智能制造的视觉入口

　　简介及分类

　　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。机器视觉可以分为工业视觉、计算机视觉两类。

机器视觉分类

　　构成及原理

　　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。

机器视觉系统构成及工作原理

　　优势及特点

　　机器视觉具有高度、高效率、高精度和适应较差环境的优点。

机器视觉性能优势原理

　　是实现智能制造的必要手段

　　如果说工业是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当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。

机器视觉与人类视觉对比

机器视觉应用于智能制造领域的功能

　　机器视觉下游应用现状

　　应用广泛

　　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，从人机交互到自动驾驶，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。

机器视觉应用领域

工业领域

　　工业领域的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。

机器视觉在包装机械和机械零部件应用示例

机器视觉工业应用情况

　　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。

基于机器视觉的工业机器人定位技术流程

　　服务机器人领域

　　扫地机器人

　　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。

不同技术方案的扫地机器人特点对比

　　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。

iRobot 980和Dyson 360 eye

根据IFR统计数据显示，2014年全球家务销售额达到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。

2012-2018全球及中国扫地机器人市场空间预测（亿美元）

　　无人驾驶领域

　　摄像头、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。

无人驾驶产业化发展的阶段及重要节点预测

　　机器视觉市场规模概况

　　全球

　　根据American Imaging Association提供的数据，全球机器视觉部件及系统市场空间从2010年的25.2亿美元增长到2015年的42亿美元，年复合增长率为10.8%。

2010-2015全球机器视觉部件及系统市场空间

　　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。

2014年全球机器视觉市场地区分布