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中國的機器視覺相關(guān)產(chǎn)業(yè)起步較晚，但發(fā)展迅速。從2011年到2019年，我國的機器視覺市場已從10億元躍升至數(shù)百億元，并保持每年兩位數(shù)的增長速度。目前，中國已經(jīng)成為僅次于美國和日本的世界第三大機器視覺市場。

　　到2020年，新皇冠疫情的爆發(fā)雖然對整個行業(yè)都有一定影響，但已成為機器視覺z大的&ldquo培訓領(lǐng)域&rdquo。無人機的噴霧和消毒以及機器人的非接觸式分配加快了公眾對機器人的認識。眾所周知，從長遠來看，這無疑將加快機器視覺行業(yè)的發(fā)展進程。各行各業(yè)將使用機器視覺的更多不同功能來促進行業(yè)的全面升級。

　　機器視覺為工業(yè)智能制造帶來了什么?

　　1.識別

　　識別可以從字面上看。這是識別加歧視的過程，需要人工判斷機器。因此，識別主要是通過圖像處理和深度學習的融合來實現(xiàn)的。

　　圖像處理將外部對象信息轉(zhuǎn)換為機器語言，然后通過視覺感知完成信息輸入。這個過程本質(zhì)上是機器學習的過程。兩者疊加并合并，因此識別功能變得智能化。z常見的應(yīng)用是面部識別和無人駕駛。　　2.高精度檢測

　　高精度檢測實際上與第yi個導航和定位功能相同。不同之處在于它可以結(jié)合多種測量技術(shù)來形成高精度的檢測系統(tǒng)。

　　由于進行高精度測試的行業(yè)通常是在精密加工行業(yè)和高端工業(yè)制造等高要求行業(yè)中，因此對檢測精度的要求達到um級。這些是人眼無法檢測到的，必須由機器完成。這已經(jīng)成為工業(yè)4.0時代工業(yè)自動化的關(guān)鍵應(yīng)用。

　　3.外觀檢查

　　視覺檢查是通過圖像處理技術(shù)完成的。圖像處理實際上是計算機對圖像信息的處理。

　　處理圖像的主要目的是三方面的：提高圖像的視覺質(zhì)量，提取圖像中包含的某些特征或特殊信息，對圖像數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，編碼和壓縮，以利于圖像的存儲和傳輸。這些是檢查生產(chǎn)線上產(chǎn)品質(zhì)量的z佳應(yīng)用程序。此鏈接也是替代勞動力的z重要部分。

　　此外，它還具有其他領(lǐng)域的應(yīng)用，例如生成原始圖像的預(yù)覽，將相機裝載在手推車或無人駕駛飛機上以及使用圖像處理技術(shù)來處理相機拍攝的照片。