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2017年机器视觉行业市场分析报告

第一节作为人工智能重要分支，机器视觉备受关注 (6)

一、机器视觉：人工智能范畴最重要的前沿分支之一 (6)

二、事件频频：国内外企业前瞻性布局机器视觉领域 (7)

1、无人驾驶汽车、无人机等自主移动机器人领域 (8)

2、智能制造领域 (9)

3、消费、娱乐等领域 (9)

三、特性分析：三方面优势树立机器视觉的“重中之重” (11)

第二节机器视觉在应用方面具有广泛性 (13)

一、应用广泛：高度扩展应用属性可满足不同诉求 (13)

二、智能制造领域：机器视觉取代重复劳动，大幅提高作业效率 (13)

三、扫地机器人领域：机器视觉与激光雷达导航，共同引领行业未来 (15)

四、无人驾驶汽车领域：机器视觉是多传感器融合中的必备技术模块 (19)

五、新兴服务机器人领域：机器视觉是智能装备环境交互的重要基础 (22)

1、载重越野机器人——波士顿动力BigDog机器人 (22)

2、人型搬运机器人——波士顿动力Atlas机器人 (24)

3、仿人型机器人编程平台——NAO (25)

4、情感交互型机器人——Pepper等 (25)

六、定制化消费、智能安防等领域：实现身份识别功能，想象空间巨大 (26)

第三节机器视觉在技术方面具有独特性 (28)

一、机器视觉识别物体：唯一非接触式识别物体的前沿技术 (28)

二、智能生活领域技术案例：Mobileye行人检测技术与测距技术 (29)

三、智能制造领域技术案例：基于机器视觉的工业机器人定位技术 (32)

第四节机器视觉在硬件方面具有经济性 (34)

一、智能生活领域：低硬件依赖程度保证产品成本高度可控 (34)

二、智能制造领域：硬件成本相对较低，属技术密集型产业 (35)

第五节机器视觉技术背后的行业趋势 (38)

一、未来：机器视觉能在多个领域灵活展开关键性应用 (38)

二、智能生活领域：技术团队群雄割据，终端优秀品牌或抢占先机 (39)

三、智能制造领域：中国市场将成主要增长点，国内企业竞相布局 (39)

图表目录

图表1：机器视觉可以分为工业视觉和计算机视觉 (6)

图表2：深度学习、机器视觉、自然语言处理是人工智能公司最多的三个领域 (7)

图表3：通用收购的CruiseAutomation测试的Bolt自动驾驶原型车 (8)

图表4：埃斯顿入股的EuclidLabs研发的随机仓拾取系统 (9)

图表5：VisionLabs面向零售行业客户提供的FACE_IS解决方案 (10)

图表6：智能装备的五大系统及其数据输入 (11)

图表7：机器视觉的应用极其广泛 (13)

图表8：机器视觉应用于智能制造领域的功能 (14)

图表9：机器视觉产业链及下游应用占比情况 (15)

图表10：iRobot980的VSLAM视觉定位技术 (16)

图表11：Dyson360eye的摄像头 (17)

图表12：全球及中国扫地机器人市场空间预测（亿美元） (18)

图表13：我国扫地机器人渗透率横纵向对比 (18)

图表14：用车服务公司Uber、Lyft于无人驾驶产业的布局 (20)

图表15：各类参与者积极尝试将无人驾驶技术应用于用车服务领域 (21)

图表16：无人驾驶产业化发展的阶段及重要节点预测 (21)

图表17：BigDog机器人配置的传感器 (23)

图表18：Atlas机器人在外界干预下重新定位物体并完成搬运任务 (24)

图表19：人型机器人NAO配置的传感器 (25)

图表20：Pepper机器人配置的传感器 (26)

图表21：旷视科技机器视觉项目应用案例（部分） (27)

图表22：机器视觉识别物体的过程 (28)

图表23：Mobileye行人子窗口检测的分类与组合 (30)

图表24：Mobileye行人检测流程 (31)

图表25：Mobileye测距结果 (31)

图表26：Mobileye车距车速计算原理 (32)

图表27：基于机器是觉得工业机器人定位技术流程 (32)

图表28：摄像头模组的结构和成本构成 (34)

图表29：Mobileye的单目摄像头分辨率为36万像素 (35)

图表30：工业机器视觉系统的组成部分 (36)

图表31：劲拓股份的AOI检测设备 (36)

图表32：劲拓股份AOI设备营业收入及毛利率 (37)

图表33：机器视觉技术能够在多个领域灵活展开关键性应用的逻辑分析 (38)

图表34：全球机器视觉部件及系统市场空间 (39)

图表35：全球机器视觉部件及系统市场空间 (40)

