機器視覺技術發展迅速，應用融合度高。經過多年的發展，機器視覺技術已邁入高速發展期，深度學習算法的應用也使得機器視覺在效率、速度、精度、穩定性等方面均有較大幅度提升。隨著微處理器、半導體技術的進步，以及勞動力成本上升和高質量產品的需求，國外機器視覺于20世紀90年代進入高速發展期，廣泛運用于工業控制領域，這意味著自動化需求凸顯的制造業，對機器視覺技術的需求也會隨著劇增。那么，智能化水平提升，機器視覺在智能制造領域將引發怎樣的變革和問題呢？

　　機器視覺在智能制造領域帶來的變化

　　面向工業的視覺和圖像分析技術逐步成熟，制造業信息獲取能力不斷增強

　　隨著柔性制造系統的推廣和傳感、模式識別等技術的發展，針對工業需求的視覺和圖像技術逐步成熟，制造業信息獲取能力加強。視覺和圖像技術搭載在攝像頭、傳感器、雷達等智能硬件內，能夠實現圖像信息的獲取和分析。信息從傳統的單一維度數據拓展為包含速度、尺寸、色譜等信息的多維度立體海量數據，并同設計信息和加工控制信息集成，為后續工況監測、質量檢驗等生產環節提供數據支撐。制造業信息獲取渠道得到拓展，信息獲取效率大幅提升。華睿科技發布多系列面陣相機、高分辨率定焦鏡頭產品以及讀碼、結構光3D相機等最新產品，通過isp算法保證圖像質量，可廣泛應用于工業生產領域。

　　機器視覺結合信息網絡技術催生新服務內容，生產監控智能化水平得到提升

　　信息通訊技術不斷向機器視覺領域滲透，企業以“信息獲取 數據分析”模式開展服務內容創新，輔助提升生產監控智能化水平。在工業應用方面，機器視覺一般用于物品的識別、外觀檢測和定位，隨著信息網絡技術不斷發展，機器視覺與大數據、云計算等信息網絡技術相結合，實現了數據獲取后的服務功能延伸，從簡單的生產檢測應用中衍生出新的服務內容。企業開始利用機器視覺技術獲取數據信息，并通過信息網絡技術開展大數據計算，輔助進行設備的運營監測和產品的質量分析，推動提升生產線智能化水平。永創智能出資2000萬人民幣設立機器視覺科技子公司，探索以機器視覺為核心的產品質量大數據分析及機械運行在線監測大數據分析的產業化應用。

　　機器視覺技術嵌入式應用于工業生產領域，自動化系統解決方案實現優化

　　制造業自動化需求凸顯，推動機器視覺技術在工業生產領域的應用，自動化系統解決方案得到優化。隨著圖像處理能力和速度的增強、光器件性能的提高以及成本相對降低，機器視覺逐步應用于工業生產領域，并成為自動化系統的重要組成部分之一。機器視覺配合邏輯控制、運動控制、數據采集、通信網絡等其他功能，能夠完成圖像識別、檢測、視覺定位、物體測量和分揀等作業內容，特別是將機器視覺技術嵌入工業機器人控制系統，通過精準化的識別和抓取，大幅提高了生產過程的柔性和靈活性，自動化系統解決方案實現優化。

　　大數據時代技術相互滲透，機器視覺面臨的問題

　　在大數據時代，隨著物聯網云計算等技術的相互滲透齊頭并進，機器視覺技術要在這個相互融合的時代得到長遠發展首先需解決技術以及應用兩項問題。

　　技術方面的問題。在我國盡管機器視覺技術發展速度驚人，但在技術上的積累與創新與國外相比還是存在著較大差距的。要想成功建立機器視覺與大數據時代的互動關系，就需要不斷提高技術水平，增強創新能力。

　　應用方面的問題。國內在應用創新上也存在著不足，很多都是跟隨國外的應用案例或者通過代理相關產品來實現模仿應用等。而要想有所發展，只是一味的跟在已有案例的身后是不行的，需要我們能夠有所創造，這樣才能在不同國情下，為應用提供最為合適的解決方案。

