机器视觉技术在中国的发展状况

1. 机器视觉技术在中国的发展状况

　　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》分析认为，机器视觉发展早期，主要集中在欧美和日本。随着全球制造中心向中国转移，中国机器视觉市场正在继北美、欧洲和日本之后，成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。在中国，机器视觉应用起源于20世纪80年代的技术引进，半导体及电子行业是机器视觉应用较早的行业之一，其中大都集中在如PCB印刷电路组装、元器件制造、半导体及集成电路设备等，机器视觉在该行业的应用推广，对提高电子产品质量和生产效率起了举足轻重的作用。

　　目前，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围几乎涵盖国民经济的各个行业，其中包括：工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等领域。而工业领域是机器视觉应用比重最大的领域，其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。

　　前瞻产业研究院发布的机器视觉产业研究报告分析认为，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。

　　中国的电子制造和代工厂商过去几年正在采购大量自动化设备取代人工，以应对中国愈演愈烈的缺工现象，未来几年这一现象将达到高潮。台资工厂纷纷选择提高自动化程度，其自动化换装高潮将在未来2-3年内到来，必将为机器视觉产品在该行业的应用带来新的增长点。前瞻预测，未来几年我国机器视觉行业市场规模将继续保持稳定增长，预计2016年达到近38亿元。

　　总体来说，机器视觉行业市场前景比较良好，处于增长期，希望我的回答可以帮助到你。

2. 机器视觉行业发展前景

　　前瞻产业研究院发布的《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》分析认为，机器视觉发展早期，主要集中在欧美和日本。随着全球制造中心向中国转移，中国机器视觉市场正在继北美、欧洲和日本之后，成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。在中国，机器视觉应用起源于20世纪80年代的技术引进，半导体及电子行业是机器视觉应用较早的行业之一，其中大都集中在如PCB印刷电路组装、元器件制造、半导体及集成电路设备等，机器视觉在该行业的应用推广，对提高电子产品质量和生产效率起了举足轻重的作用。

　　目前，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围几乎涵盖国民经济的各个行业，其中包括：工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等领域。而工业领域是机器视觉应用比重最大的领域，其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。

　　前瞻产业研究院发布的机器视觉产业研究报告分析认为，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。

　　中国的电子制造和代工厂商过去几年正在采购大量自动化设备取代人工，以应对中国愈演愈烈的缺工现象，未来几年这一现象将达到高潮。台资工厂纷纷选择提高自动化程度，其自动化换装高潮将在未来2-3年内到来，必将为机器视觉产品在该行业的应用带来新的增长点。前瞻预测，未来几年我国机器视觉行业市场规模将继续保持稳定增长，预计2016年达到近38亿元。

　　总体来说，机器视觉行业市场前景比较良好，处于增长期。

　　希望我的回答对您有所帮助。

3. 机器视觉行业在国内多少年了？

在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。制造业不断增长引爆全球机器视觉技术市场。在制造业向智能化转型升级中，机器视觉更是迎来发展良机。依托于智能制造，机器视觉市场需求将再度爆发。
据前瞻产业研究院发布的《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，2016年全球机器视觉系统及部件市场规模约45.7亿美元，2011-2016年复合增长率10%。预计2018年全球市场规模或达55亿美元。从产业地区分布看，2016年全球机器视觉产业主要分布于德国、美国和日本地区，占比分别为30%、24%和14%。

中国机器视觉产业起步晚，市场基数小，但发展速度快，目前中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，是继美国和日本之后的全球第三大机器视觉市场，应用范围几乎涵盖国民经济的各个行业。而工业领域是机器视觉应用比重最大的领域，其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。
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。2013年达到14.9亿元，2014年约18.8亿元，2015-2017年行业进入快速发展阶段，规模分别达到了24.2亿元和32.5亿元和42亿元。

根据调查统计，现在已进入中国的国际机器视觉品牌已近200多家，中国自有的机器视觉品牌也已有100多家，机器视觉各类产品代理商超过了300家，专业的机器视觉系统集成商也有100多家。
但是，国内机器视觉企业的水平与国际上仍有很大的差距，以至于一些国内的企业购买了机器视觉系统，还要花费昂贵的费用聘请国外的系统集成商。集成系统供应商中在视觉产品的选择方面，依然较青睐于国外品牌。
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。

