機器視覺演算法有沒有前途

❶ 目前機器視覺發展到什麼水平

其實機器視覺的發展是相當緩慢的，因為近期計算機硬體發展的很快，CPU性能可以支持很大解析度圖像的計算和很復雜的演算法，好像視覺技術也發展的很快一樣，其實視覺發展的還是很慢的。
因為機器視覺使用計算機編程技術來模仿人類視覺，模仿人類的辨別能力，檢測能力；只是在很粗的粒度上進行模擬，或者說在很淺顯的水平上進行模擬，更深層次的東西大家都沒弄明白。
比如說一張圖畫裡面有若干條直線，需要數出來有幾條，這個對於人來講太容易了，是吧，但是對於計算機視覺來說，還摸不著頭腦，因為計算機沒有人類的理解能力，思考能力，他只是能很快的執行加減乘除(乘除也是用加法器湊出來的), 計算機的所有功能說白了，底層只是加減乘除而已，根本沒有思維，沒有意識，那他怎麼去數直線的根數呢？
通過數學方法的霍夫變換來實現。霍夫變換是1960-1970年之間的Paul Hough 發明的，他把空間中的所有點的坐標，轉換為許多直線方程，每個點都對應無數個直線方程，共線的點的直線方程就會重復，那麼最後數出來那些直線方程的個數超過閾值，那麼就是有多少條直線。
看明白了吧，即使數直線個數這么簡單的任務也要用這么復雜的數學變化來實現，那麼其他的比如玻璃表面的劃傷檢測呢，或者印刷品表面的漏印檢測呢，再或者機器人自動抓取是怎麼實現的的，背後都是數學演算法在支撐著，講穿了其實沒有什麼太深不可測的。
既然是有數學演算法支撐，那麼數學能解決的問題是有有限的，所以機器視覺能解決的問題也是有限的，本質上說跟人類的視覺是有根本性差別的。這些差別體現在，人類可以理解非常復雜的物體，可以在非常復雜的背景中，准確找出千變萬化的物體（例如手絹，例如糖果），這些對人來說毫不費力，但是機器視覺卻做不出來，或者說做不好。因為它缺少理解力
一旦方程無法解決，那就沒辦法了。
雖然現在深度學習很火，好像遍地開花一樣，但是深度學習也並沒有產生人類的理解能力，它也只是一種復雜的分類器而已，它用幾百萬上千萬個參數去迭代擬合復雜的圖片，以便得到正確的分類結果，但是一旦系統訓練好了，他遇到新的類別還是會分錯，他沒有自動學習能力，並且在復雜的有雜訊的背景中，識別目標的能力還是遠低於人，這都是數學方法的限制帶來的。
那麼回到主題，機器視覺是否已經無所不能，開始全面代替人工呢？ 答案是否定的。
但是可以替代那些簡單重復性的人工勞動，比如在飲料灌裝線上，挑出沒有灌滿的瓶子；在電纜生產車間，檢查電纜表面是否有破損，或者在高速行進的單一顏色布匹上，檢查出斷絲。這些都是現在數學可以解決的問題，用機器視覺也是非常合適的。
如果面對的任務不是這些簡單重復性的，例如災區搜救，照看病人，捉拿罪犯，教育孩子這些需要一定智力的活動機器就做不好了。可能等以後真正的智能出來了，才能做好。

❷ 機器視覺演算法在未來的發展趨勢如何國內有哪些專門做這個的知名企業

國內的話華漢偉業的機器視覺演算法比較有名吧，未來將在工業相機中的視覺感測器在結構設計上不斷優化；嵌入式視覺系統的應用增加工業現場編程效率；設備端深度學習模型不斷獲得壓縮與加速；設備端上計算能力的提升。這些都是其在未來的發展趨勢。 網路也有很多相關資料。

❸ 機器視覺有前途嗎

傳統製造業面臨新的顛覆，轉型升級將給中國自動化行業帶來巨大的市場機遇。而機器視覺作為自動化界高智能化產品，未來具有巨大的發展潛力。
中國的電子製造和代工廠商過去幾年正在采購大量自動化設備取代人工，以應對中國愈演愈烈的缺工現象，未來幾年這一現象將達到高潮。

❹ 機器視覺演算法，光機電控制，深入學哪個更加有前途和錢途

圖像、機器視覺的公司企業好像沒怎麼聽說過？ 看來你不怎麼關注科技的發展啊。
網路在2013年成立深度學習研究院，專門研究圖像搜索和語音搜索，圖像搜索的技術可是千萬人都在用哦，未來一切生活中的商品、衣食住行，都可以直接識別，別人穿的衣服鞋子好看，你用手機掃一下就可以知道網上的價格和哪裡有賣的了，看到別人出去玩照的照片，手機掃一下，就知道是哪個地方照的了，看到跑丟的小孩，手機掃一下，就知道是誰家的了，這些都是網路正在研發的技術。

