隨著人工成本的增加和制造業(yè)的升級(jí)需求，加上計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多機(jī)器視覺方案滲透到各領(lǐng)域，到2016年我國機(jī)器視覺市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)近70億元。機(jī)器視覺中，缺陷檢測(cè)功能，是機(jī)器視覺應(yīng)用得多的功能之一，主要檢測(cè)產(chǎn)品表面的各種信息。在現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，連續(xù)大批量生產(chǎn)中每個(gè)制程都有一定的次品率，單獨(dú)看雖然比率很小，但相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的瓶頸，并且在經(jīng)過完整制程后再剔除次品成本會(huì)高很多(例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測(cè)試才被發(fā)現(xiàn)，那么返修的成本將會(huì)是原成本的100倍以上)，因此及時(shí)檢測(cè)及次品剔除對(duì)質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進(jìn)一步升級(jí)的重要基石。在檢測(cè)行業(yè)，與人類視覺相比，機(jī)器視覺優(yōu)勢(shì)明顯1、精確度高：人類視覺是64灰度級(jí)，且對(duì)微小目標(biāo)分辨力弱；機(jī)器視覺可顯著提高灰度級(jí)，同時(shí)可觀測(cè)微米級(jí)的目標(biāo)；2、速度快：人類是無法看清快速運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)的，機(jī)器快門時(shí)間則可達(dá)微秒級(jí)別；3、穩(wěn)定性高：機(jī)器視覺解決了人類一個(gè)非常嚴(yán)重的問題，不穩(wěn)定，人工目檢是勞動(dòng)非?？菰锖托量嗟男袠I(yè)，無論你設(shè)計(jì)怎樣的獎(jiǎng)懲制度，都會(huì)發(fā)生比較高的漏檢率。車載空調(diào)檢漏儀，靈敏探測(cè)冷媒泄漏點(diǎn)，為制冷系統(tǒng)保駕護(hù)航。江蘇粗糙度檢測(cè)設(shè)備采購

WIS)方案4、玻璃表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)四、汽車，***，醫(yī)藥、印刷等行業(yè)1、汽車儀表盤視覺檢測(cè)系統(tǒng)2、機(jī)器視覺在***行業(yè)的應(yīng)用3、藥片顆粒的機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)4、2D/3D二維碼檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)5、包裝內(nèi)含物品數(shù)量檢測(cè)系統(tǒng)案例【1】手機(jī)鏡頭自動(dòng)組裝(組立)視覺檢測(cè)系統(tǒng)一、系統(tǒng)產(chǎn)品概述在手機(jī)鏡頭組裝過程中，鏡片的D角(剪口)角度是一個(gè)非常重要的參數(shù)，它影響了鏡頭的成像質(zhì)量，以前都是人工對(duì)位，精度低，效率低，隨著攝像頭的像素越來越高，鏡片數(shù)量越來越多，單靠人工對(duì)位已經(jīng)不能滿足生產(chǎn)的需求。自主研發(fā)手機(jī)鏡頭自動(dòng)組裝(組立)視覺檢測(cè)系統(tǒng)，采用工業(yè)相機(jī)對(duì)鏡片的D角(剪口)進(jìn)行拍照，并用視覺軟件進(jìn)行測(cè)量，得到鏡片的D角角度，并把該角度傳輸?shù)絇LC，PLC控制運(yùn)行機(jī)構(gòu)，從而使夾具能精確地抓取鏡片，實(shí)現(xiàn)手機(jī)鏡頭的精密組裝，提高鏡頭組裝的精度和效率，從而提高手機(jī)鏡頭的成像質(zhì)量。圖1鏡片實(shí)物圖二、系統(tǒng)配置視覺軟件：CST手機(jī)鏡頭自動(dòng)組裝(組立)視覺檢測(cè)系統(tǒng)。視覺硬件：CST視覺光源、光源控制器、工業(yè)CCD相機(jī)、工業(yè)定焦定倍鏡頭。三、檢測(cè)內(nèi)容檢測(cè)鏡頭D角(剪口)角度四、性能指標(biāo)1、可以同時(shí)對(duì)三種(多種)鏡片D角(剪口)拍照并進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)角度，檢測(cè)精度在±5°。曲度檢測(cè)設(shè)備供應(yīng)商我們的產(chǎn)品具有良好的兼容性，可以與其他設(shè)備和系統(tǒng)進(jìn)行無縫連接和數(shù)據(jù)交互。

機(jī)器視覺上游有光源、鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商，中游有集成和整機(jī)設(shè)備提供商，行業(yè)下游應(yīng)用較廣，主要下游市場(chǎng)包括電子制造行業(yè)、汽車、印刷包裝、、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、紡織和交通等領(lǐng)域。機(jī)器視覺全球市場(chǎng)主要分布在北美、歐洲、日本、中國等地區(qū)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2014年，全球機(jī)器視覺系統(tǒng)及部件市場(chǎng)規(guī)模是，2015年全球機(jī)器視覺系統(tǒng)及部件市場(chǎng)規(guī)模是42億美元，2016年全球機(jī)器視覺系統(tǒng)及部件市場(chǎng)規(guī)模是62億美元，2002-2016年市場(chǎng)年均復(fù)合增長率為12%左右。而機(jī)器視覺系統(tǒng)集成，根據(jù)北美市場(chǎng)數(shù)據(jù)估算，大約是視覺系統(tǒng)及部件市場(chǎng)的6倍。中國機(jī)器視覺起步于80年代的技術(shù)引進(jìn)。

