頭條楓林網基於計算機視覺與深度學習的人臉檢測、人臉識別正在從安防、商業、金融、家居等各個領域不斷迅速地、廣泛而深入地介入到人們的生活中，但是對於傳統人臉識別解決方案仍存在準確率不高、漏抓誤報較多、人臉抓拍不清晰、圖像質量不理想等問題，還是無法滿足一些商業需求。
實現「製造2025」，完成從製造大國向製造強國的轉變，智能製造是主攻方向。在智能製造過程中，機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，也就是把客觀事物的圖像信息提取、處理並理解，最終用於實際檢測、測量和控制。隨著智能化發展的愈演愈烈，市場對於機器視覺的需求也將逐漸增多。
機器視覺可說是工業自動化系統的靈魂之窗，從物件/條碼辨識、產品檢測、外觀尺寸量測到機械手臂/傳動設備定位，都是機器視覺技術可以發揮的舞台。而為了因應層出不窮的新應用需求，工業相機的設計也出現新的發展方向。
全球機器視覺系統及部件市場空間(億美元)(來源：前瞻產業研究院)
全球機器視覺產業分佈(來源：智研數據研究中心)
機器視覺在生活中的的應用及其廣泛，在交通領域、水文觀測、地質災害預警識別等領域，都發揮著重要的作用。而宏觀上看，發展速度較快的細分產業是人臉識別與圖像識別。這兩個分支行業，在金融、安防以及交通領域較為集中。這些細分領域的投資者，大多都具有自身技術優勢，並將為各類場景提供應用解決方案來盈利。
機器視覺產業鏈(來源：產業洞察網)
機器視覺行業的起步比較晚，集中度也不是很高，最開始主要是代理國外品牌。近幾年，很多的經銷商開始自主開發產品，但在行業分佈、渠道分銷以及成熟的自動化產品等方面還是和國外有一定差距。國內機器視覺的相對成熟的自動化產品質量以及技術含量偏低，市場也遠遠沒有飽和。
機器視覺企業大體可以分為層開發廠商、二次開發廠商和產品代理商。國內機器視覺企業主要為國外機器視覺產品代理商和系統二次開發廠商。目前進入機器視覺市場的國外品牌有100多家，本土的企業負責銷售代理的企業有200多家，專業的系統集成商超過50家。真正的專業機器視覺底層廠商鳳毛麟角，本土機器視覺系統廠商和機器視覺系統元器件生產商存在缺失。
機器視覺廠商分類(來源：產業信息網)
工業4.0離不開智能製造，智能製造離不開機器視覺。機器視覺是實現工業自動化和智能化的必要手段，相當於人類視覺在機器上的延伸。機器視覺具有高度自動化、高效率、高精度和適應較差環境等優點，將在工業自動化的實現過程中產生重要作用。
視覺圖像技術需要重點構建四大核心能力：
第一，智能識別。海量信息快速收斂，從大量信息中找到關鍵特徵，準確度和可靠度是關鍵。
第二，智能測量。測量是工業的基礎，要求精準度。
第三，智能檢測。在測量的基礎上，綜合分析判斷多信息多指標，關鍵點上是基於複雜邏輯的智能化判斷。
第四，智能互聯。圖像的海量數據在多節點採集互聯，同時將人員、設備、生產物資、環境、工藝等等數據互聯，衍生出深度學習、智能優化、智能預測等等創新能力，真正展示出工業4.0的威力。
一個典型的工業機器視覺系統包括：光源、鏡頭、相機(包括CCD相機和COMS相機)、圖像處理單元(或圖像捕獲卡)、圖像處理軟體、監視器、通訊/輸入輸出單元等。
(一)機器視覺核心部件：
智能相機：黑白智能相機、線掃描智能相機、彩色智能相機、CMOS智能相機、ID讀碼器等；
板卡：黑白採集卡、圖像壓縮/解壓板卡、彩色採集卡等；
軟體包：圖像處理軟體、機器視覺工具軟體；
配件：工業相機、CMOS相機、CCD相機、面陣相機、行掃描相機、紅外相機、1394介面相機；
工業鏡頭：FA鏡頭、高解析度鏡頭、圖像掃描鏡頭、聚光透鏡、遠心鏡頭等；
輔助產品：感測器、標定塊、光柵、墊圈、連線及連接器、電源、底板。
(二)機器視覺輔件：
圖像處理系統：光學文字、識別系統、自動化/機器人技術、紅外圖像系統；
機器視覺集成：字元處理和識別系統、自動化/機器人技術、紅外圖像系統、煙草、印鈔、電子組裝、質量檢測、自動識別(OCR/OCV)、測量、智能視覺、表面檢測、印刷、包裝、複雜工業對象視覺在線、汽車製造、車牌、智能交通、生物特徵識別、監控、醫療檢測、光學檢查等系統。
由於機器視覺系統可以快速獲取大量信息，而且易於自動處理，也易於同設計信息以及加工控制信息集成，因此，在現代自動化生產過程中，人們將機器視覺系統廣泛地用於工況監視、成品檢驗和質量控制等領域。
但是機器視覺技術比較複雜，最大的困難在於人的視覺機制尚不清楚。人可以用內省法描述對某一問題的解題過程，從而用計算機加以模擬。但儘管每一個正常人都是”視覺專家”，卻不可能用內省法來描述自己的視覺過程。因此建立機器視覺系統是十分困難的任務。
可以預計的是，隨著機器視覺技術自身的成熟和發展，它將在現代和未來製造企業中得到越來越廣泛的應用。
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