图表36：中国机器视觉部件及系统市场空间及预测 (41)

表格目录

表格1：不同技术方案的扫地机器人的特点 (16)

表格2：摄像头（机器视觉）与其他四类无人驾驶汽车传感器的特性对比 (19)

表格3：BigDog依靠摄像头识别障碍物并调整运动姿态 (23)

表格4：BigDog机器人配置的传感器一览 (23)

表格5：图像识别顶尖比赛的历年优秀参赛团队成绩 (29)

表格6：参与机器视觉布局的主要国内上市公司一览 (41)

第一节作为人工智能重要分支，机器视觉备受关注

一、机器视觉：人工智能范畴最重要的前沿分支之一

机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。按照应用的领域与细分技术的特点，机器视觉进一步可以分为工业视觉、计算机视觉两类，相应地，其应用领域可以划分为智能制造和智能生活两类。因为工业视觉和计算机视觉在功能目标、硬件需求、算法侧重、产业成熟度上有一定差异。在功能目标上，工业视觉主要解决以往需要人眼进行的工件的定位、测量、检测等重复性劳动；计算机视觉的主要任务是赋予智能机器人视觉，利用测距、物体标定与识别等功能实现对于外界位置信息、图像信息等的识别与判断。在硬件需求上，工业视觉相对较高，需要对工业相机的帧频、分辨率等指标依据自身的需求进行筛选；而计算机视觉则除少部分特殊情况外，大部分对于相机或摄像头的要求并不高。在算法侧重上，工业视觉的算法往往侧重于精确度的提高；而计算机视觉的算法难度相对较高，侧重于或采用数学逻辑或采用深度学习方法进行物体的标定与识别。在产业成熟度上，工业视觉已经相对较为成熟，在半导体、包装等行业的测量检测已有较为广泛的应用；而计算机视觉整体来讲还是一个刚起步的状态，初创企业层出不穷。

图表1：机器视觉可以分为工业视觉和计算机视觉

机器视觉技术的在不同行业的应用-上海映初

机器视觉技术的在不同行业的应用 -上海映初智能科技有限公司工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸，是实现工业自动化和智能化的必要手段。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，为我国工业自动化打开“新视界”。传统工业制造企业在视觉图像技术方面需要构建四大能力：第一、智能识别海量信息快速收敛，从大量信息中找到关键特征，准确度和可靠度是关键。第二、智能测量测量是工业的基础，要求精准度。第三、智能检测在测量的基础上，综合分析判断多信息多指标，关键是基于复杂逻辑的智能化判断。第四、智能互联图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据互联，衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力。 1、简介及分类机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉可以分为工业视觉、计算机视觉两类。

表1：机器视觉分类 a)构成及原理机器视觉系统一般由光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理单元和视觉处理软件构成。图1：机器视觉系统构成及工作原理 b)优势及特点

机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境的优点。机器视觉性能优势优势原因非接触测量对于观测者和被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性光谱响应范围较大具有交款的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围超长待机能够长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间的测量、分析和识别任务定位功能具备定位功能，能够自动判断物体的位置，并将位置信息通过一定的通信协议输出，此功能多用于全自动装配和生产测量功能测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外协轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量缺陷检测功能缺陷检测功能是机器视觉用的最多的一种功能，她可以检测产品表面的一些信息。基本上需要用人眼来的产品品质，都可以用视觉技术来替代。表2：机器视觉性能优势原理是实现智能制造的必要手段如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉实现了对工件尺寸、形状、颜色等特征的自动判断和识别，可以让机器代替人眼做测量和判断，是实现工业自动化和智能化的必要手段。人类视觉机器视觉精确性差，64灰度级，不能分辨微小的目标强，256灰度级，可观测微米级的目标速度性慢，无法看清较快运动的目标快，快门时间可达10微秒