　　其實，還需解決其應用單一化所面對的三大問題：

　　1、技術突破難度大。由于機器視覺技術涉及眾多學科，因此，如果想要穩定的升級系統，使其應用范圍得到擴大，就需要不同學科協同創新才能實現，相對而言，在技術瓶頸的突破上存在一定的難度。

　　2、行業標準難統一?！伴]門造車”是幾千年來一直制約我國發展的主要根源，如今，大部分廠家為了自身的短期局部利益依然采用各自開發封閉的設備、協議、系統的運營模式，因此，想要制定行業統一標準還是存在很大的難度的，中國的大格局、大產業的之路并不是坦途。

　　3、市場剛需創造有難度。這一問題對于我國來說，可以說是最為嚴峻的，因為我國是一個典型的勞動力密集國家，機器視覺技術的廣泛應用勢必會對勞動力市場造成沖擊，因此，機器視覺市場的剛需創造是有著不小的難度的，還需要國家進一步處理好自動化設備投入與勞動力就業問題的平衡。

　　今后的發展趨勢

　　機器視覺今后發展，絕對不是單一的應用產品。機器視覺的軟硬件產品已逐漸成為生產制造各個階段的必要部分，這就對于系統的集成性提出了更高的要求。工業自動化企業要求能夠與測試或控制系統協同工作的一體化工業自動化系統，而非獨立的視覺應用。

　　軟硬件技術不斷突破，企業將以智造需求為導向加速研發工業視覺解決方案

　　企業加速布局機器視覺硬件產品和軟件服務，將圍繞智能制造需求，重點研發工業視覺解決方案。目前，機器視覺軟硬件技術不斷取得突破，以工業相機、圖像采集卡、光源及圖像處理軟件為核心的視覺產品日益完善，并逐漸應用于電子制造、汽車制造、機械加工、包裝與印刷等行業。隨著智能制造全面啟動實施，各行各業對采用機器視覺的工業自動化、智能化需求日益凸顯，市場發展潛力巨大。數據顯示，2015年全球機器視覺系統及部件市場超過153億美元，市場復合年增長率達9.3%。需求量的逐年增加將擴大機器視覺的發展空間，企業將從產品供應商向系統解決方案提供商轉型，以智能制造需求為導向，加速研發與生產線或測試控制系統配合使用的工業視覺解決方案，助力制造業轉型升級。

　　機器視覺與多種技術融合逐步深入，將成為提升產業自動化水平的重要抓手

　　機器視覺與多種技術融合，將不斷提升智能制造自動化水平。制造業轉型升級步伐加快，機器視覺技術與產品的需求逐步增多，應用領域逐漸擴大，將推動企業加速開展產品功能創新，以滿足用戶個性化需求。機器視覺將融合3D監測、彩色圖像處理、人工智能、運動控制、信息網絡等多種技術，由單一的檢測、定位、測量功能向大數據分析、智能控制方向發展?；跈C器視覺的自動化監測、智能控制系統將廣泛應用于工業生產各個領域，并主要從中端生產線向前端制造和后端物流環節延伸，成為提升產業自動化水平的重要抓手。

　　企業加速布局機器視覺產業化應用，將以智能視覺為核心推動智慧工廠建設

　　企業加速拓展機器視覺產業化應用，通過嵌入機器視覺技術的自動化設備輔助智慧工廠建設。目前，機器視覺技術日益成熟，軟硬件產品不斷豐富，并逐步在工業生產中發揮重要作用。例如，基于機器視覺的檢測系統可以對產品進行自動檢測并控制產品質量；將具備機器視覺功能的智能化機器人和機械手臂應用于自動化生產線上，能夠實現碼垛、焊接、涂裝、裝配等功能；EMS系統與機器視覺定位技術整合后，可應用在物料、條形碼管理和成品檢測領域。未來，企業將加速布局機器視覺的產業化應用，重點研發針對具體產業應用的專用視覺系統，并逐步發展為一般通用系統，通過在加工、裝配、檢測、包裝、物流等環節嵌入機器視覺技術，提高系統集成度，推動智慧工廠建設。