DSQC601

據(jù)了解，國外機器視覺的應(yīng)用普及主要體現(xiàn)在半導(dǎo)體及電子行業(yè)，其中大概40%－50%都集中在半導(dǎo)體行業(yè)。而在中國，視覺技術(shù)的應(yīng)用始于上世紀(jì)90年代，起初市場大多為國外品牌所占領(lǐng)，國內(nèi)企業(yè)則基本是靠代理國外各種機器視覺品牌起家。隨著機器視覺的不斷應(yīng)用，國內(nèi)企業(yè)規(guī)模慢慢做大，技術(shù)上已經(jīng)逐漸成熟。目前，具有視覺功能的智能化機器人已經(jīng)應(yīng)用于許多領(lǐng)域。例如，在許多自動化的生產(chǎn)線上，后一道工序就是把產(chǎn)品堆放整齊，然后打包成型。而許多行業(yè)的產(chǎn)品體積大，重量也比較大，如果采用人工進行碼垛，不僅耗費大量的人力，而且生產(chǎn)效率得不到提升。在這種情形下，重載機器人就成為解決企業(yè)碼垛問題的，而機器視覺作為機器人的眼睛，直接關(guān)系到機器人能否正確地抓取產(chǎn)品。

　　實現(xiàn)“本土化覆蓋”有待時日

　　《2013－2017年中國機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資預(yù)測分析報告》認為，未來幾年我國機器視覺行業(yè)市場規(guī)模將繼續(xù)保持穩(wěn)定增長，預(yù)計2016年將達到近38億元。

　　“在機器視覺的目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域，要著力解決"看得清、找得出、跟得上、打得準(zhǔn)"四個問題?！敝烀鹘淌诒硎?，他曾參與我國無人機目標(biāo)跟蹤技術(shù)的相關(guān)工作，機器視覺要進一步解決的問題還有很多。譬如，其成像技術(shù)要解決在遠距離、弱目標(biāo)的情境下，即使遇到惡劣天氣，也能夠克服器件限制；目標(biāo)檢測技術(shù)要進一步提高，能夠檢測到各種背景下的各種目標(biāo)；目標(biāo)識別技術(shù)要進一步提高“人工智能”和“人在回路”等。

　　“國內(nèi)在機器視覺產(chǎn)品研發(fā)方面雖然取得了一些成果，但與國外先進機器視覺技術(shù)和設(shè)備相比還有較大差距?！表n九強認為，目前國內(nèi)在機器視覺產(chǎn)品研發(fā)方面主要存在技術(shù)水平較低、應(yīng)用面窄、基本處于軟硬件定制的視覺系統(tǒng)研發(fā)和應(yīng)用階段、開發(fā)成本率低等問題；在機器視覺算法研究方面，仍采用經(jīng)典的數(shù)字圖像處理算法和通用軟件編程開發(fā)，組態(tài)集成開發(fā)能力弱；在產(chǎn)品方面，擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的機器視覺技術(shù)與系統(tǒng)產(chǎn)品較少，不利于批量生產(chǎn)和推廣。

　　此外，還有專家表示，在機器視覺研究中，僅僅利用理想環(huán)境下獲取的靜止或瞬時視覺信息作為輸入遠不能滿足認識復(fù)雜客觀的要求。如果能將機器視覺、機器聽覺、機器嗅覺、機器觸覺等有機地結(jié)合起來，將多種信息相互融合，則有可能突破單一視覺信息的局限性。這里的融合不僅包括多傳感器融合，還包括系統(tǒng)內(nèi)部各信息通道的融合、系統(tǒng)模塊的融合和各類信息處理方法的融合。

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