【完整版】2020-2025年中国机器视觉行业市场发展战略研究报告

（二零一二年十二月） 2020-2025年中国机器视觉行业市场发展战略研究报告可落地执行的实战解决方案让每个人都能成为战略专家管理专家行业专家 ……

报告目录第一章企业市场发展战略研究概述 (7) 第一节研究报告简介 (7) 第二节研究原则与方法 (7) 一、研究原则 (7) 二、研究方法 (8) 第三节企业市场发展战略的作用、特征及与企业的关系 (10) 一、企业市场发展战略的作用 (10) 二、市场发展战略的特征 (11) 三、市场发展战略与企业战略的关系 (12) 第四节研究企业市场发展战略的重要性及意义 (13) 一、重要性 (13) 二、研究意义 (13) 第二章市场调研：2018-2019年中国机器视觉行业市场深度调研 (14) 第一节机器视觉概述 (14) 一、机器视觉的定义 (14) 二、机器视觉行业的权威定义 (15) 三、机器视觉行业及其应用领域简介 (16) （1）机器视觉是人工智能最重要的分支之一 (16) （2）工业是机器视觉技术最大的应用领域之一 (18) （3）工业领域之外的其他应用领域 (19) （4）机器视觉技术在工业领域中的具体应用 (20) 第二节我国机器视觉行业监管体制与发展特征 (23) 一、所处行业及确定所属行业的依据 (23) 二、行业主管部门及监管体制 (24) 三、行业主要法律法规政策 (24) 四、产业链上游及中游情况，代表性企业 (27) 五、行业的周期性、区域性和季节性 (29) （1）行业周期性 (29) （2）行业区域性 (29) （3）行业季节性 (30) 六、进入本行业的主要障碍 (30) （1）技术壁垒 (30) （2）人才壁垒 (30) （3）品牌壁垒 (30) （4）规模壁垒 (31) （5）服务壁垒 (31) （6）客户资源壁垒 (31) 第三节2018-2019年中国机器视觉行业发展情况分析 (31) 一、机器视觉技术及行业保持高速发展 (32) 二、机器视觉行业在中国处于快速发展阶段 (32) 第四节2018-2019年我国机器视觉行业竞争格局分析 (33)

2017年中国中国农业行业分析报告

2017年中国农业行业分析报告 2017年7月出版

文本目录 1、从农业生产大国走向农业强国 (5) 1.1、我国农业生产中结构失衡和高成本问题突出 (5) 1.2、农业供给侧改革的核心在于提升效率 (8) 2、提升农业生产效率手段之一——现代育种技术应用推广 (9) 2.1、转基因推广：道路曲折 (9) 2.2、他山之石：美国的转基因商业化之路 (11) 2.2.1、研发实力雄厚 (15) 2.2.2、监管体系健全 (16) 2.2.3、作物应用安全 (17) 2.3、知往鉴今：我国转基因棉花的推广 (18) 2.4、转基因商业化大有可为，玉米有望首先实现 (21) 3、提升农业生产效率手段之二——土地流转促进生产成本降低 (23) 3.1、土地流转促进农业供给侧改革推进 (23) 3.1.1、土地流转不畅通 (23) 3.1.2、农村土地经营权实现市场化流转为发展农业适度规模经营创造条件 (24) 3.2、我国农村土地流转政策不断完善 (27) 3.3、我国土地流转现状 (33) 3.4、日本经验：土地流转的“陷阱” (38)

图表目录图表 1：2016 年我国粮食作物供需结构失衡 (5) 图表 2：当前我国大豆自给率仅为 12% (6) 图表 3：我国耕地中平原和盆地面积不足 1/3 (6) 图表 4：我国机械化程度还有较大提升空间 (7) 图表 5：粮食作物化肥施用量超过 24 公斤/亩 (7) 图表 6：粮食生产成本逐年增长 (8) 图表 7：转基因技术原理图 (9) 图表 8：转基因作物推广路线图 (11) 图表 9：全球转基因种植面积达到 1.8 亿公顷 (12) 图表 10：全球转基因作物市值超 150 亿美元 (12) 图表 11：种植转基因作物的发展中国家达到 20 个 (13) 图表 12：美国与巴西转基因作物推广进程最快 (13) 图表 13：美国转基因作物种植面积占全球 39% (13) 图表 14：全球大豆和棉花转基因比例超过 70% (14) 图表 15：复合性状的转基因作物 CAGR 为 45% (14) 图表 16：转基因棉花研发推广路线 (18) 图表 17：我国转基因棉渗透率超过 96% (18) 图表 18：转基因棉的推广使得单产呈现明显的增长趋势 (19) 图表 19：转基因棉农药施用量远低于常规棉 (20) 图表 20：转基因棉农药成本远低于常规棉 (21) 图表 21：土地流转是农业供给侧改革的根本 (23) 图表 22：我国农业就业人口逐年下降 (25) 图表 23：我国农机保有量情况 (26) 图表 24：2009-2014 年我国耕地面积变化 (28) 图表 25：2010-2014 年我国耕地增减变化情况 (29) 图表 26：土地流转制度是农村土地制度的核心 (31) 图表 27：2015 年全国农村土地流转面积占比达 33.3% (33) 图表 28：江苏土地流转率达 60%，领先全国平均水平 (34) 图表 29：土地流转中各类型农业用地发布面积占比 (34) 图表 30：土地流转中各类型农业用地需求面积占比 (34) 图表 31：我国家庭承包耕地流转面积逐年提高 (35) 图表 32：耕地流转去向以农户及专业合作社为主 (36) 图表 33：农村土地制度改革 33 个试点地区分布图 (37) 图表 34：国际上三种发展农业现代化的模式对比 (39) 表格 1：转基因的主要优势 (10) 表格 2：美国获批的转基因作物品种 (16) 表格 3：美国的转基因安全监管体系健全 (17) 表格 4：美国转基因作物研发推广的流程 (17) 表格 5：转基因作物在中国和美国的主要应用 (18) 表格 6：转基因棉花的主要品种 (19) 表格 7：转基因抗虫棉农药及种子用量显著小于常规棉 (20)

