摘要：机器视觉(Machine Vision)被称为机器人的眼睛，通过计算机来模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作

　　在下游系统集成中，视觉是最重要的一环，本篇专门讲视觉。

　　十三、视觉

　　56. 定义：机器人的眼睛

　　机器视觉(Machine Vision)被称为机器人的眼睛，通过计算机来模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作

　　57. 功能：识别、定位、测量、检测

　　机器视觉的诸多应用场景和功能，均可归为四种基本功能

　　识别(Identify)甄别目标物体的物理特征，例如外形、颜色、字符、条码、人脸、指纹、虹膜等，关键在于高准确度和快速识别

　　定位(Guide)获取目标物体的坐标和角度信息，关键在于精度和速度 测量(Gauge)把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在图像中精确的计算出目标物的几何尺寸，尤其是小尺寸、高精度、复杂形态

　　检测(Inspect)主要检测产品的外观缺陷，包括表面装配缺陷(漏装、混料、错配等)、表面印刷缺陷(多印、漏印、重印等)以及表面形状缺陷(崩边、凸起、凹坑等)

　　机器视觉的四类功能相比人眼视觉，具有图像采集和分析速度快、观测精度高、环境适应性强、客观性高、持续工作稳定性高等优势，因而可帮助终端使用者进行产品增质、成本降低以及生产数字化

　　58. 市场：全球 700 亿，中国 100 亿

　　作为新兴技术和产业，机器视觉行业目前仍处于快速成长阶段，2019年市场规模全球100亿美元，中国103亿元

　　目前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场，占全球市场份额的 7%

　　59. 应用：电子 47%、汽车 10%、食品 10%、医疗 10%

　　机器视觉目前主要应用在消费电子、汽车、食品、制药等领域，其中消费电子46.60%，汽车 10.20%

　　60. 产业链：上游零部件、中游系统、下游行业

　　上游零部件：光源及控制器、工业相机、镜头、图像采集卡、图像处理软件等中游系统：结合下游实际场景，以整体解决方案的模式提供成套系统下游行业：各行业的智能制造生产线集成

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