机器视觉："用机器替代人眼来做测量和判断"，是计算机学科的一个重要分支，其功能及应用领域随着工业自动化的快速发展而变得广泛且全面。哪怕在日常生活中也有各种各样你想象不到的机器视觉应用。
王振宇介绍，埃姆维给客户提供的是包含了人、机、料、法、环在内的整个信息化系统，其中包括对人的行为路径、厂房设施、信息的采集和变化控制。
当你买到拿到心仪的产品的时候，映入眼帘的，就是它的外观，这是靠模具厂、组装厂的工人们精心呵护生产出来的，有的靠人眼检查，有的靠自动化设备检查，不放过一点瑕疵。
在机器视觉领域，正在冲刺科创板的凌云光值得关注。2月16日晚，依据上交所发布的科创板上市委2022年第8次审议会议结果，凌云光首发获通过。
在比利时的一间温室中，有台小型机器人，它穿过生长在支架托盘上的一排排草莓，利用机器视觉寻找成熟完好的果实，然后用 3D 打印的爪子把每一颗果实轻轻摘下，放在篮子里以待出售。如果感觉果实还未到采摘的时候，这个小家伙会预估其成熟的时间，然后重新过来采摘。
视觉是机器人和自动化工业的使能技术。离开视觉，机器人也就只能是个不断做重复动作的呆子。这就是密歇根州Bloomfield Hills的机器视觉行业的软件和支持服务公司——机器人视觉技术（RVT）公司的理念。 "我们相信机器视觉方兴未艾，"RVT创始人兼首席执行官Rick Weidinger说，"人们对其充满信心。" RVT最近申请了一个基于机器视觉的工业机器人安全系统专利。RVT与其客户，一个大型的汽车OEM制造商（因合同义务不能披露名字）合作开发了一种能够在机器人周围指定"安全网"以避免发生任何事故的方法
康耐视公司设计、研发、生产和销售各种集成复杂的机器视觉技术的产品，即有“视觉”的产品。康耐视产品包括广泛应用于全世界的工厂、仓库及配送中心的条码读码器、机器视觉传感器和机器视觉系统，能够在产品生产和配送过程中引导、测量、检测、识别产品并确保其质量。
近几年，国内机器视觉的普及型呈爆炸式增长，尤其对于国内的制造业，企业应用机器视觉，可以减少产品故障，提升生产线的整体质量，都是机器视觉不可或缺的因素。机器来获取图像、评估图像、解释（情况）然后做出适当反应的能力被称为机器视觉。
机器视觉的需求发展伴随着自动化行业发展在近年来也急剧增加，这也直接导致了视觉行业的技术以及相关产品必须得以更新换代，相对于前几年的视觉行业，随着工业4.0以及工业需求难度的增加，相关重要的相机以及算法也得以重大更新，比如相机偏向于3D方向发展，算法更倾向于智能型算法，使用机器学习中的相关算法等等。
01 简介 机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。 一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。 机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。 同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检
智能机器人、刷脸支付、VR、无人便利店等智能产品普遍应用的背后，离不开 3D视觉技术的支持，2022年机器视觉企业相继融资，再次引发市场对机器视觉产业的高度关注。
2023年1月30日，3D机器视觉行业的领先企业上海图漾信息科技有限公司（图漾科技）正式宣布完成C轮融资，由国开制造业转型升级基金领投，本轮融资将聚焦于扩大图漾科技的市场规模和领先优势，并进一步拓展国际市场。
内容提要：日本第一 IT 厂商富士通，于近日宣布开发了用于检测产品外观异常的 AI 技术，从而节省人力成本、材料成本等，同时也可节省声誉损失和退货/召回相关的成本，「无人工厂」已来。
转自 | 机器人配视觉 在以智能制造为核心的工业4.0时代背景下，随着中国制造2025战略的深入，工业智能机器人产业市场呈现爆炸式增长势头，其中充当工业机器人“火眼金睛”角色的机器视觉功不可没!那么机
随着工业自动化和智能制造的快速发展，焊接作为制造过程中关键的一环，其质量直接影响到产品的性能和寿命。传统的焊缝检测主要依赖于人工检查，这不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果不一致。为了解决这些问题，机器视觉技术被引入到焊缝检测中，提供了一种高效、准确且可重复的解决方案。
日本第一 IT 厂商富士通，于近日宣布开发了用于检测产品外观异常的 AI 技术，从而节省人力成本、材料成本等，同时也可节省声誉损失和退货/召回相关的成本，「无人工厂」已来。 来源 | Hyper超神经 责编 | 寇雪芹 头图 | 下载于视觉中国 去年 11 月，苹果开始在全球范围内的召回 AirPods Pro，原因是：在 2020 年 10 月之前出厂的 AirPods Pro，可能会出现发出爆裂声或静电噪音，并在嘈杂环境中、运动时或通话时增大等状况。 不想这件事情过去才刚刚一个月，在 2020 年