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能高等优点，有着广泛的应用前景[1]。一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。机器视觉一般都包括下面四个过程：

机器视觉在自动化生产中的应用

机器视觉在自动化生产中的应用如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。一、图像识别应用图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理。通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。二、图像检测应用检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统。另外，其还可应用于印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别，玻璃瓶的缺陷检测等。其中，机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。三、视觉定位应用视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。四、物体测量应用机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括，齿轮，接插件，汽车零部件，IC元件管脚，麻花钻，罗定螺纹检测等。五、物体分拣应用实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。

机器视觉行业市场调研报告

机器视觉市场调研报告营业部:李凯丽 2015年9月2日

机器视觉技术是一项新兴产业，自起步发展至今，机器视觉在中国经历了三个发展阶段，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。而在世界范围内，机器视觉已经为人类解决了许多重大问题，由于机器视觉自身领域的特点，目前应用于工业、农业、交通运输业、新兴行业等多领域，创造了人工无法比拟的经济和社会价值。本文从机器视觉的发展、机器视觉的应用领域、竞争状态、市场规模和预测等多方面，调研了机器视觉行业的发展状态，为公司投资机器视觉领域提供了参考依据。关键词：机器视觉、市场规模、竞争、前景

第一章机器视觉发展背景 (3) 1.1 机器视觉综述 (3) 1.1.1 机器视觉定义及组成 (3) 1.1.2 行业发展阶段 (5) 1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6) 1.2 机器视觉行业发展特性 (7) 1.3 产业链分析 (8) 1.4 行业发展环境分析 (9) 1.4.1 行业政策环境 (9) 1.4.2 行业技术环境分析 (10) 第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11) 2.1 市场发展规模 (11) 2.1.1 产业发展历程 (11) 2.1.2 应用现状分析 (12) 2.1.3 产业市场规模和格局 (13) 2.2 行业分布状况和发展趋势 (14) 2.2.1 产业地区分布情况 (14) 2.2.2 发展趋势预测 (16) 第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18) 3.1 发展现状及市场规模 (18) 3.1.1 产业发展历程 (18) 3.1.2 市场规模 (19) 3.2 行业竞争现状 (21) 3.2.1 行业竞争主体 (21) 3.2.2 企业分布状况 (26) 3.3 发展趋势 (27) 第四章机器视觉的应用 (29) 4.1 应用领域分布 (29) 4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30) 4.2.1 在工业领域中的应用 (30) 4.2.2 在农业领域中的应用 (34) 4.2.3 在医药行业中的应用 (36) 4.2.4 在交通领域中的应用 (37) 第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39) 5.1 发展前景及进入壁垒 (39) 5.2 投资机会和风险 (41)

