(shù)據(jù)量和實(shí)時(shí)檢測效率性能上不斷地突破，匹配工業(yè)智能發(fā)展的需求。機(jī)器視覺行業(yè)的下游為各行業(yè)集成應(yīng)用和服務(wù)。下游應(yīng)用行業(yè)的發(fā)展決定了機(jī)器視覺裝備及服務(wù)的市場需求量，目前下游應(yīng)用領(lǐng)域以電子制造為主，其次為汽車、醫(yī)藥、印刷包裝等領(lǐng)域。機(jī)器視覺市場包括視覺器件、可配置視覺系統(tǒng)和智能視覺裝備三個(gè)細(xì)分市場。根據(jù)MarketsandMarkets統(tǒng)計(jì)，2015年至2020年，全球機(jī)器視覺器件市場以13．83%的復(fù)合增長率增長，市場規(guī)模至2020年達(dá)到107億美元；2021年至2025年，全球機(jī)器視覺器件市場規(guī)模將以6．56%的復(fù)合增長率增長，至2025年市場規(guī)模將達(dá)147億美元?？膳渲靡曈X系統(tǒng)與智能視覺裝備具備較強(qiáng)的行業(yè)屬性，歸屬于各下游應(yīng)用行業(yè)的裝備市場，以機(jī)器視覺技術(shù)賦能于制造裝備的智能化，因此暫時(shí)沒有單獨(dú)的市場規(guī)模數(shù)據(jù)。機(jī)器視覺以視覺器件、可配置視覺系統(tǒng)和智能視覺裝備等形態(tài)服務(wù)各產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于新型顯示、消費(fèi)電子、印刷包裝、新能源等眾多行業(yè)，成為這些行業(yè)必不可少的數(shù)字化和智能化變革的支撐。機(jī)器視覺行業(yè)國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀根據(jù)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）在2021年度統(tǒng)計(jì)153家企業(yè)的樣本調(diào)查數(shù)據(jù)，2021年我國機(jī)器視覺行業(yè)銷售額為163．8億元，較2020年增長34．5%。同時(shí)，受益于國家對智能制造產(chǎn)業(yè)的政策支持、我國制造業(yè)總體規(guī)模的進(jìn)一步擴(kuò)大以及下游應(yīng)用行業(yè)的不斷拓展等因素的影響，2019-2021年期間，我國機(jī)器視覺行業(yè)的年均復(fù)合增長率達(dá)到了22．9%，市場規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大。未來三年，考慮到宏觀經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇回暖、浪潮興起、行業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新升級以及下游應(yīng)用領(lǐng)域的進(jìn)一步延伸等因素，預(yù)計(jì)我國機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展將進(jìn)入快車道，行業(yè)規(guī)模將從2022年的215．1億元增長至2024年的403．6億元，實(shí)現(xiàn)年均37．0%的復(fù)合增長。從企業(yè)數(shù)量來看，雖然我國機(jī)器視覺行業(yè)起步較晚，但近年來，隨著我國陸續(xù)出臺一系列相關(guān)政策對智能制造、機(jī)器視覺行業(yè)的鼓勵和支持，進(jìn)入相關(guān)領(lǐng)域的企業(yè)數(shù)量不斷增多。根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，在2017-2020年期間，每年新增企業(yè)數(shù)量均超過600家。其中，2019年新增企業(yè)數(shù)量達(dá)到峰值819家，2020年受新冠疫情的影響，行業(yè)內(nèi)新增企業(yè)數(shù)量稍有回落，但仍達(dá)到637家。目前，我國各種類型的機(jī)器視覺企業(yè)已累計(jì)超過4，000家。此外，據(jù)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，進(jìn)入中國的國際機(jī)器視覺品牌已超過200家。從產(chǎn)品類型來看，根據(jù)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）的分類，我國機(jī)器視覺行業(yè)主要的產(chǎn)品/服務(wù)包括系統(tǒng)、組件和服務(wù)三大類。其中，機(jī)器視覺組件包括光學(xué)元件及鏡頭、2D相機(jī)（面陣相機(jī)）、照明光源或其他結(jié)構(gòu)光源、3D相機(jī)/3D采集設(shè)備、工業(yè)線掃描相機(jī)、圖像采集卡、視覺軟件（單獨(dú)銷售的產(chǎn)品）、接口及其他組件等。據(jù)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）2021年度對153家樣本企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2019-2021年，機(jī)器視覺組件銷售額從67．