機器視覺是實現(xiàn)工業(yè)自動化，工廠智慧化的關鍵零部件之一。一是工業(yè)4.0浪潮席卷全球，制造智能化必然帶來生產(chǎn)設備的升級；二是我國人口紅利優(yōu)勢逐漸弱化，制造廠商傾向于機器代人，減少人工成本；三是消費水平的升級，消費者對產(chǎn)品的品質(zhì)提出更高的要求，使得制造商加大質(zhì)量把控。三者環(huán)環(huán)相扣，為機器視覺的市場，在智能制造領域帶來新的發(fā)展契機。

       許多北美的機器視覺廠商表示，十幾年前的中國，這些高端的視覺產(chǎn)品很難打開銷路。近幾年，國內(nèi)制造商家處于轉(zhuǎn)型升級期間，對這些高端的視覺產(chǎn)品，逐漸有了采購意愿。既然國內(nèi)機器視覺技術(shù)市場容量增大，那么從工業(yè)用戶角度看，如何看待如今的機器視覺市場呢？

       在工業(yè)領域，機器視覺充當生產(chǎn)設備“眼睛”的功能，解決人眼無法識別、檢測的工作，實現(xiàn)效率好、成本低的經(jīng)濟效益，是視覺技術(shù)發(fā)展的出發(fā)點和落腳點。那么，對于客戶使用角度看，制造商更傾向高精度、高準確率，大視野自動變焦檢測，以及軟件的快速導入等方面。

       首先是檢測的高精度，高準確率。這個是機器代替人眼最基礎的，也是最直接的目的。人工檢測容易產(chǎn)生疲態(tài)，導致工作質(zhì)量不佳，并且精密制造領域，機器視覺比人眼有著絕對的優(yōu)勢。目前來看，機器視覺的測量和判斷，已經(jīng)非常成熟。例如，創(chuàng)科視覺的視覺系統(tǒng)，在李群自動化的機器人應用上，準確率一達到97％以上。

       有些工廠生產(chǎn)物件體積龐大，對視覺檢測來說，是一項較大的挑戰(zhàn)。以往對大視野檢測，會采取兩種方法，一種是用兩個讀碼器覆蓋的方式，另一種是用高分辨率相機，加光源、鏡頭，再加上一些定制化軟件來操作。這兩種大視野檢測，需要有專業(yè)工程師做調(diào)試和維護，從客戶的使用和維護成本來說，都不算理想，所以很難進行大規(guī)模部署?？的鸵曉诮衲晖瞥龅腄ATAMAN370系列讀碼器，正是順應客戶對大視野檢測的需求，并在PCD板、包裝、印刷等領域成功應用。

       從視覺技術(shù)軟件使用來說，開發(fā)商能否做到快速地系統(tǒng)導入，將在一定程度上決定客戶的接受度。對于系統(tǒng)來說，固然是越簡單越好?？蛻粢曈X系統(tǒng)的使用，應更傾向于“傻瓜式”的操作和開發(fā)。如創(chuàng)視科技開發(fā)視覺平臺CKVsionSDK，將眾多功能模塊化，如BLOB分析、算數(shù)運算、邏輯運算、色彩匹配等功能分為多個模塊，客戶根據(jù)自身的需求，將模塊快速導入應用。

       機器視覺是一項綜合技術(shù)，其主要的市場分布在電子制造業(yè)、汽車制造、制藥、食品與包裝機械等領域。根據(jù)前瞻研究院報告數(shù)據(jù)顯示，電子制造業(yè)在機器視覺市場占比46．57％，汽車產(chǎn)業(yè)次之，占比為31．02％。此外，物流、食品、包裝、印刷等行業(yè)的滲透率也逐年的提高。

機器視覺下游應用比例

       從機器視覺的具體應用看，電子制造業(yè)應用具體在PCB印刷電路、電子封裝、絲網(wǎng)印刷、SMMT表面貼裝、半導體及集成電路、回流和波峰焊，以及智能手機、平板電腦等消費類產(chǎn)品。汽車制造業(yè)的主要應用于面板印刷質(zhì)量檢測、精密測量等。食藥和包裝機械主要集中在封裝缺陷檢測、生產(chǎn)日期檢測、顏色識別、分揀等方面。印刷機械則是在于印刷質(zhì)量檢測、印刷字符檢測、條碼識別等。

       除了上述產(chǎn)業(yè)，許多傳統(tǒng)行業(yè)同樣有機器視覺應用需求等。如黃金珠寶這類精細化加工型的產(chǎn)業(yè)，很多時候是靠人借助放大鏡，通過肉眼檢測產(chǎn)品缺陷。再者，黃金珠寶生產(chǎn)過程中，仍以人工作業(yè)為主，一來不利于成本控制，二來人的不確定因素較多。為了在批量化生產(chǎn)中提高效率，基于深度學習的視覺技術(shù)，是一個不錯的選擇。另外，建筑裝飾屬于勞動密集型產(chǎn)業(yè)，工程好壞很多時候基于人為因素。以往工程驗收，依靠“老師傅”眼觀的方式，檢查墻面是否平整、天花龍骨架拼裝、門窗縫隙是否過大等問題。如今建筑裝飾行業(yè)人才面臨青黃不接局面，提升自動化水平是該行業(yè)的趨勢。高檔酒店、餐館、家裝對質(zhì)量要求極高，并且市場份額逐步增大。因此，基于視覺技術(shù)對工程的驗收，是建筑裝飾行業(yè)走向自動化、智能化所需。