2021年12月11日，由雷峰网 & AI 掘金志主办的第四届中国人工智能安防峰会，在深圳正式召开。
在人工智能时代，机器视觉迅猛发展。机器视觉是用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观的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。现已得到广泛的运用。
在当前以高端装备制造为核心的智造工业4.0时代背景下，随着“中国制造2025”战略的深入，业智能机器人产业市场呈现不断增长的势头，其中充当工业机器人“火眼金睛”角色的机器视觉功不可没。 机器视觉应用领域 众所周知，智能制造是实现“工业4.0”“中国制造2025”的主攻方向，而在智能制造中，机器视觉又是最为重要的一环。机器视觉已是国内AI产业发展中的巨人，其中不乏商汤科技、旷视科技、云从科技、码隆科技等一大票“明星”企业。这些企业大多完成了B/C/轮融资，在人脸识别、医疗影像诊断、安防监控、智能制造等细分应用
---- 机器人成为时髦话题，中国自然是这场风暴的“风眼”。2014年，中国跃升为全球最大机器人市场。到2020年，中国机器人市场规模剑指千亿元。中国市场所迸发出的无限商机，让机器人企业的兴奋之情再无法按捺，一场机器人的饕餮盛宴正在开启。 拥有逾30年历史的爱普生机器人，自然不会错过这场千亿元“饕餮盛宴”。您没看错，除了飞入寻常百姓家的打印机，爱普生也生产工业机器人。同为“名门”之秀的爱普生SCARA四轴机器人已稳居全球SCARA市场霸主地位多年。 爱普生机器人2009年进入中国市场，恰逢3C产业和汽
汽车制造是自动化程度最高的行业之一，但汽车主机厂、零部件厂超过一半的上下料、装配工序都是人工在作业，工作强度大、重复性高、招工困难；且由于汽车零部件种类多达数千种、人工送料偏差导致来料不规整等使得传统自动化无法应对柔性化的生产模式，越来越多汽车主机厂及零部件厂商开始布局AI视觉智能上下料、装配机器人。
机器视觉（Machine Vision、MV）是配备有感测视觉仪器（如自动对焦相机或传感器）的检测机器，其中光学检测仪器占有比重非常高。机器视觉主要用于检测出各种产品的缺陷、判断并选择出物体、测量尺寸和定位等，广泛应用在自动化生产的各个环节，是计算机视觉中最具有产业化的部分。
机器视觉顾名思义是使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量、定位等功能。一个典型的机器统包括光源、镜头、相机CCD相机和CMOS相机)、图像处理器(硬件)、图像处理软件、显示器、执行单元等。
Halcon机器视觉算法是Halcon软件的核心组成部分，包括多种图像处理、分析和识别算法。这些算法为用户提供了丰富的工具，使得开发人员可以快速构建高效、准确的机器视觉应用程序。
早在20世纪80年代美国国家标准局就预计，检测任务的80%乃至90%将由视觉测量系统来完成，该预测至今已基本变成现实。近年来，随着机器视觉技术的迅速发展，机器视觉技术的快速性、精确性、智能化特性已广泛应用到现代工业的各行各业中。而且，在当前以智能制造为核心的工业4.0时代背景下，中国制造2025战略部署逐步深入，工业机器人产业市场呈现爆炸式增长势头，而充当工业机器人“慧眼”的机器视觉系统也功不可没。
2017年物流行业最大的热点便是智能化。智慧物流将彻底改变现在的物流经营体系，同时也蕴藏着巨大的机会，不只是物流快递行业，许多行业都会分享到智慧物流的蛋糕，对于创业者来说，智慧物流则是一个新风口，产生大量的独角兽企业将是必然。 智慧物流成了新风口 人工智能、物联网和机器人等新技术正在改变各行各业，交通、零售、制造、物流等等。其中，劳动力密集型的物流行业被改变较为明显。在此之前，电子面单、手持巴枪和信息系统的应用实现了物流各个环节的数据收集，物流大数据为智能物流打下基础。今天在AI、物联网和机器人技术趋于成熟
未来五年时间内，小型化、模块化、前端化将成为该技术主要的发展趋势。 “低成本、高性价比是我们的vSLAM最大的特性。”速感科技创始人&CEO陈震说。 图 | 速感科技创始人&CEO陈震 90后创业者 用技术眼光看未来 陈震是个90后。93年，金牛座，一个年轻的创业者。 2011年，陈震考上了北航计算机专业，并在大学的第二年，进入到了北航实验室，开始帮助老师做一些专题课题申请方面的工作。这其中，还包含如国家级特种机器人、特种无人机等的军工课题。也是在这期间，他积累了大量有关于视觉算法研发方面的经验。 201
