机器视觉检测设备行业发展前景分析
在智能制造过程中，机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗，从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位，都是机器视觉技术可以发挥的舞台。而为了因应层出不穷的新应用需求，工业相机的设计也出现新的发展方向。机器视觉发展至今，早已不是单一的应用产品。机器视觉的软硬件产品已逐渐成为生产制造各个阶段的必要部分。在机器视觉行业，新标准和新技术正在以前所未有的速度发展。下面说一下机器视觉检测设备行业前景。
一、人工智能(ai)技术将在机器视觉行业中得到深度应用。ai技术的运用，将使机器视觉具有超越现有解决方案的能力，胜任更具有挑战性的应用，使机器思考得更像人类。过去十年的一些发展使得在机器视觉中应用深度学习技术成为现实。如，基于神经网络新技术、图形处理单元(gpu)足够强大的计算能力以及丰富的数据，vidi systems公司(2017年4月被康耐视公司收购)开发了一款深度学习工业图像分析软件vidi suite。该软件基于最先进的机器学习算法，是一款优化可靠的可现场测试的软件解决方案。它可以完成缺陷探测、零件定位、分类等任务中诸多艰巨挑战。
二、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品。随着计算机技术和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统的应用领域越来越广泛，嵌入式操作系统开发的产品可靠性高、可维护性好、易于升级换代。基于嵌入式的产品将逐渐取代板卡式的产品是整个行业的发展趋势。这并不是说板卡式产品已经毫无意义，相比嵌入式系统开发产品而言，板卡式的产品需要更高的技术水平。引进更高技术水平的板卡式视觉产品对于提升国内的机器视觉产品研发实力有很大的帮助。
三、非工业应用或将成为机器视觉增长的关键因素。无人驾驶汽车、自动农场设备、无人机应用、智能交通系统、引导性手术和机器视觉的其他非工业用途正在迅速普及，并且通常要求机器视觉的功能不同于工业应用。例如，亚马逊正在其公司总部进行无人商店的测试，顾客利用机器视觉相机、传感器和rfid标签，完成购物。当顾客离开商店时，购物费用将从客户的亚马逊账户中被自动扣除，这就使得不再发生排队结账的情况。阿里巴巴、京东等也都在部署这样的无人超市。预计在未来的3-5年内，越来越多的零售商会积极拥抱机器视觉技术，并希望这种“移动商店”会成为他们实体店的救星。
机器视觉的相关部件
一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、相机(包括ccd相机和coms相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
一、机器视觉核心部件：
智能相机：黑白智能相机、线扫描智能相机、彩色智能相机、cmos智能相机、id读码器等;
板卡：黑白采集卡、图像压缩/解压板卡、彩色采集卡等;
软件包：图像处理软件、机器视觉工具软件;
配件：工业相机、cmos相机、ccd相机、面阵相机、行扫描相机、红外相机、1394接口相机;
工业镜头：fa镜头、高分辨率镜头、图像扫描镜头、聚光透镜、远心镜头等;
光源：led光源、紫外照明系统、红外光源、光纤照明系统等;
辅助产品：传感器、标定块、光栅、垫圈、连线及连接器、电源、底板。
二、机器视觉辅件：
图像处理系统：光学文字、识别系统、自动化/机器人技术、红外图像系统;
机器视觉集成：字符处理和识别系统、自动化/机器人技术、红外图像系统、烟草、印钞、电子组装、质量检测、自动识别(ocr/ocv)、测量、智能视觉、表面检测、印刷、包装、复杂工业对象视觉在线、汽车制造、车牌、智能交通、生物特征识别、监控、医疗检测、光学检查等系统。
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一、人工智能(ai)技术将在机器视觉行业中得到深度应用。ai技术的运用，将使机器视觉具有超越现有解决方案的能力，胜任更具有挑战性的应用，使机器思考得更像人类。过去十年的一些发展使得在机器视觉中应用深度学习技术成为现实。如，基于神经网络新技术、图形处理单元(gpu)足够强大的计算能力以及丰富的数据，vidi systems公司(2017年4月被康耐视公司收购)开发了一款深度学习工业图像分析软件vidi suite。该软件基于最先进的机器学习算法，是一款优化可靠的可现场测试的软件解决方案。它可以完成缺陷探测、零件定位、分类等任务中诸多艰巨挑战。
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一、机器视觉核心部件：
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板卡：黑白采集卡、图像压缩/解压板卡、彩色采集卡等;
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