2017年农村经济发展调研报告

四、存在的问题及分析 1、农村和农业结构矛盾依然突出，农业产业化程度不高。表现在：一是落后的思想观念是农户走入市场致富的障碍，部分农民延续过去计划体制下的习惯，思想不解放、保守，在需求资金项目上希望政府给予扶助，“等、靠、要”思想严重;二是种植结构单一，优质产品的比重依然很低，高效经济作物面积较小，科技扶持的力度不够，农产品附加值低，市场竞争力不强;三是畜牧养殖业在农业总产值中比重不高，农村二、三产业发展缓慢，主导产业优势没有发挥，辐射带动能力不强，这导致农民经济发展农民收入增幅较慢。 4、农业投入不足，金融支持跟不上，农业增收动力不足。一是财政投入不足。就政府而言，XX年各级财政对农业的投入22687万元，占财政总支出141676万元的16%，比上年的支出17%低1.0个百分点。就大部分农民而言，维持生活已属不易，根本无力增加投入。二是农民贷款难更是一个普遍问题。信贷部门由于受管理权限、效益比较低等方面的影响，信贷支农的门槛设置过高,农民难以取得贷款。 5、农业基础设施条件差，农业抗风险能力弱。农业为弱势产业，由于农业生产成本高，灾害、疫情、市场等风险较大，加之水利设施带病运行多、水利设施遭人为毁损严重、重建设轻管理现象普遍存在等因素导致保灌率降低，严重制约和影响了农业生产规模化、集约化的发展， 6、农民工就业增收能力不高。表现在：一是获取市场信息和外出务工渠道狭窄，据调查通过亲朋好友介绍外出务工的占60%以上，政府、中介组织只占15%左右，自由外出达到了25%。二是农民工收入偏低，月纯收入在1200—1300元占20%，1300--1500元的占70%，纯收入1500元以上的占10%。三是农民工整体素质不高，应对风险能力较弱。 7、农业科技的开发应用程度不够。科技是第一生产力，但目前农村农业科技的开发和应用存在许多不足之处，一是投入不足，农业科学研究和技术推广受资金困难，基础设施条件不到位等因素影响，难以实施。二是农机推广体系不健全，与市场、农民要求存在诸多不协调之处。三是推广方式不合理，成效不明显。四是农技成果转化率低，很多农业科研成果停留在基础理论上，转化实用新型成果少。五、对策及建议 1、加快农业结构调整步伐，推进农业产业化进程。全面建设小康社会，重点在农业，焦点在农村，作为农业大县，民不富则县不兴，因此必须以增加农民收入为核心，进一步加大农业结构调整力度，强力推进农业产业化经营。一是立足本地区实际，发挥区域优势，以市场需求为向导，抓好以优质小麦为重点的优质粮基地建设，发展高效农业和特色农业，把优势农产品做大做强，增强市场竞争力，扩大经济作物种植面积，压缩低品质粮食作物种植面积，促进种植结构进一步优化。二是以规模化养殖为重点，加快优质农产品生产加工基地建设。畜牧业是实现粮食转化增值，增加农民收入的重要途径，要大力发展规模经营，优化畜产品区域布局，搞好农产品深加工，推广“公司+基地+银信+农户”的模式，以牛、羊、

中国机器视觉行业发展现状与前景分析

中国机器视觉行业发展现状与前景分析机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等的提供商。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、烟草、农业、医药和交通等领域。图表1：机器视觉行业链示意图资料来源：前瞻产业研究院前瞻产业研究院发布的《2014-2018年中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》数据显示，2010年是中国机器视觉市场爆发增长的一年。行业经过了4-5年的孕育和积累，经济增长回暖，行业实现48%的快速增长。2010年，机器视觉市场高速增长的主要原因在于：电子制造、市政交通、汽车、食品和包装机械等众多行业需求的大幅增长带来包括机器视觉在内的自动化产品的需求增长；政策性因素和内生式复苏带来的增长在市政交通、汽车和电子制造行业表现明显。从行业应用来看，电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2010年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为3.7亿人民币，增长60.9%，市份额达到了43.6%。汽车和市政交通的市场规模增长更是高达66.7%和63.2%。电子制造、汽车制造和市政交通行业占据了2/3以上的机器视觉市场份额。

2011年以来，制造行业发展环境不佳，机器视觉也增速态势下滑，2012年行业市场规模约12.5亿元。图表2：2007-2012年我国机器视觉行业市场规模及增长率（单位：亿元，%）资料来源：前瞻产业研究院目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用空间还比较大。当然、其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。分别按照20%，25%以及30%的增长率，2013-2018年我国机器视觉行业市场规模增长情况如下，乐观估计可达到60.3亿元。图表3：2013-2018年我国机器视觉行业市场规模预测（单位：亿元，%）

机器视觉的现状及其应用

河北工业大学院系：河北工业大学机械工程学院班级：机研155班姓名：翟云飞学号： 201531204037 题目：机器视觉技术及其应用

目录 1.机器视觉的发展现状 2.机器视觉系统组成 2.1机器视觉系统的工作原理 3.机器视觉的应用 3.1基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统 3.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统 3.3基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术 3.4新兴行业 4.机器视觉发展趋势 5.中国机器视觉产业的发展现状 5.1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 5.2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 5.3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 5.4、标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路 6.参考文献

1.中国机器视觉的发展趋势近年来，机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展，使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建；接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况；最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 2.机器视觉系统组成及其工作原理简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像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。从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、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，如图1所示。

机器视觉行业市场调研报告

机器视觉市场调研报告

机器视觉这个行业的发展前景怎么样

机器视觉这个行业的发展前景怎么样机器视觉已经出现在了很多领域，那么这个行业的前景怎么样呢?下文是一篇关于机器视觉行业的相关分析，小编个人觉得写得不错，故在此想跟大家分享一下。基于计算机视觉与深度学习的人脸检测、人脸识别正在从安防、商业、金融、家居等各个领域不断迅速地、广泛而深入地介入到人们的生活中，但是对于传统人脸识别解决方案仍存在准确率不高、漏抓误报较多、人脸抓拍不清晰、图像质量不理想等问题，还是无法满足一些商业需求。机器视觉产业链机器视觉在生活中的的应用及其广泛，在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域，都发挥着重要的作用。而宏观上看，发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业，在金融、安防以及交通领域较为集中。