机器视觉系统具有测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量。
据统计，人类大脑从外界接收到的信息中约有80％是来自视觉。图像作为视觉信号最基本的表现形式，能够传递丰富的信息，而且具有很强的直观性，即所谓的“一图胜千言”或者说“百闻不如一见”。人类可以通过双眼毫不费力地观察和理解周围环境，但对于机器而言，即使是简单的视觉任务实现起来都非常具有挑战性。人们希望机器也能够像人一样看见这个世界，进而能够替代人类完成一些繁重的工作。让机器具备一定程度的视觉功能具有极高的应用价值，但在理论上长期无据可依。在众多研究者的不懈努力下，Marr提出的视觉计算理论终于发展成为了一门真正的科学。
创想智控小编今天为大家讲讲什么是机器人视觉系统。一个人想要完成一系列的基础活动，比如日常的工作、生活、学习运动等等，都需要借助自己身体的器官，除了大脑之外，最重要的就是我们的双眼，(工业生产)智能机器人都不列外，想要进行正常得生产制造，就需要一套健全的视觉识别系统，否则就是空想而已。
工业4.0的兴起，信息化技术的浪潮加速了制造产业的变革步伐，人类视觉已经无法满足现代企业高速发展的需求，因此，高精度、高效率且成本更低的制造需求，促使企业走向智能化和自动化的方向。机器视觉是实现工业自动化强有力的工具，与人类视觉相比，机器视觉的可靠性更高，客观性更强，持续工作时间越长。
导读：本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景，目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的，若要对这些信息进行有效分析利用，则要依赖于机器视觉技术的发展，虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题，但离解决所有问题还很遥远，因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。
在资本市场，AI可以说是近几年最热的一个概念。然而，在经历了技术和资本的热潮之后，AI如何真正实现商业落地，业界一直没能给出让人满意的答案。机器视觉作为AI的一个重要细分领域，也需要解答商业落地这个命题。
随着现代经济与科学的快速发展，人们生活水平不断的提高。与此同时，人们对与自身健康息息相关的药品质量有了越来越高的质检要求。
一、什么是工业机器人? 工业机器人工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的
机器视觉趋势经常被讨论，那么可能影响工业自动化中机器视觉的这些技术的选择和实施有哪些实用的信息？
机器视觉图像处理被广泛应用于交通领域(车辆检测) 相对于国外，国内将机器视觉图像处理技术应用于交通的发展，在近年已经有相当程度的进步，如国内目前相当热门的车牌识别，有多个厂家推出了相应的产品。下面视觉检测设备厂家将针对图像处理技术在交通上的应用分车辆检测、车种识别、车辆跟踪三个部分做简单介绍，今天我们首先分析的是机器视觉在车辆检测上的应用。 机器视觉在车辆检测的方法可大致归类为样本点检测、检测线检测以及全画面式检测等途径。 1、样本点检测：在车道的某一部分选取类似矩阵的样本点，当车辆通过时，样本点之灰阶值与
每天，我们睁开眼都会看见这个多彩的世界，五彩斑斓的花朵、湛蓝的天空、还有亲人熟悉的笑容，对于每一个健康人一出生便享有上天赐予的美好特权，我们可以通过眼镜感知这个世界。然而，小伙伴们知道视觉对于机器人是多么难能可贵吗？我们平时所说的计算机视觉和机器视觉又有什么区别呢？今天小编就为大家讲一讲什么是计算机视觉、什么又是机器视觉。
在传统的自动化生产尺寸测量中，典型的方法是利用卡尺或千分尺在被测工件上针对某个参数进行多次测量后取平均值。这些检测设备或检测手段测量精度低、测量速度慢，测量数据无法及时处理，无法满足大规模自动化生产的需要。
随着中国制造业的快速发展，工业产品的数量和种类与日俱增，消费者和生产企业对产品的质量提出了更高的要求，除了需要满足正常的使用性能外，还要有良好的表面质量。产品的表面质量已成为市场的重要竞争指标之一，对产品表面的质量控制在工业生产中的作用日趋显著。但在实际的生产过程中，由于工艺流程、生产设备和现场环境等因素的影响，造成产品表面出现各种缺陷，如磁瓦表面的气孔、断裂、磨损等缺陷，印刷品表面的斑点、划伤、漏印等缺陷。表面缺陷不仅直接影响产品本身的外观质量，更影响产品的使用性能和商业价值。因此，在产品生产加工时必须对其表面进行质量检测，以便及时发现缺陷并加以控制，从而减少缺陷产品的产生，提高企业的经济效益。表面缺陷检测已成为工业生产过程中不可或缺的组成部分。
