机器视觉的产生发展
2022-12-28 · 百度认证:北京志强视觉科技发展有限公司官方账号
志强视觉科技
机器视觉起源于上世纪50年代，Gilson提出了“光流”这一概念，并基于相关统计模型发展了逐像素的计算模式，标志着2D影像统计模式的发展。
1960年，美国学者Roberts提出了从2D图像中提取三维结构的观点，引发了MIT人工智能实验室及其它机构对机器视觉的关注，并标志着三维机器视觉研究的开始。
70年代中期，MIT人工智能实验室正式开设“机器视觉”课程，研究人员开始大力进行“物体与视觉"相关课题的研究。
1978 年，David Marr开创了“自下而上”的通过计算机视觉捕捉物体形象的方法,该方法以2D的轮廓素描为起点，逐步完成3D形象的捕捉，这一方法的提出标志着机器视觉研究的重大突破。
80年代开始，机器视觉掀起了全球性的研究热潮，方法理论迭代更新，OCR和智能摄像头等均在这一阶段问世,并逐步引发了机器视觉相关技术更为广的传播与应用。90年代初，视觉公司成立，并开发出图像处理产品。而后，机器视觉相关技术被不断地投入到生产制造过程中，使得机器视觉领域迅速扩张，上百家企业开始大量销售机器视觉系统，完整的机器视觉产业逐渐形成。在这一阶段，LED灯、传感器及控制结构等的迅速发展，进一步加速了机器视觉行业的进步，并使得行业的生产成本逐步降低。
2000年至今，更高速的3D视觉扫描系统和热影象系统等逐步问世，机器视觉的软硬件产品蔓延至生产制造的各个阶段，应用领域也不断扩大。当下，机器视觉作为人工智能的底层产业及电子、汽车等行业，仍处于高速发展的阶段，具有良好的发展前景。
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梅卡曼德（北京）机器人科技有限公司_
2023-03-23 广告
机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如最小二乘法匹配之类的数值计算程序。
70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：①目标制导的图像处理；②图像处理和分析的并行算法；③从二维图像提取三维信息；④序列图像分析和运动参量求值；⑤视觉知识的表示；⑥视觉系统的知识库等。
机器视觉产业链全景图谱
机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、机器视觉软件等的提供商。行业下游应用较广，主要下游市场是半导体和电子制造行业。除此之外还有应用到汽车、印刷包装、农业、医疗设备和金属加工等领域。
目前，机器视觉设备制造商中，天准科技、矩子科技和美亚光电的等展现出较强的市场竞争力，机器视觉系统集成商的代表企业包括凌云光、精测电子等，机器视觉系统解决方案代表企业有梅卡曼德、阿丘科技等。机器视觉产业链上游硬件领域中，联创电子、海康机器人、奥普特、北京君正分别为光学镜头、工业相机、光源设备和图像处理领域的典型厂商。
机器视觉产业链区域分布地图：广东产业链布局最完善
从机器视觉代表企业的所属地分布来看，广东省和北京市为显著聚集区，主要受益于活跃的金融环境，相关投资基金发展较为迅速、覆盖面较广。北京地区培育了众多龙头企业，例如，工业相机等机器视觉设备龙头企业凌云光、算法独角兽企业商汤科技、大恒科技和维视图像等;广东则在系统集成、设备制造等方面的布局更为完善，有奥普特、大族激光等设备制造商，机器视觉设备厂商超音速、深科达、劲拓股份等。
机器视觉代表性企业业务布局情况
从各代表性企业的业务布局来看，天准科技、精测电子、超音速等企业机器视觉相关业务占比较高，均超过70%。区域布局方面，机器视觉行业企业多数在国内外均有布局，随着国产厂商国际竞争力加强，企业海外业务规模逐渐扩大，矩子科技、天准科技等企业国外业务占比达到30%左右。
机器视觉代表性企业业务最新动向和规划
从企业最新业务规划或动态来看，各企业通过技术研发创新、增强企业合作等不同方式来延伸产业链布局，并提高企业竞争力。如天准科技与地平线合作、精测电子增资常州精测、先导智能全资收购Ontec等，深入公司在自动驾驶、新能源、锂电等领域的业务布局。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》
数字图像处理出现在20世纪60年代。与已经存在的数字图像处理领域不同的是，机器视觉期望从图像中恢复出实物的三维结构并以此得出完整的场景理解。场景理解的早期尝试包括物体（ 即 “ 积木世界”） 的边缘抽取及随后的从二维线条的拓扑结构推断其三维结构。当时有学者提出了一些线条标注算法，此外，边缘检测也是一个活跃的研究领域。
随着技术的引入，我国的机器视觉始于80年代。随着1998年半导体工厂的整线引入，它还引入了机器视觉系统。自此，我国的机器视觉经历了启蒙阶段、发展阶段、快速发展阶段以及逐步走向成熟阶段。机器视觉企业、产品和应用在我国逐步兴起,视觉技术已经成为工业自动化领域的核心技术之一。在2006年之前，国内机器视觉产品主要集中在外资制造企业，其规模很小。06年开始，智能视觉检测机制造商和工业机器视觉应用程序客户开始扩展到印刷，食品和其他检测领域。该市场在2011年开始迅速增长。随着人工成本的增加和制造业的升级需求，再加上计算机视觉技术的飞速发展，越来越多的机器视觉解决方案已渗透到各个领域。
市场和技术的不断发展，使得机器视觉应用正如雨后春笋一样不断出现，并因其在效率、精度，成本、质量等等方面注入的独特价值而在一个又一个行业领域中得到广泛的应用。面对这样一个蓬勃发展的局面，机器视觉公司从长远来看需要继续提高其自主核心能力，并根据瞬息万变的市场状况及时分配资源，以确保它们仍能在激烈的行业中赢得并保持优势地位，并形成对国外先进企业的真正挑战。为了实现这一目标，一方面，有远见的公司需要加强市场信息的收集和对市场机会的判断，以市场驱动战略和业务；另一方面，未来必将与照明，机械和电力的集成视觉系统功能竞争。视觉公司需要提供从设备到解决方案和服务的全方位产品，才能真正为客户创造价值并赢得尊重。从这个角度来看，行业内的整合或战略联盟将逐步形成。此外，目前中国领先的视觉企业将逐步进入全球市场竞争，建立相应的商业模式，参与、研究和推广相关的国际视觉标准和自动化标准，也将是现阶段的挑战之一
