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    工業(yè)機器視覺體系構(gòu)架首要分為硬件設(shè)備和軟件算法兩部分，其中硬件設(shè)備首要包含光源體系、鏡頭、攝像機、圖畫收集卡和視覺處理器；軟件包中核心算法首要包含傳統(tǒng)的數(shù)字圖畫處理算法和依據(jù)深度學(xué)習(xí)的圖畫處理算法。

    2017年機器視覺市場規(guī)模到達40億美元，2017～2025年復(fù)合增長率估計到達8.5%左右。機器視覺體系供給方首要集中于歐美地區(qū)，首要包含：康耐視、基恩士、ISRA等。但隨著食品、包裝、工業(yè)、消費電子等制作工業(yè)逐漸在我國制作，我國境內(nèi)對機器視覺體系的需求量日益增長，未來5年年復(fù)合增長率將到達10.4%。

    機器視覺技能在工業(yè)制作環(huán)節(jié)中的使用優(yōu)勢

    1. 可實現(xiàn)可靠性更高的產(chǎn)品質(zhì)量檢測及實時監(jiān)控，有用的避免了人工檢測過程中的主觀性和個體差異；2. 檢測精度可到達亞微米等級，突破了人眼的物理約束，在全生命產(chǎn)品周期內(nèi)對產(chǎn)品進行外形、標簽、完好度等方面的缺點檢測；3. 數(shù)字圖畫處理和核算機視覺算法不斷優(yōu)化，在軟件體系層面上供給更廣泛及的檢測功用，彌補機器視覺硬件體系的檢測才能；4. 避免檢測人員與被檢測物件直接觸摸，防止物件被人為損壞，避免了檢測體系機械部件的消耗程度以及維護本錢；防止物件免受污染；5. 使用機器視覺技能的機器人或者機械臂可以依據(jù)機器視覺體系供給的位置和方向信息，對工件進行智能抓取，廣泛使用于食品，醫(yī)療制藥和包裝等行業(yè)，拓寬了生產(chǎn)制作的柔性；6. 削減人在現(xiàn)場操作的時刻，有用的避免了操作人員的聽力危害、身體機能下降等狀況，確保了操作人員人身。

    機器視覺技能在九大工業(yè)制作行業(yè)中的使用案例機器視覺技能在工業(yè)制作中使用的局限性1.遭到環(huán)境光源的約束：不同的光源將形成不同的成像質(zhì)量和作用，直接干擾檢測算法的檢測，或許形成產(chǎn)品的誤判；單一的視覺引導(dǎo)技能不能確保路徑中障礙物檢測的精度，決策控制層往往需求交融多種傳感器收集的信息。

    2. 遭到硬件設(shè)備功能的約束：攝像頭的鏡頭畸變糾正、標定差異性、視角范圍有限；安裝條件及場地約束，對傳感器交融方案的要求；每個像素的暗電流不同，對光子呼應(yīng)不一致，會形成攝像機中空間及形式噪聲；CCD線陣相機的參數(shù)設(shè)置的局限性。

    3. 遭到端上核算資源的約束：工業(yè)產(chǎn)品大規(guī)模復(fù)雜的模型架構(gòu)需求依靠強壯核算才能，當設(shè)備終端上內(nèi)存難以滿足時需求采用模型云端離線練習(xí)再部署到設(shè)備終端；圖畫數(shù)據(jù)傳輸時仍需求對特定的任務(wù)目標進行模型的參數(shù)調(diào)整、優(yōu)化，會產(chǎn)生額外的工程開銷，且實時性較差。

    4. 遭到檢測目標多樣性的約束：物體外表缺點種類繁多、缺點產(chǎn)生機理不明、缺點描述不充分；機器視覺體系難以從數(shù)據(jù)中提取特征。

    5. 遭到本錢和收益經(jīng)濟性的約束：視覺傳感器等工業(yè)相機核心零部件和底層視覺軟件的開發(fā)需較大投入本錢。

    工業(yè)機器視覺體系的*未來發(fā)展趨勢

    技能

    1.工業(yè)相機中的視覺傳感器在結(jié)構(gòu)設(shè)計上不斷優(yōu)化。

    2.嵌入式視覺體系的使用增加工業(yè)現(xiàn)場編程功率。

    3.設(shè)備端深度學(xué)習(xí)模型不斷取得壓縮與加快。

    4.設(shè)備端上核算才能的提高。

    5.核算機視覺與機器人技能結(jié)合增加機器人視覺自適應(yīng)才能。

    使用

    1.可對3D打印產(chǎn)品瑕疵問題進行微米水平無損檢測。

    2.視覺信息提高智能機床加工過程中的自主感知才能。

    3.智能視覺設(shè)備的使用提高工廠員工操作功率及安全。

    4.讓工業(yè)機器人從實際工作中學(xué)習(xí)依據(jù)視覺的運動技能及操作策略。

    5.在細胞學(xué)研究工作中進行細胞顯微鏡圖畫質(zhì)量的主動評價。