这些细分领域的投资者，大多都具有自身技术优势，并将为各类场景提供应用解决方案来盈利。机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗，从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位，都是机器视觉技术可以发挥的舞台。而为了因应层出不穷的新应用需求，工业相机的设计也出现新的发展方向。国内机器视觉发展历史我国机器视觉行业的起步比较晚，集中度也不是很高，最开始主要是代理国外品牌。近几年，很多的经销商开始自主开发产品，但在行业分布、渠道分销以及成熟的自动化产品等方面还是和国外有一定差距。国内机器视觉的相对成熟的自动化产品质量以及技术含量偏低，市场也远远没有饱和。机器视觉企业大体可以分为层开发厂商、二次开发厂商和产品代理商。国内机器视觉企业主要为国外机器视觉产品代理商和系统二次开发厂商。目前进入我国机器视觉市场的国外品牌有100多家，我国本土的企业负责销售代理的企业有200多家，专业的系统集成商超过50家。我国真正的专业机器视觉底层厂商凤毛麟角，本土机器视觉系统厂商和机器视觉系统元器件生产商不多。许多跨国公司开始在中国建立自己的分支机构。一般他们会在北京、上海、广州、深圳等建立自己在中国的分支机构，来管理关键的客户以及向合作伙伴提供技术和商务支持。视觉行业企业数量

《机器视觉及其应用》习题

第一章机器视觉系统构成与关键技术 1、机器视觉系统一般由哪几部分组成？机器视觉系统应用的核心目标是什么？主要的分成几部分实现？用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。组成：光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。三部分：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2、图像是什么？有那些方法可以得到图像？图像是人对视觉感知的物质再现。光学设备获取或人为创作。 3、采样和量化是什么含义？数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。采样指空间上或时域上连续的图像（模拟图像）变换成离散采样点（像素）集合的操作；量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。采样和量化实现了图像的数字化。 4、图像的灰度变换是什么含义？请阐述图像反色算法原理？灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值，从而改善画质，使图像的显示效果更加清晰的方法。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。第二章数字图像处理技术基础 1、对人类而言，颜色是什么？一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的？24位真彩色，有多少种颜色？对人类而言，在人类的可见光范围内，人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示：使用三个8位无符号整数（0 到255）表示红色、绿色和蓝色的强度。256*256*256=16,777,216种颜色。 2、红、绿、蓝三种颜色为互补色，光照在物体上，物体只反射与本身颜色相同的色光而吸收互补色的光。一束白光照到绿色物体上，人类看到绿色是因为？该物体吸收了其他颜色的可见光，而主要反射绿光，所以看到绿色。 3、成像系统的动态范围是什么含义？动态范围最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围，比如在音频工程中，一个放大器的动态范围可以表示为： D = lg（Power_max / Power_min）×20；对于一个底片扫描仪，动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。即原稿最暗点的密度（Dmax）和最亮处密度值(Dmin)的差值。我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg（Io/I）。那么假设有一张胶片，扫描仪向其投射了1000单位的光，最后在共有96%的光通过胶片的明亮（银盐较薄）部分，而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为： Dmin=lg（1000/960）= 0.02；后者的密度为： Dmax=lg（1000/40）= 1.40 那么我们说动态范围为：D=Dmax-Dmin=1.40-0.02=1.38。

2016年机器视觉行业分析报告(完美版)

(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年3月

目录一、机器视觉行业概况 5 1、机器视觉：用机器代替人眼来做测量和判断 5 2、机器视觉的原理及优势：机器视力不止“50” 6 3、机器视觉系统的组成9 （1）光源：LED光源综合性能最佳9 （2）镜头：系统中最关键的原件10 （3）相机：CCD 与CMOS 相机各有优势11 （4）图像采集卡：图像采集和处理的接口12 （5）图像处理软件：机器视觉的“大脑”13 4、机器视觉系统的产业链分析：产业链上中游主导机器视觉产业14 （1）上中游产业：软件开发和半导体器件是核心15 （2）下游产业分析:广泛的应用领域，稳定的市场需求16 二、机器视觉行业竞争格局：美日两系行业领跑，市场规模进一步扩大17 1、机器视觉行业三阶段发展史17 2、市场背景：工业40——工业机器人蓬勃发展18 3、美日两系公司比较：各有千秋的行业巨头19 （1）美国康耐视（Cognex Corp）：视觉读码专家19 （2）日本基恩士（Keyence）：机器视觉行业的世界领跑者20

