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：机器人智能之眼
56． 定义与功能解析：模拟人类视觉，赋能机器人行动
机器视觉（Machine Vision），作为现代工业中不可或缺的组件，被誉为机器人的眼睛。通过高效的图像采集和先进算法处理，它能够模拟人类眼睛的功能，从而实现对环境信息进行精准识别和分析。这种技术不仅能够提升生产效率，还能确保产品质量。
57． 应用广泛：从识别到检测，再到定位与测量
机器视觉在实际应用中，其主要功能可概括为四大类：
识别（Identify）：精准地辨别物体特征，如形状、颜色、文字等，以满足各种需求下的高效快速识别要求。
定位（Guide）：提供目标物体位置及角度数据，为后续操作提供精确指导。
测量（Gauge）：将图像中的信息转换为标准单位，以确保高度精度和小尺寸测量能力。
检测（Inspect）：发现并报告产品外观上的缺陷，如表面装配错误、印刷瑕疵以及形状异常等。
这些功能结合起来，不仅可以增强生产过程中的自动化水平，也有助于降低成本，并促进整个产业数字化转型。相较于人类观察，机器视觉具有更快的速度、高达百分之九十以上的准确率，以及对复杂环境条件下的适应性。
58． 市场前景：全球700亿美元，中国市场潜力巨大
作为新兴产业之一，目前市场规模已达到了全球700亿美元，而中国市场也逐渐崛起，在2019年达到103亿元人民币。这预示着中国正成为继美国、日本之后第三个大的应用市场，并占据了全球份额的大约七分之一。
59． 行业热点：消费电子领跑，汽车行业紧随其后
截至目前，最具活跃性的应用领域包括消费电子(占比47%)、汽车制造(占比10%)以及食品加工(占比10%),医疗设备(同样占比10%)等。在这些行业内，消费电子是最主要的一个应用领域，其次是汽车行业，这两者共同构成了近半数的人工智能解决方案需求。
60． 产业链布局：上游零部件、中游系统整合、下游智能制造融合
从上游看，我们看到光源及相关配件、工业相机镜头及其它关键元件都是推动整个生态健康发展所需。而中间层则以解决方案形式整合各项资源，为不同行业提供完善服务；而下一环则是在各行各业实现真正意义上的智能制造，将一切需要的人工智慧支持融入生产线，使得每一步都尽可能接近理想状态。
