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【深度分析】工业4.0时代机器视觉这个环节不可或缺

2016-07-18 12:12
kumsing
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  机器视觉将会是人工智能的下一个前沿领域

  2015年12月7日,国外科技网站Venturebeat发布文章称,人工智能在过去一年里有着强劲的发展,给人们带来越来越多的益处。而未来,机器视觉将会是人工智能的下一个前沿领域。机器视觉技术如今已成功应用到了工业机器人当中,并成为一项核心关键技术。无人机、自动驾驶、智能医生、智能安防等应用领域不断突破,全球互联网和半导体巨头纷纷布局,显示出智能图像处理将是下一个竞技场,或许意味着机器视觉技术迎来黄金发展时期。

  巨头接连布局机器视觉,智能生活下一竞技场热闹上演。继上月亚马逊、英特尔收购欧洲、俄罗斯顶级计算机视觉团队后,机器视觉战局再下一城:Facebook、谷歌携手VisionLabs成功开发出通用的开源计算机视觉开发平台。

  机器视觉成为科学前沿,主要受三方面因素促进:

  首先,工业生产线上人眼在精准度、效率方面已不能满足产业升级的要求,对于不可观测物体、高精度产品,只能依靠机器视觉。人工成本上升、用工荒等原因也在倒逼机器人工业的发展。其次,人工智能、无人驾驶等消费需求端对机器视觉技术要求更加苛刻,算法更加冗长多变,运用在工业生产线上的已有技术不能满足。这个因素也是当今机器视觉的最大推力。最后,工业4.0、智能制造等政策环境将机器视觉注入国家战略的核心部分。

  机器视觉的市场规模及应用场景

  机器视觉增长迅速,我国增速最大。2015年全球机器视觉市场规模约42亿美元,增长10.5%。美国占比50%,日本紧随其后。我国起步较晚,但发展迅速,2015年市场规模达3.5亿美元,增速为全球首位,约22.2%。2016-2020年中国制造将促使机器视觉维持20%的增长率,远高于全球的8.4%平均水平。半导体、电子制造占机器视觉比重46.4%,汽车、制药占比10.9%、9.7%。

  1、工业生产

  一个典型的工业机器视觉应用系统,包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。

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