（3）美日两系公司市场表现总结22 4、机器视觉行业的前景预测：中国市场是新爆发点22 三、中国机器视觉行业：设备需求大幅增温，国内市场潜力巨大 24 1、中国机器视觉行业成长概况：正在进入黄金增长期24 2、三大因素促进机器视觉行业发展和升级26 （1）技术层面：专利数量大增26 （2）产业政策：机器视觉迎政策“东风”27 （3）国际视角：加入国际产业链，建设智能化工厂成为必然要求29 3、国内机器视觉产业：逐渐从低端走向高端应用30 （1）国内企业概况：以代理商为主，自身业务技术有待提高30 （2）市场应用欠成熟，逐渐发展走向中国制造2025 31 4、中国机器视觉未来发展趋势32 （1）半导体行业的发展带动机器视觉行业市场32 （2）基于嵌入式的产品将取代板卡式产品33 （3）个性化的服务和方案代替标准化产品35 四、A股上市机器视觉企业剖析：精耕细作的中国机器视觉35 1、公司概况35 2、行业壁垒：企业做强做大的阻力36 （1）技术壁垒：技术密集型企业36 （2）人才壁垒：创新驱动实质上是人才驱动37

机器视觉技术的发展及其应用

机器视觉技术的发展及其应用秦亚航1，苏建欢2，余荣川1 ( 1.广西科技大学电气与信息工程学院，广西柳州545006;2.河池学院，广西宜州643006) 【摘要】机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。随着信号处理理论和计算机技术的发展，该技术迅速发展。本文介绍了机器视觉的关键技术的发展现状，其中包括光源照明技术、光学镜头、摄像机及图像采集卡、图像信号处理、执行机构等，并论述了其主要的应用领域以及存在的一些问题。【关键词】机器视觉；图像采集；图像处理 Development of Machine Vision and Applications QIN Ya-hang1，QIN Wei-nian，SU Jian-huan2，YU Rong-chuan1 （College of Electrical and Information Engineering ，Guangxi University of Science and Technology，Liuzhou 545006，China；He Chi Universiry，Yizhou643006，China）【Abstract】The characteristics of the machine vision system is to improve the flexibility and automation of production. With the development of signal processing theory and computer technology, the technology is developing rapidly. This paper introduces the development status of the key technology of machine vision, including lighting technology, optical lens, camera and image acquisition card, image signal processing, actuators, etc,and discusses its main application field and some problems. 【Keywords】Machine vision; Image acquisition; The image processing 0前言机器视觉可以理解为基于视觉技术的机器系统或学科。美国制造工程协会机器视觉分会和美国机器人工业协会的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学装置和非接触的传感器自动地接受和处理一个真实物体的图像，通过分析图像获得所需信息或用于控制机器运动的装置”[1]。机器视觉是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。

国内机器视觉的发展现状

国内机器视觉的发展现状机器视觉是最近几年新发展起来的新兴技术领域,通过利用计算机模拟人的视觉能力来进行判断和识别,它是机器人、智能装备以及自动化领域至关重要不可或缺的技术之一。目前国内的机器视觉技术和国外相比还相对落后,关键的技术设备还依赖于进口。国内大部分的机器视觉公司都集中在系统集成领域。国内机器视觉市场需求凸显,而国内机器视觉技术的滞后已无法满足国内市场的需求。机器视觉应用主要包括表面缺陷检测、产品尺寸测量、机器人视觉定位、视觉目标识别这个四大类: 表面质量的检测至关重要,产品的表面缺陷不仅影响产品外观本身,还将对产品使用性能产生影响,比如做易拉罐的镀锡板,如果表面有微小的孔洞;卫生用无纺布表面有污点;液晶玻璃面板表面有结晶;太阳能电池片有断栅或隐裂等。现代化高速的生产线,人眼无法识别或效率较低,还有高额的人工成本,都迫使生产企业进行变革,引入表面视觉检测系统,让机器来替代人工检测,大幅提高生产检测效率。产品尺寸测量大部分应用于机械加工制造领域,现代机械加工技术精益求精,大规模批量化生产,通过构建机器视觉系统,对产品外观尺寸进行检测处理,发现不合格进行剔除。随着机械加工现代化水平的日益发展,视觉尺寸检测不可或缺。