4. 如何看待国内机器视觉行业的发展

行业部分：
1.目前机器视觉在国内更多是的工业自动化的应用，另一个用的还比较多一些的是医疗设备。
2.机器视觉目前比较成熟的应用还主要集中在定位、尺寸测量、OCR/OCV、特征有无等领域，至于外观缺陷检测是一个有很大检测需求，但是还很难做到批量或者准备的检测应用（主要还是缺陷的特征的差异性如划痕、以及产品的多样性复杂性造成的）。
3.视觉的市场需求目前尚未饱和，还有很大的空间。一方面是人力成本的提高，改善劳动强度的需求，另一方面于产业增值有很大的关系，比如一般的工业自动化设备增加上视觉部分一般而言立马显得“高端大气上档次”了，正如当年的PLC等东东刚用起来的一样的效果。

5. 学习机器视觉发展前景如何

最早的测量是点，后来发展到线，而机器视觉可以一下子取到面，所以在单位时间内，机器视觉的数据采集量是巨大的，远远超过传统技术。他的精度也在不断的提高，所以将来会逐步取代传统技术，是一门新兴的，很有前途的方向。

怎么学？我想，最好是有项目，一边做一边学效果会很好

价格。这个相差很大，不同的项目几千到几百万都可能。

做得好的，国内大恒，凌云等等，南方也有不少，说实话也说不上好，大家也都处于开始阶段，主要是代理国外产品，照搬国外技术。当然大家也都在尝试自己的研发，也有一些自主产品出现了。我相信自主产品成熟后，会大大推动机器视觉的发展，因为成本降低下来了。

不给我分，我投诉你哈，好好努力，祝你成功哈！！！

6. 机器视觉这个行业发展现状和前景怎么样，机械电子硕士就业或者读博选择这个领域怎么样，给个建议

关于机器视觉行业[镜头篇] 
     在机器视觉领域，百万像素工业镜头以日本Computar镜头最为出众。
日本Computar是全球著名工业镜头供应商，computar工业镜头性价比高，性能稳定，被广泛应用于工业生产和安防领域。
     像素级别在不断提升，但需要注意的是，清晰度包括镜头中心及边缘的清晰度。“从光学原理上讲，镜头中心像素肯定是最高的，边缘会有所降低，但要保证整个画面都是在100万像素以上，这是研发的重点，”如果在一个实际的视频画面中，中心与两边的画面清晰度差别太大的话，这就说明了镜头的边缘清晰度效果不是很好。 
       而在提高了像素水平之后，可能会牺牲如通光量(F值)、红外矫正等一些性能。“目前，各镜头厂商竞争焦点在于保证高像素前提下，如何具备良好的通光量”， “如我们一款2.8-8mm左右的标清镜头，其F值是9.05，同样一款的高清镜头，其F值只能做到1.2，这是由光学原理所决定的，清晰度高的镜头的F值已达不到这么大了，” 
      百万像素摄像机的夜间监控效果一直是用户关心的重点，镜头厂商也考虑到了这点需求。如果百万像素镜头没有日夜两用功能的话，晚上则会容易出现变焦情况。因此，在原有型号百万像素镜头的基础上增加日夜两用功能是一些厂商今年的研发重点，如富士能等。日夜型镜头和普通型镜头的主要区别在于其所采用的镜片玻璃材质和镀膜处理等技术的不同。 
       另外，一些摄像机厂商之所以能够推出透雾型摄像机，最重要在于镜头厂商的支持。有些镜头厂商增加了透雾新技术，使得百万像素镜头适应范围更加广泛。目前市场上高清摄像机大多采用IP接口，编码、传输、解码的过程造成了“延时”的叠加，使得在物距不同目标之间切换时，对镜头的聚焦成了用户最为头疼的问题，镜头厂商在自动聚焦方面下功夫，一定程度上缓解了延时问题，大大提高了目标捕捉速度。当前，百万像素镜头产品还处于市场导入期，尽管已经在技术上取得了进步，但是仍然存在诸多需要改进的方面，除了如上所言的通光量问题，还有焦距覆盖范围不足、产品线不够全面等，对于国内外镜头厂商而言，百万像素镜头技术还有很大的发展空间。

