2025-02-17 新品 0
在下游系统集成的核心环节，视觉技术扮演着至关重要的角色，本篇深度探讨了这一领域。十三、视觉技术
56． 定义与功能：机器人智能感知
机器视觉（Machine Vision），作为机器人的眼睛，它通过计算机模拟人类眼睛的图像采集过程，实现对环境信息的识别和理解。它是工业自动化中不可或缺的一部分，能够执行复杂任务，如图像识别、定位、测量和检测。
57． 功能展开：高效识别与精确操作
机器视觉以其卓越的性能，为多个应用场景提供强有力的支持。这包括但不限于：
识别（Identify）：准确辨认目标物体的物理特征，如形状、颜色、字符、二维码等。其关键在于极高的准确率和快速响应能力。
定位（Guide）：获取目标物体在空间中的精确坐标和角度信息，以便进行后续操作。此功能要求同时具备高精度和快速处理能力。
测量（Gauge）：将图像数据转换为标准单位，从而实现对目标物体尺寸、高度可靠地进行测量。这对于小型零件、高精度需求以及复杂几何结构尤为关键。
检测（Inspect）：专注于产品外观缺陷检验，包括装配误差、印刷错误以及表面形态异常等问题。
这些功能相较于人类视觉具有显著优势，如更快的地图像采集速度，更高的地图像分析准确性，更强的事故适应性，以及更稳定的工作表现，因此广泛应用于生产线上的质量提升与成本控制中。
58． 市场规模与增长潜力
截至2019年，全世界市场规模达到了700亿美元，而中国市场达到100亿美元，这些数字预示着该行业仍然处在高速发展阶段。在全球范围内，中国已经成为继美国、日本之后第三大市场，并占据了全球份额的大约7%。
59． 行业分工：消费电子领跑
目前最主要应用领域包括消费电子47.5%、汽车10.2%、食品10.1%及医疗10.1%，其中消费电子产业占据了领先地位，其次是汽车制造业。随着技术进步，这些行业将继续推动机器视觉产业链向前发展。
60． 产业链构建：上游基础设备、中间层解决方案下游智能化整合
从上游看，我们有光源及配件供应商如照明设备厂家；工业相机制造商；镜头设计师；图像采集卡生产商以及专业软件开发公司。而中间层则集中提供针对不同行业需要的一站式解决方案，其中包含整套系统设计与实施服务。在下游，我们见证了各行各业逐步向智能化生产线迈进，将各种传统制造流程融入到数字化管理体系之中。