3億元增長至98．0億元，年均復(fù)合增長率為20．7%，雖占行業(yè)銷售額比例從62．0%略微下降至59．8%，但仍占據(jù)整體銷售額的一半之多，是我國機(jī)器視覺細(xì)分行業(yè)產(chǎn)值規(guī)模最大的市場。其中，2D相機(jī)（面陣相機(jī)）的銷售額占比為12．7%，是機(jī)器視覺組件大類中的第二大細(xì)分市場，且2019-2021年銷售額同期年均復(fù)合增長率達(dá)到39．4%；工業(yè)線掃描相機(jī)的銷售額占比為4．9%，若將工業(yè)線掃描相機(jī)與面陣相機(jī)統(tǒng)一劃分為工業(yè)相機(jī)的統(tǒng)計(jì)口徑來看，2021年工業(yè)相機(jī)產(chǎn)品的銷售額占比為17．6%，儼然已成為機(jī)器視覺組件的第一大細(xì)分市場；此外，2021年我國圖像采集卡的銷售額占比為4．6%。進(jìn)一步來看，通過將2021年我國機(jī)器視覺行業(yè)整體銷售額163．8億元乘以相應(yīng)細(xì)分產(chǎn)品占比數(shù)據(jù)，即可得到2021年我國工業(yè)相機(jī)產(chǎn)品的銷售額為28．83億元（面陣相機(jī)銷售額20．80億元，工業(yè)線掃描相機(jī)銷售額8．03億元），圖像采集卡的銷售額為7．53億元。此外，受到機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）2021年度調(diào)查數(shù)據(jù)僅為153家樣本數(shù)量的限制，疊加這部分因素的影響，因此，2021年我國機(jī)器視覺行業(yè)中關(guān)于工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡的實(shí)際銷售金額將進(jìn)一步放大。機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展綜述機(jī)器視覺是指通過光學(xué)裝置和非接觸傳感器自動接收并處理真實(shí)物體的圖像，分析后獲取所需信息或用于控制機(jī)器運(yùn)動的裝置。通俗地說，機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼。機(jī)器視覺模擬眼睛進(jìn)行圖像采集，經(jīng)過圖像識別和處理提取信息，最終通過執(zhí)行裝置完成操作。機(jī)器視覺的功能可歸為識別、測量、定位和檢測四類，其中檢測技術(shù)難度最高。機(jī)器視覺行業(yè)新技術(shù)未來發(fā)展趨勢高精度光學(xué)成像是機(jī)器視覺行業(yè)始終追求的技術(shù)發(fā)展目標(biāo)。高精度光學(xué)成像需要光源、鏡頭、相機(jī)、圖像采集卡等各部分的精密配合，要求新型光源、更全面的波長覆蓋和創(chuàng)新的光源布局等光源技術(shù)，以及提供更大靶面和更小像元的新型鏡頭和相機(jī)產(chǎn)品。高精度光學(xué)成像技術(shù)增強(qiáng)了機(jī)器視覺的圖像信息獲取能力，通過多樣化光學(xué)成像技術(shù)，獲取到傳統(tǒng)成像中難以獲取的圖像信息，并通過高速、高靈敏度的圖像采集技術(shù)深度挖掘圖像中隱含的內(nèi)部信息，滿足更高分辨率、更多維度、更大空間帶寬積的光電成像需求。目前機(jī)器視覺主要采用的2D機(jī)器視覺技術(shù)僅能獲取固定平面內(nèi)的形狀及紋理信息等二維圖像，這主要基于物體在灰度或者彩色圖像中對比度的特征提供處理分析結(jié)果。2D機(jī)器視覺技術(shù)的缺點(diǎn)包括無法提供物體高度、平面度、表面角度、體積等三維信息；容易受光照條件變化的影響；對物體的運(yùn)動比較敏感等。隨著智能制造變革來臨，面對復(fù)雜的物件辨識和尺寸量度任務(wù)，以及人機(jī)互動所需要的復(fù)雜互動，2D視覺在精度和距離測量方面均出現(xiàn)技術(shù)限制。3D機(jī)器視覺技術(shù)相對于2D技術(shù)提供了更豐富的被攝目標(biāo)信息，可以識別物體的深度、形貌、位姿等3D信息。3D技術(shù)提供了豐富的三維信息，使機(jī)器能夠感知物理環(huán)境的變化，并相應(yīng)地進(jìn)行調(diào)整，從而在應(yīng)用中提高了靈活性和實(shí)用性，擴(kuò)大了機(jī)器視覺的應(yīng)用場景。多光譜技術(shù)，利用像元級的鍍膜技術(shù)實(shí)現(xiàn)對不同波長光譜信號的采集，從而得到高分辨率的多/高光譜的圖像信號，大大簡化了視覺系統(tǒng)的光學(xué)部件復(fù)雜性。光譜技術(shù)推動機(jī)器視覺實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的多種特征分析。隨著機(jī)器視覺的快速發(fā)展和普及，機(jī)器視覺產(chǎn)品已經(jīng)廣泛應(yīng)用于3C、鋰電池、半導(dǎo)體、PCB、新型顯示、汽車零配件、光伏、物流、醫(yī)藥、包裝印刷、軌道交通等眾多產(chǎn)業(yè)中。