内容预览：机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，传送给专用的图像处理系统，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

  内容预览：工业机器视觉在生产环境中的应用属于企业的技术改造投资行为，对于盈利能力越强的企业，越有动力进行前沿技术的探索，即使用机器视觉技术提高产线智能化水平。而随着技改投资覆盖范围逐渐扩大，基于工业机器视觉的技改项目慢慢的变成为企业技改投资的重点项目，为工业机器视觉发展提供了资金保障。

  内容预览：机器视觉（Machine Vision，MV）是人工智能正在加快速度进行发展的一个分支。根据美国制造工程师协会（SME）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA）自动化视觉分会对机器视觉的定义，机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器，自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。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。

  内容预览：机器视觉是千亿级别的赛道。下游应用中，消费电子市场空间可达千亿级别，半导体和汽车是两个百亿级别的市场。3D工业机器人市场空间也在百亿级别。此外还包括物流、医药、印刷、食品包装、纺织等多个长尾市场。

  内容预览：AI视觉产业背景：AI视觉又称计算机视觉，得益于深度学习技术的加快速度进行发展，已于安防、金融、制造、零售等多领域实现规模化商用。2022年，AI视觉相关投融资热潮全面复苏，通用技术、工业与零售赛道热度高企，持续受到资本青睐。2021年我国AI视觉产品的市场规模占整个AI行业的49.6%，达到990亿元。从资本热度、市场规模、场景泛用、带动作用来说，AI视觉已成为AI产业高质量发展的主战场，未来增量动力依然强劲。

  内容预览：工业制造业是一个国家总实力的典型代表，我国是全球制造业第一大国，拥有 41 个工业大类、207 个工业中类、666 个工业小类 *，是全世界唯一拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家。但同时，制造业向高端化、智能化和绿色化转型仍然任重道远。

  内容预览：机器视觉人诞生于上世纪70年代末，并快速在全世界流行和发展。近年来人口结构发生变化，制造业和建筑业用劳成本逐步的提升，大量的劳动密集型产业也在不断的转型与升级，现有制造模式不可持续亟待突破，工业机器人由于具有更高的工作效率和极强的稳定性， 可在较为复杂恶劣的情况下进行作业，在众多劳动密集型行业发挥重要的作用。

  内容预览：机器视觉为各行业集成应用和服务，这中间还包括了基于机器视觉发展的Al工业质检行业。AI工业质检技术作为机器视觉的应用层，其主要运用了机器视觉的算法库、光学器件以及图像传感器。AI工业质检已成为机器视觉在制造业的重要应用之，推动中国制造业的智能化发展。

  内容预览：甲子光年定义工业视觉是将硬件如光源，传感器，相机等集成综合性仪器同时辅以底层算法用于工业制造方向，协助制造业实现引导，识别，检测和测量功能，最终促进工业制造智能化，是自动化到智能化的关键拼图，兼具状态感知（视觉）和自主决策（边缘控制和AI）的能力。

  内容预览：机器视觉是AI领域一个正在加快速度进行发展的分支，即用机器代替人眼来做测量和判断，是通过光学的装置和非接触的传感器，自动接收和处理真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。

  内容预览：全球正在经历由AI、物联网、大数据、生命科学为代表的创新技术融合而成的第四次工业革命。工业互联网、智能制造等概念不断向工业技术、生产的基本工艺、经营管理、营销服务等环节渗透，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展。现代工业的发展旨在构建一个以工厂智能化生产为导向，以数据自动流转为本质的全新工业生态体系。数据作为贯彻现代化工业产品全生命周期的核心，在整个工业生态中不断地产生和流动，其低延时、高可靠、广覆盖的特性，对工业生产过程中的数据处理技术和计算技术提出了更高挑战。

  内容预览：利用特征标签对和沐智讯建立的工业质检相关科技公司数据库做多元化的分析、识别、诊断，从中筛选出500家工业质检领域的高成长性企业。从对500家样本企业的分析来看，工业质检领域的企业科技属性较强、企业普遍处于研发投入的中早期阶段、工业质检领域的企业主要集中于广东、江苏两工业大省。

  内容预览：以“开物”为名，寄明智万物之义。百度智能云开物，依托百度强大的互联网基础和领先的全栈人工智能技术，为制造、能源、电力、水务等工业公司、产业链和区域产业集群提供AI+工业互联网和人机一体化智能系统整体解决方案，帮企业以低门槛利用新一代信息技术实现降本提质增效、产业链供应链协同，助力区域产业实现数字化、智能化升级。

  内容预览：国际机器视觉市场的高端市场主要被美、德、日品牌占据。其中康耐视和基恩士作为全球机器视觉行业的两大巨头，中国机器视觉的中高端市场也被这些有深厚行业背景的国际巨头占据，国产化率低。随国家政策的支持和国内相关企业技术水平提升，机器视觉行业将掀起一波国产化热潮，有进口替代的巨大发展良机。

  内容预览：机器视觉极大提升生产智能化程度，下游应用广泛，我国机器视觉行业处于快速发展阶段。机器视觉是指给机器安装摄像镜头并配备计算机以代替人眼获取外界信息，做多元化的分析处理，进而实现检测和控制的装置；检测、识别、定位、测量是目前机器视觉的基本功能。机器视觉最重要的包含成像和图像处理分析两大部分，前者依靠机器视觉系统的硬件部分完成，最重要的包含：光源、镜头、工业相机、图像采集卡；后者在前者基础上，通过视觉控制管理系统完成，即系统的视觉处理软件。机器视觉下游应用广泛，包括消费电子、工业检测、汽车制造等。

  内容预览：AI技术发展，机器视觉正从传统标准化场景过渡到非标准化应用场景。机器视觉行业经过多年发展，目前已被大范围的应用在各行各业，发挥着识别、测量、定位及检测功能，但其使用场景主要聚焦在标准化检验测试领域，整体呈现出自动化、标准化程度高等特点，但伴随AI技术发展，机器视觉有望从过去标准化应用场景逐步过渡到非标准化应用场景，市场规模有望进一步打开。

  内容预览：计算机视觉是计算机科学的分支，是指用摄像头和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并处理成更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为科学学科，计算机视觉试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的AI系统。计算机视觉的最终研究目标是使计算机能像人那样通过视觉观察理解世界，并具有自主适应环境的能力。

  内容预览：AI+制造业赋能，META 发布 SAM 助力机器视觉迎来 GPT 时刻。机器视觉技术使得工业设施能够“看到”它正在进行的操作并进行快速决策，完整机器视觉系统由硬件+软件组成，分别进行成像和图像处理工作。目前，以“AI+人类感知”融合为代表的新兴技术开始逐渐渗透至工业制造各环节，机器视觉作为 AI+制造业的种业落地技术已介入制造业生产环节的跟踪、产品质量的检测等。我们大家都认为AI是机器视觉的母身，深度学习为机器视觉的技术堡垒，近期 Meta 发布 SAM 模式有望助力机器视觉迎来 GPT 时刻。

  内容预览：市面上有很多面向销售和客服人员的语音、文本质检系统，其他绝大部分产品使用的是基于“关键词 + 正则表达式”实现方式。由于漏检和错检问题严重，单纯地依靠这类质检方式，越来越难以满足企业的实际需求。

  内容预览：机器视觉主要下游应用行业增速明显，2020年在疫情影响下，工业机器人、集成电路产量增速仍达到了20.7%和29.6%。2021年上半年新能源汽车、工业机器人、集成电路产量同比分别增长205.0%、69.8%、48.1%，两年平均增速均超过30%。供需两端稳步增长，机器视觉需求有望释放。返回搜狐，查看更加多