“工業(yè)4.0”一場(chǎng)全新的工業(yè)創(chuàng)新，繼“工業(yè)”的蒸汽機(jī)時(shí)代、“工業(yè)”的電氣化時(shí)代、“工業(yè)”的信息化時(shí)代之后，我們正快速步入智能化時(shí)代，努力為中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)貢獻(xiàn)力量。智能制造的要素之一是傳感器技術(shù)——機(jī)器視覺（MachineVision，MV）則是重中之重。近些年，3D視覺、智能視覺等創(chuàng)新技術(shù)為工業(yè)自動(dòng)化打開了“新視界”。1機(jī)器視覺系統(tǒng)的硬件構(gòu)成人類感知外界信息的80%來自于眼睛，所以視覺的重要性不言而喻。而機(jī)器視覺就是為工業(yè)設(shè)備安裝“眼睛”——相機(jī)、攝像頭等，賦予像人一樣的視覺感官，從而實(shí)現(xiàn)各種檢測(cè)、測(cè)量、識(shí)別和引導(dǎo)等功能。工業(yè)相機(jī)作為機(jī)器視覺的部件，其工作原理是通過光電探測(cè)器或像傳感器將外界光信號(hào)轉(zhuǎn)變成可被計(jì)算機(jī)處理的電信號(hào)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)像信息的采集。工業(yè)相機(jī)按照不同的指標(biāo)有諸多分類方式，選擇合適的工業(yè)相機(jī)是機(jī)器視覺系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的重要環(huán)節(jié)，不僅直接決定采集像的質(zhì)量和速度，同時(shí)也與整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行模式相關(guān)。2：工業(yè)相機(jī)的分類應(yīng)用于工業(yè)相機(jī)的像傳感器主要有電荷耦合元件（CCD）和金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）兩大類。隨著CMOS技術(shù)的不斷進(jìn)步，CMOS像傳感器的性能與CCD的差距不斷縮小。其他行業(yè)檢測(cè)設(shè)備，透鏡曲率、焦點(diǎn)檢測(cè)、光潔度檢測(cè)。

而機(jī)器視覺在這點(diǎn)上的“智慧”目前還較難突破。機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈情況1、上游部件級(jí)市場(chǎng)主要包括光源、鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件等提供商，近幾年智能相機(jī)、工業(yè)相機(jī)、光源和板卡都保持了不低于20%的增速。根據(jù)中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(CMVU)調(diào)查統(tǒng)計(jì)，現(xiàn)在已進(jìn)入中國的國際機(jī)器視覺品牌已近200多家(如康耐視、達(dá)爾薩、堡盟等為的部件制造商，以基恩士、歐姆龍、松下、邦納、NI等為的則同時(shí)涉足機(jī)器視覺部件和系統(tǒng)集成)，中國自有的機(jī)器視覺品牌也已有100多家(如?？?、華睿、盟拓光電、神州視覺、深圳燦銳、上海方誠、上海波創(chuàng)電氣等)，機(jī)器視覺各類產(chǎn)品代理商超過300家(如深圳鴻富視覺、微視新紀(jì)元、三寶興業(yè)、凌云光、陽光視覺等)。其他行業(yè)檢測(cè)設(shè)備，變形檢測(cè)、邊緣檢測(cè)、鍍膜檢測(cè)、厚度檢測(cè)、層壓檢測(cè)。馬鞍山玻璃面檢測(cè)設(shè)備推薦廠家

光學(xué)片材產(chǎn)品瑕疵檢測(cè)設(shè)備。江蘇粗糙度檢測(cè)設(shè)備采購

圖像識(shí)別中運(yùn)用得較多的主要是決策理論和結(jié)構(gòu)方法。決策理論方法的基礎(chǔ)是決策函數(shù)，利用它對(duì)模式向量進(jìn)行分類識(shí)別，是以定時(shí)描述(如統(tǒng)計(jì)紋理)為基礎(chǔ)的；結(jié)構(gòu)方法的是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結(jié)構(gòu)有不同的基元串(或稱字符串)，通過對(duì)未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據(jù)字符串判斷它的屬類。在特征生成上，很多新算法不斷出現(xiàn)，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及獨(dú)二分量分析；還有關(guān)子支持向量機(jī)，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的設(shè)計(jì)等都在不斷延展。3、深度學(xué)習(xí)帶來的突破傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學(xué)習(xí)則通過多層感知機(jī)模擬大腦工作，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)來學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單特征、建立復(fù)雜特征、學(xué)習(xí)映射并輸出，訓(xùn)練過程中所有層級(jí)都會(huì)被不斷優(yōu)化。在具體的應(yīng)用上，例如自動(dòng)ROI區(qū)域分割；標(biāo)點(diǎn)定位(通過防真視覺可靈活檢測(cè)未知瑕疵)；從重噪聲圖像重檢測(cè)無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測(cè)中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺軟件推向市場(chǎng)(包括瑞士的vidi，韓國的SUALAB，香港的應(yīng)科院等)，深度學(xué)習(xí)給機(jī)器視覺的賦能會(huì)越來越明顯。江蘇粗糙度檢測(cè)設(shè)備采購