百度全資收購美國機器視覺公司xPerception、英特爾收購機器視覺公司Itseez及Movidius、福特收購以色列機器視覺和機器學習公司SAIPS、穀歌收購Industrial Perception並在近日發布第二代VR相機Yi Halo……
       隨著各大巨頭公司的積極布局推進，人工智能變得越來越高級，而“人工智能的眼睛”——機器視覺的不可或缺也逐漸被凸顯。可以這樣理解，沒有環境識別能力的人工智能不是完整的人工智能，最多隻是越來越高級的算法。而離開機器視覺，人工智能就看不見光明。

蓬勃市場凸顯發展潛力

        無疑，人工智能的持續推進為機器視覺帶來了強勁動力，機器視覺技術現如今也已成功應用到智能工業機器人當中，並成為一項核心關鍵技術。隨著無人機、自動駕駛、智能醫生、智能安防等智能應用領域不斷的突破，全球機器視覺需求增長強勁，機器視覺市場也越發的生機勃勃。

        據有關資料顯示，2015年全球機器視覺市場規模約42億美元，同比增長10.5%。其中，美國是全球最大的機器視覺市場，占到50%的份額；中國市場規模達3.5億美元，近五年複合增長率26.6%。權威機構預測，2018年全球機器視覺係統及部件市場規模達到50億美元。
        在全球發展方麵，機器視覺在發達國家已經過了爆發式增長階段，進入穩定增長期。其中美國和日本處於領先地位，機器視覺技術已較為成熟。就全球份額的分布來說，北美占全球市場份額的半壁江山，普及率高，就中國而言，機器視覺在國內起步較晚，但發展速度快，已成為繼美國和日本之後的全球第三大機器視覺市場。特別是在我國適齡勞動力減少，人工成本飛速上漲，人口紅利拐點的到來，以及人工智能被列入政府報告等種種因素的影響下，機器視覺無疑迎來了黃金發展期。

機器視覺在工業檢測上的優勢凸顯

        另外我們都知道機器視覺檢測係統最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。在一些不適於人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合的情況下，人們常用機器視覺來替代人工視覺。這樣子不僅速度快，效率高，同時用機器視覺檢測的方法可以大大提高生產的自動化程度和產品NG率。其中，產品的表麵缺陷檢測是機器視覺檢測的一個重要部分。以汽車零部件為例，其表麵的劃痕檢測目前大都以人工檢測為主，但由於零部件為金屬表麵，加上人為的很多不確定因素，比如上夜班疲憊，上班思想開小差，這些都是無法控製的，一個員工的不小心，就導致不良品流向市場，輕則客戶退貨，嚴重的甚至發生車禍之後通過反查才知道，想一想都觸目驚心，而機器視覺檢測設備則能夠根據車身部件的結構特點，解決光源對人眼的限製和幹擾，針對劃傷檢測設置特有的檢測角度，解決人工檢測高漏檢率、低效率等問題。

        機器視覺技術發展至今，已是現代工業不可或缺的部分。它是實現工業生產高度自動化、機器人智能化，以及各種工業檢測應用的核心內容之一。在工業4.0背景下，大潮席卷而來，工業自動化已經成為不可逆轉的大趨勢。

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