各行業(yè)樣本的復(fù)雜性要求機(jī)器視覺從可見光光譜到非可見光光譜、從單一光譜到多光譜，不僅需要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的外觀檢測，也需要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的材料成分、顏色、溫度等復(fù)雜特征的分析。多光譜技術(shù)利用光的衍射和折射特性，通過光柵、棱鏡等分光元件，獲取到不同譜段的有效信號，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)高維信息參量獲取，并通過相關(guān)分析算法將譜域信號與測量需求建立聯(lián)系，如物質(zhì)成分、溫度、三維面型等，進(jìn)而滿足復(fù)雜多樣化的測量需求。在工業(yè)領(lǐng)域中，隨著機(jī)器視覺的應(yīng)用逐漸深入，自動化程度越來越高，機(jī)器視覺核心部件的智能化程度不斷提升，集成更多邊緣智能已經(jīng)成為工業(yè)相機(jī)未來發(fā)展的主要趨勢之一。智能工業(yè)相機(jī)是一個(gè)兼具圖像采集、圖像處理和信息傳遞功能的小型機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)，是一種嵌入式計(jì)算機(jī)視覺檢測系統(tǒng)，提供了具有多功能、模塊化、高可靠性、易于實(shí)現(xiàn)的機(jī)器視覺解決方案。它將圖像傳感器、處理模塊、通訊模塊和其他外設(shè)集成到一個(gè)單一的相機(jī)內(nèi)，由于這種一體化的設(shè)計(jì)，可降低系統(tǒng)的復(fù)雜度，并提高可靠性，同時(shí)系統(tǒng)尺寸大大縮小，拓寬了機(jī)器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域。智能工業(yè)相機(jī)可以在特定的應(yīng)用環(huán)境中實(shí)現(xiàn)圖像處理并利用內(nèi)嵌的人工智能算法做出邏輯判斷，為自動化場景提供無需人工干預(yù)的智能方案，是工業(yè)自動化領(lǐng)域集成邊緣智能的重要手段。通過對智能芯片和算法的集成，智能工業(yè)相機(jī)具有強(qiáng)大的軟硬件功能，未來將在各個(gè)工業(yè)領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用，例如可應(yīng)用于高端工業(yè)檢查、產(chǎn)品分類、質(zhì)量檢測、視覺傳感器網(wǎng)絡(luò)、條碼閱讀、入侵檢測和交通監(jiān)控等工業(yè)過程。深度學(xué)習(xí)方法作為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓展，近年來在語音、圖像、自然語言等的語義認(rèn)知問題上取得巨大的進(jìn)展，為解決機(jī)器視覺大數(shù)據(jù)的表示和理解問題提供了通用的框架。隨著機(jī)器視覺在不同行業(yè)應(yīng)用的擴(kuò)展，傳統(tǒng)算法的機(jī)器視覺在針對缺陷類型復(fù)雜化、細(xì)微化、背景噪聲復(fù)雜等外觀檢測以及分選定級應(yīng)用場景時(shí)，呈現(xiàn)通用性低、不易復(fù)制、對使用人員要求高等缺點(diǎn)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的機(jī)器視覺采用更復(fù)雜的規(guī)則實(shí)現(xiàn)精細(xì)的量化評估，憑借AI深度學(xué)習(xí)更強(qiáng)的特征提取能力為機(jī)器視覺提供更多應(yīng)用可能，使得機(jī)器視覺能夠解決更加復(fù)雜背景下的定位與識別、工件的缺陷檢測和分割、畸變物體的分類、難辨字符與文本的讀取等復(fù)雜的工作任務(wù)。隨著工業(yè)機(jī)器視覺的檢測對象越來越復(fù)雜，應(yīng)用越來越廣泛，機(jī)器視覺應(yīng)用逐漸從傳統(tǒng)機(jī)器視覺向基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺過渡，機(jī)器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域也會因深度學(xué)習(xí)技術(shù)而得到極大擴(kuò)展。此外，基于深度學(xué)習(xí)方法的機(jī)器視覺系統(tǒng)對機(jī)器視覺核心部件的軟硬件水平提出了更高要求，與深度學(xué)習(xí)算法相匹配的工業(yè)相機(jī)和圖像采集卡等機(jī)器視覺核心部件的技術(shù)發(fā)展將成為機(jī)器視覺未來發(fā)展趨勢之一。機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展歷程相較于歐美發(fā)達(dá)國家，我國機(jī)器視覺行業(yè)起步較晚。早在1970s-1980s，CCD圖像傳感器出現(xiàn)，CPU、DSP等圖像處理硬件技術(shù)進(jìn)步，國外機(jī)器視覺開始發(fā)展。國內(nèi)機(jī)器視覺行業(yè)啟蒙于1990s，2003年以前以代理國外品牌業(yè)務(wù)為主，2004-2012期間國內(nèi)市場快速發(fā)展，企業(yè)爭先涌出，2013年之后中國正式成為繼歐美、日本之后機(jī)器視覺的第三市場，正處在快速發(fā)展階段。與人類視覺相比，機(jī)器