智能制造是一种全新的生产模式，它将采用多种先进的技术，例如机器人、人工智能、物联网、大数据等，进一步实现高效、节能和灵活的工厂。其中，机器视觉是迈向先进制造极其关键的一项技术。

机器视觉：为智能制造打开新“视”界

计算机视觉是采用机器代替人眼来做测量和判断的技术。其主要原理是，通过相机产品(即图像摄取装置)，将被摄取目标转换成图像信号，然后再传送给专用的图像处理系统，系统根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号,从而分析出被摄目标的形成。

作为计算机视觉的一大分支，工业视觉更多注重广义图像信号（激光，摄像头）与自动化控制（生产线）方面的应用，与人眼相比，工业视觉在**程度、客观程度、可重复性、成本以及效率上都有明显的优势。

工业视觉可用于实现对产品表面信息进行检测、非接触式测量产品外观尺寸、判断物体位置坐标以及识别判断物体的颜色、形状等特征。从应用工艺来看，工业视觉既可以和机器人配合，实现分拣、装配、印刷等工艺，也可以进行高性能和精密组件的检测和测量，后者对精密程度要求更高，但也恰恰是人眼难以实现的，需求也更大。工业视觉相当于给赋予生产过程一双眼睛，让制造智能化，打开了智能制造的新“视界”。

机器视觉需求飙升，或成蓝海市场

以智能手机为代表的，全面屏、指纹识别、虹膜识别、柔性屏等新产品乃至整个电子制造领域，对机器视觉也提出了史无前例的精度标准。为了应付层出不穷的新应用需求，工业相机的设计也出现了新的发展方向。由此看来，工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段，也是人类视觉在机器上的延伸。

长期以来，我国的机器人产业智能化之路一直被机器视觉问题所困扰。再过去很长一段时间里，这项核心技术一直被美国、日本等国家掌握，国内机器视觉技术与国外相比还相对落后，关键的技术设备还依赖于进口。

全球机器视觉技术发展日渐成熟

机器视觉技术的发展起源于20世纪60年代中期，被美国学者罗伯兹提出并开始研究，到70年代，机器视觉形成了几个重要研究分支，直到20世纪80到90年代，机器视觉才迎来了蓬勃发展，而在21世纪之后，机器视觉技术才步入成熟期。

由于核心软硬件中价值量较高的部分国外产品较为强势，国内厂商正在奋起直追，但目前仍有较大差距。核心软硬件成本占据工业视觉总成本80%，国外企业凭借深厚的研发背景和技术优势，抢占绝大部分市场，且普遍享有高利润。尤其在成本*高的工业相机、工业镜头、图像处理软件上国外的产品还是具有相当的优势。

机器视觉作为工业自动化的“眼睛”，可以称之为“灵魂之窗”。无论是从物件条码识别拣放、产品质量检测、外观尺寸测量、传动设备追踪定位等离不开机器视觉技术。因此，随着智能制造的发展，机器人视觉也迎来了新的应用需求。有公开数据显示，在2018年，全球用于工业自动化领域的机器视觉技术市场规模达44．4亿美元，预计2023年将达122．9亿美元，其年复合增长率高达21％。

中国市场不断扩张，增速高于全球水平

我国机器视觉起步较晚，但由于我国下游行业应用较为广泛，发展较为迅速，如今，中国已经成为世界机器视觉发展*活跃的地区之一，应用范围其应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、科研等国民经济的各个行业。重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高需求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多有国际先进水平的机器视觉系统和应用也进入了中国。经过长期蛰伏，中国机器视觉迎来了爆发式增长，数据显示，中国机器视觉规模已经达到70亿。

了解更多安川机器人