随着现代工业制造技术发展，对产品的品质控制以及自动化生产的要求越来越高，机器视觉作为一项新兴的工业自动化技术在各行各业得到了广泛应用。机器视觉的主要功能为：作为自动化系统的“眼睛”，替代人工进行产品的识别、定位、缺陷检查、运动引导等工作，在高速流水线、危险环境、高重复性动作、高精密度检查等人力越来越难以胜任的场合发挥着重要作用。 作为机器视觉技术中非常重要的一个分支，自动光学检测（AOI，Automatic Optical Inspection）在工业化领域得到广泛应用，已成为现代制造业的必备环节，其克服了人工检查个体差异大、稳定性差（疲劳度与外界因素影响）、效率低下、重复性差等缺点，为制造业的产品质量控制与制造水平提升发挥着越来越大的作用。线阵扫描AOI技术的发展与现代化制造水平密切相关，伴随着光电成像技术发展不断在各个领域得到深入应用。1969年美国贝尔实验室的Willard S. Boyle和George E. Smith发明了CCD（Charge-coupled Device，电荷耦合器件）技术，实现了感应光线并将图像转变成数字信号的功能。有几家公司接续此一发明，包括快捷半导体（Fairchild Semiconductor）、美国无线电公司（RCA）和德州仪器（Texas Instruments）。快捷半导体的产品率先上市，于1974年发表500单元的线阵传感器和100×100像素的面阵传感器。随着线阵传感器的产品化，基于该技术的工业AOI技术迅速发展，在1975年便实现了商用化的设备。随后，在欧美与日本等发达国家，基于线阵平台的AOI技术蓬勃发展，在各个行业得到了广泛应用。 CIS（Contact Image Sensor，接触式图像传感器），是继线阵CCD、CMOS技术之后发展完善的一类新型光电成像传感器。其将柱状透镜（Rod Lens，如图1-1）、LED阵列光源、感光元件阵列、信号放大电路集于一体，由光源发出的光线经被扫描物反射后，通过柱状透镜投射聚焦于感光元件阵列，由感光元件阵列将光信号转化为电信号并经信号放大电路进行放大输出，经后端处理后直接形成扫描对象的完整影像。CIS工作原理如图1-2所示。由于CIS的整体集成性（省去了传统成像方式的光学镜头），传感器体积可有效控制，在设备便携性、安装调试、整体集成方面相比传统的“CCD/CMOS+光学镜头”方式优势明显，可见图1-3；采用LED光源阵列可有效控制设备功耗，使用寿命长，且无需预热；采用柱状透镜实现物体与感光元件1:1成像，无传统光学透镜的像场几何畸变，对物体高质量还原，在成像质量上优势明显[12]。CIS图像传感器最早被用于传真机、扫描仪等商用设备，随着技术进步发展，在金融机具、医疗设备、工业检测装备领域已得到越来越广泛的应用，具体应用领域如下表所示。需要说明的是，CIS图像传感器在工业领域针对平面产品（如玻璃、橡胶、薄膜等行业）的自动光学检测方面具有巨大的应用空间。
《中国工业机器视觉产业发展白皮书（2021）》主要聚焦机器视觉在工业领域的应用，包括工业自动化领域的图像传感器，以及基于视觉技术的工业解决方案。白皮书通过行业发展环境、趋势以及市场分析、应用场景分析呈现了工业机器视觉发展状态及发展趋势。
上世纪 70 年代，人们利用仿生学的原理，充分利用计算机的快速性、可靠性、大存储量、可重复性、高计算性能，把传统的检测、处理、执行环节与计算机技术密切配合，实现了产品检测的高度智能化，由此产生了机器视觉的概念。
机器视觉技术实现的第一步是图像采集，也称为图像获取。利用各种图像设备（例如相机、扫描仪等）来采集目标物体的图像数据，以供后续的图像处理和分析。随着数字化技术的发展，图像采集设备越来越普及，从传统的摄影机、拍照机发展到了现在的手机相机、无人机、监控摄像头等。无论是哪种采集设备，其最重要的特征就是要能够捕捉高质量的图像数据。
一方面，国家发改委、工业部、科技部等八部门发布了关于印发《“十四五”智能制造发展规划》的通知，提出国家级的顶层设计；另一方面，各地方政府，如北上广深等一线城市，都已经出台相应政策细则，为推进智能制造提供制度保障。
一般这种玻璃瓶会有一定次品、不良品，特征是，内部细细的裂缝纹路长度长于一定限制，那么这种啤酒瓶在运输或者开瓶盖的过程中就有炸裂的风险。
机器人视觉和机器人技术已被广泛地使用在我们的生活当中，智能机器人技术逐渐成熟。在传统的机器人技术应用过程中，没有做到机器视觉和机器控制的技术统一，只实现了某一技术的应用，极大地制约了智能机器人的发展工作，因此如何统一机器视觉、机器人控制以及人工智能三大要素，成为了人机交互功能实现的主要限制。
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