2022年03月15日
《中国AI 基础数据服务行业发展报告》中指出，目前来看 AI 应用最广泛的计算机视觉和智能语音更依赖于监督学习下的深度学习方式，机器学习是主流，深度学习是主要方式。
随着工业自动化技术向智能化方向发展,人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟，中国机器视觉产业也正迎来春天,不断推动产品和技术升级。
来源/艾瑞数据
1. 机器视觉行业迎来了快速增长期
伴随着我国制造业的转型升级以及“中国制造2025”，自动化、信息化、智能化是未来制造业发展的重点，作为智能制造领域采集和处理生产信息的关键技术，机器视觉表现出了巨大的优势。
（1）机器视觉替代人工，避免了依赖人工的弊端；
（2）随着机器视觉硬件和算法的不断革新和改进，机器视觉的准确性和效率会进一步提高。
据GGII预测，机器视觉产业未来三年，复合增速接近24％，是巨大的蓝海市场。
根据MarketsandMarkets的预测，预计到2025年全球机器视觉市场规模将突破130亿美元；2026年将接近140亿美元。
国内机器视觉行业快速发展，中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，预计到2026年我国机器视觉市场规模将突破300亿元。
来源/前瞻研究院
2. AI助力推动机器视觉行业发展
众所周知，国家近几年来一直在推动智能制造产业的发展，其中也诞生了不少机遇。
以往，所谓的智能制造多是互联网化、数据化或自动化，而随着AI技术的突破和落地，智能制造也逐渐向智能化靠拢，机器视觉行业也因此受益。
“十四五”期间，中国将进一步深化产业结构调整，推进制造业的科技创新和智能制造水平，着力从要素驱动向技术及创新驱动转变。
其中，人工智能技术在赋能制造业中主要体现在三方面：
“智能制造”无疑成为制造业大军努力的方向，而人工智能新品“机器视觉”则是助力制造业实现“智能化”转型的好帮手。
来源/头豹研究院
智能制造与工业视觉如影随形，在智能制造及工业自动化生产领域，机器视觉主要应用于三大方向，分别为检测与测量、引导与定位、识别与分析，机器视觉应用领域主要包括电子及半导体、汽车、制药、食品与包装、印刷等行业。
前瞻产业研究院数据显示，电子及半导体、汽车两个行业超过60%的市场。未来随着消费电子领域、汽车行业与食品行业质检要求的提高、制药行业与印刷行业自动化升级改造提速，机器视觉的渗透率将不断上升，发展空间巨大。
来源/国家统计局
3. “AI人工智能+机器视觉”应用场景
以精密制造产线的缺陷检测为例，以往的人工目检效率很低，检测时往往需要借助放大镜等工具进行工作，且工作时间不宜过长。与此同时，诸如检测结果不稳定、高成本、数据不易存留等也是人工检测存在的弊病。
作为以AI发展前提的机器视觉技术，其主要有五大典型应用：
1、图像检测应用
在生产生活中，每种产品都需要检验是否合格，需要一份检验合格证书，所以说检测在机器视觉应用最广。几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，因此，具有诸多优点的机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛。
机器视觉的大量应用将产品生产和检测进入到高度自动化。在具体的应用上，比较常见的有饮料瓶盖的生产是否合格、是否有问题，产品的条码字符的检测识别，玻璃瓶的缺陷检测、以及药用玻璃瓶检测，医药领域也是机器视觉的主要应用领域之一。
矩视低代码平台/字符识别
2、视觉定位应用
视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。
在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。
矩视低代码平台/定位检测
3、物体测量应用
机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。
常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC元件管脚、麻花钻、罗定螺纹检测等。
矩视低代码平台/尺寸测量
4、物体分拣应用
实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。
在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。
矩视低代码平台/缺陷检测
5、图像识别应用
图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。
图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别。将大量的数据信息存储在二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，已经渗入到我们的日常生活的方方面面，并且，随着AI市场的爆发，机器视觉技术有望在多个领域掀起新风暴！
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图文来源：AGV网
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