     另外，这个行业视觉软件很重要，它技术性强，成本低，很适合创业者。。

7. 机器视觉发展历程如何？

机器视觉起源于上世纪 50 年代，Gilson 提出了“光流”这一概念，并基于相关统计模型发展了逐像素的计算模式，标志着 2D 影像统计模式的发展。
1960 年，美国学者 Roberts 提出了从 2D 图像中提取三维结构的观点，引发了 MIT 人工智能实验室及其它机构对机器视觉的关注，并标志着三维机器视觉研究的开始。
70 年代中期，MIT 人工智能实验室正式开设“机器视觉”课程，研究人员开始 大力进行“物体与视觉”相关课题的研究。1978 年，David Marr 开创了“自下 而上”的通过计算机视觉捕捉物体形象的方法，该方法以2D的轮廓素描为起点， 逐步完成 3D 形象的捕捉，这一方法的提出标志着机器视觉研究的重大突破。
80 年代开始，机器视觉掀起了全球性的研究热潮，方法理论迭代更新，OCR 和智能摄像头等均在这一阶段问世，并逐步引发了机器视觉相关技术更为广泛的传 播与应用。
90 年代初，视觉公司成立，并开发出第一代图像处理产品。而后，机器视觉相 关技术被不断地投入到生产制造过程中，使得机器视觉领域迅速扩张，上百家企业开始大量销售机器视觉系统，完整的机器视觉产业逐渐形成。在这一阶段， LED 灯、传感器及控制结构等的迅速发展，进一步加速了机器视觉行业的进步，并使得行业的生产成本逐步降低。
2000 年至今，更高速的 3D 视觉扫描系统和热影象系统等逐步问世，机器视觉的软硬件产品蔓延至生产制造的各个阶段，应用领域也不断扩大。当下，机器视觉作为人工智能的底层产业及电子、汽车等行业的上游行业，仍处于高速发展的阶段，具有良好的发展前景。
国内机器视觉起步晚，目前处于快速成长期。国内机器视觉源于上世纪 80 年代 的第一批技术引进。自 1998 年众多电子和半导体工厂落户广东和上海开始，机器视觉生产线和高级设备被引入我国，诞生了国际机器视觉厂商的代理商和系统集成商。中国的机器视觉发展主要经历了三个阶段。
第一个阶段是 1999 年-2003 年的启蒙阶段。这一阶段的中国企业主要通过代理 业务对客户进行服务，在服务的过程中引导客户对机器视觉的理解和认知，借此 开启了中国机器视觉的历史进程。同时，国内涌现出的跨专业机器视觉人才也逐 步掌握了国外简单的机器视觉软硬件产品，并搭建起了机器视觉初级应用系统。在这一阶段，诸如特种印刷行业、烟叶异物剔除行业等率先引入了机器视觉技术， 在解放劳动力的同时有效推动了国内机器视觉领域的发展。
第二个阶段是 2004 年-2007 年的发展阶段。这一阶段本土机器视觉企业开始起步探索由更多自主核心技术承载的机器视觉软硬件器件的研发，多个应用领域取得了关键性的突破。国内厂商陆续推出的全系列模拟接口和 USB2.0 的相机和采集卡，以及 PCB 检测设备、SMT 检测设备、LCD 前道检测设备等，逐渐开始 占据入门级市场。
第三个阶段是 2008 年以后的高速发展阶段。在这一阶段众多机器视觉核心器件 研发厂商不断涌现，一大批真正的系统级工程师被不断培养出来，推动了国内机器视觉行业的高速、高质量发展。
随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势迎来快速发展。机器视觉的应用已经从当初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。

8. 中国机器视觉系统有哪些发展趋势？

国内机器视觉研究的现状及发展趋势：早前，由于使用机器视觉的行业在我国本身就属于新兴领域，再加之视觉产品技术的普及推广不够，导致机器视觉的应用几乎是空白，即便有也只是低端方面的｡目前，随着我国配套基础建设的完善，以及技术与资金的不断积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近年来在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆尝试，逐步开始了工业现场的应用，如制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域，但真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用和发展空间还很大。
随着机器视觉技术的不断发展和推进，近年来，国内很多科研机构在机器视觉方面取得了优异成果｡例如，由北京中泰通科技发展有限公司和上海交通大学联合研制的Super—DⅡ型排爆机器人，是国家“863”计划项目支持开发的具有自主知识产权的最新实用型产品｡该机器人采用四个低光CCD摄像头，分别在机械手、爆炸物销毁器、车体前端和车体顶部的云台上各安装一个，这四个摄像头组成多方位的立体摄像观察系统，通过无线通信或有线通信方式将观察到的画面传输到操作系统的视频显示器上，便于操作人员操控机器人工作｡由于机器人的视频监控系统采用四画面切换技术，既可以单幅画面显示，又可以四幅画面同时显示，从而为操作人员掌握系统信息提供了支持和帮助。
当前，视觉技术在我国应用较多的是车牌识别｡不少科研机构或公司在车牌识别方面都已经逐渐开发出自己的产品，如北京绿睿科技公司、陕西维视公司、昆明利普视觉公司等｡其中，较具代表性的有北京绿睿科技公司研发的车牌识别系统。