视觉图像识别技术应用广泛,互联网中的人脸识别、交通防中的车牌识别、商品中二维码条码识别、ocr文字识别等。相比视觉检测和视觉测量,视觉图像识别技术相对成熟。机器视觉定位系统主要应用机器人视觉引导,机器视觉给机器人装上大脑和眼睛,通过视觉系统引导机器人做各种不同的姿态和动作,机器人与机器视觉的融合将是未来智能装备发展的重要领域。从整个国内机器视觉发展来看,国产化程度不高,机器视觉硬件设备核心零部件主要依靠进口。机器人技术和国外相比不仅是价格上的差距。系统集成企业以中小型企业为主,大部分企业一方面代理国外设备,一方面进行系统集成,真正投入的研发力量非常有限。国内机器视觉无疑是个处于上升时期的朝阳产业,2025中国制造大战略政策支持下,机器视觉企业将加大投入力量,促进国内机器视觉技术的快速发展。本文作者:大军闲谈

机器视觉应用案例分析

机器视觉应用案例简析机器视觉的应用在近年来越加广泛，其中机器视觉检测、机器人视觉两方面的技术成为目前主要的两大技术应用领域，维视图像在此为你介绍机器视觉的部分应用实例，为大家学习提供参考。一、机器视觉两大主要应用领域 1. 机器视觉检测：机器视觉检测又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。基于通用视觉系统的角度检测 2. 机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。

基于视觉技术的机器人定位二、机器视觉10大应用实例分析 1. 基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统 EQ140-II汽车仪表板总成是我国某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报警灯和若干照明9灯是否损坏或漏装。一般采用人工目测方法检查，误差大、可靠性差，不能满足自动化生产的需要。基于机器视觉的智能集成测试系统，改变了这种现状，实现了对仪表板总成智能化、全自动、高精度、快速化的质量检测，克服了人工检测所造成的各种误差，大大提高了检测效率。 2. 金属板表面自动控伤系统金属板如大型电力变压器线圈、扁平线收音机朦胧皮等的表面质量都有很高的要求，但原始的采用人工目视或用百分表加控针的检测方法，不仅易受主观因素的影响，而且可能会给被测表面带来新的划伤。金属板表面自动探伤系统利用机器视觉技术对金属表面缺陷进行自动检查，在生产过程中高速、准确地进行检测，同时由于采用非接角式测量，避免了产生新划伤的可能。 3. 汽车车身检测系统英国ROVER汽车公司800系列汽车车身轮廓尺寸精度的100%在线检测，是机器视觉系

2020年机器视觉行业深度报告

2020年机器视觉行业深度报告导语全球机器视觉市场规模从2008 年的25 亿美元增长至2017 年70 亿美元，年复合增速为12.3%。我国机器视觉市场从2008 年进入快速发展阶段，至2017 年市场规模达65 亿元，2008-2017 年复合增速32.7%，显著高于全球水平。 1、机器视觉，开“眼”看世界 1.1、机器视觉是人工智能重要的前沿技术机器视觉是人工智能行业的重要前沿分支。机器视觉通过模拟人类视觉系统，赋予机器“看”和“认知”的能力，是机器认识世界的基础。机器视觉利用成像系统代替视觉器官作为输入手段，利用视觉控制系统代替大脑皮层和大脑的剩余部分完成对视觉图像的处理和解释，让机器自动完成对外部世界的视觉信息的探测，做出相应判断并采取行动，实现更复杂的指挥决策和自主行动。作为人工智能最前沿的领域之一，视觉类技术是人工智能企业的布局重点，具有最大的技术分布。

机器视觉在智能制造领域应用广泛，按功能主要可分为四大类：识别、测量、定位和检测。识别功能指甄别目标物体的物理特征，包括外形、颜色、字符、条码等，其准确度和识别速度是衡量的重要指标；测量功能指把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在图像中精确地计算出目标物体的几何尺寸，主要应用于高精度及复杂形态测量；定位功能指获取目标物体的坐标和角度信息，自动判断物体位置，多用于全自动装备和生产；检测功能指对目标物体进行外观检测，判断产品装配是否完整和外观是否存在缺陷。

1.2、机器视觉基本架构机器视觉（Machine Vision）是指通过光学装置和非接触传感器自动接收并处理真实物体的图像，分析后获取所需信息或用于控制机器运动的装置。通俗地说，机器视觉就是用机器代替人眼。机器视觉模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作。五大模块构筑机器视觉系统：按照信号的流动顺序，机器视觉系统主要包括光学成像、图像传感器、图像处理、IO 和显示等五大模块。光学成像模块设计合理的光源和光路，通过镜头将物方空间信息投影到像方，从而获取目标物体的物理信息；图像传感器模块负责信息的光电信号转换，目前主流的图像传感器分为CCD 与CMOS 两类；图像处理模块基于以CPU 为中心的电路系统或信息处理芯片，搭配

概述机器视觉工业五大典型应用.

概述机器视觉工业五大典型应用如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。图像识别应用。图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。图像检测应用检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。视觉定位应用