❺ 機器視覺前景如何

機器視覺行業主要上市公司：目前國內機器視覺行業的上市公司主要有天准科技（688003）、美亞光電（002690）、精測電子（300567）、賽騰股份（603283）、矩子科技（300802）、先導智能（300450）、康鴻智能（839416）、勁拓股份（300400）等。

本文核心數據：機器視覺行業市場規模、行業上市企業營收、市場規模預測

1、行業市場規模持續增長

根據GGII數據顯示，2019年中國機器視覺市場規模65.50億元（該數據未包含計算機視覺市場規模），同比增長21.77%，2014-2019年復合增長率為28.36%。結合2020年新冠疫情背景下的經濟環境，前瞻預計2020年行業增長率不會超過20%，2020年中國機器視覺行業市場規模約79億元。

以上數據參考前瞻產業研究院《中國機器視覺產業發展前景與投資預測分析報告》。

❻ 機器視覺技術的發展趨勢

機器視覺相關技術研發與日俱增

從我國機器視覺專利技術總體申請量變化趨勢來看，機器視覺相關技術研發與日俱增。截至2020年10月21日，我國與機器視覺相關的專利申請數量為12441項。2010年機器視覺相關申請數量為215項，至2019年，申請數量達到2074項。截至2020年10月21日，與機器視覺相關的專利申請量為694項。

註：在SooPAT 輸入「機器視覺」搜索結果，2020年數據截至2020年10月21日。

—— 更多數據及分析請參考前瞻產業研究院《中國機器視覺產業發展前景與投資預測分析報告》。

❼ 機器視覺技術的發展趨勢

有人會說這些年來機器視覺技術的進步一直在提高。然而，當回望過去的35年，功能上的差異是巨大的。最早的機器視覺系統需要微計算機，而且它們的功能很有限。首先認識到微處理器的潛能的其中一個公司是物體識別系統，也是我的老母校。最早的微處理器沒有很大的計算能力，因此基本的模式識別演算法不得不被舍棄。好消息是可以做灰度級的處理演算法，但壞消息是能做灰度級的處理演算法而不能在好的灰度比例變化與壞的灰度比例變化之間做出判別。因此，除非有一個全職的工程師來管理這些設置，錯誤拒絕的數目是紊亂的，
在那個時期的其他機器視覺系統也好不了哪裡去。許多的硬體都被設計來完成更復雜的圖像處理演算法，但是，這些只是在少量演算法下才會很好工作，對於一個應用經常沒必要用最好的演算法。這些早期技術在一些應用中體現出重大的進步，比如光源，相機和物體的物理排列，特別是為自身設計的光源，還有它們之間的連接。優化分段處理是減少計算大量圖像處理演算法的關鍵。
幸運地是今天機器視覺的潛在計算技術在這些年裡取得了很大的進步。結果是產生出更多成功的應用。配備機器視覺的很多產品都是可用的。在10～15年以前可用的性能優於機器視覺工具包的視覺感測器在今天已是普遍使用了。在一些情況下，智能相機結合處理大多數計算任務的FPGA，DSP和微處理器則會更具有智能性。具有多種連接性的數字攝像機能將一台個人電腦變成一個機器視覺系統。在這里電腦可能需要配備更智能的幀採集器，它可以插在電腦上，處理大多數圖像處理任務。
在這些產品中內在的計算能力的不斷提高，基於擁有權設計的機器視覺硬體在下滑。越來越多的特殊應用機器視覺系統能由一個或另一個配備的機器視覺排列來處理。
對這篇文章作出貢獻的個人有下面這些：
Rene Voorwinden：Technical Director－Arvoo
Ben Dawson：Director of Strategic Development －DALSA (ipd)
Stephane Francois：Executive Vice President － Leutron Vision, Inc.
William Munroe：Director of Marketing－Microvision
Dr. Lutz Kreutzer：Marketing Manager －MVTec
Karl Gunnarsson：Vision Manager - SICK
Endre Toth：Director Business Development－Vision Components
您在已經在機器視覺中使用的可配置的視覺產品（智能相機，嵌入式視覺處理器，基於PC的引擎，幀採集器等等）中預見到什麼發展趨勢？
[Rene]在我看來，Arvoo在圖像處理硬體的一個主要趨勢是相機與處理器的集成。主要供應商中的許多隻提供智能相機或集成的視覺處理器，其他的是集成了一些CCD或CMOS設備。我們相信緊湊方案有市場，盡管它主要是低級的應用市場。除此之外，終端用戶的學習是非常重要的，基於智能相機的DSP或FPGA對於那些無經驗的編程者來說可以充分發揮應用開發時間的優勢。考慮到開發時間投入市場時間，用知名的操作系統，比如Linux，RT Linux，QNX或Ecos的方案通常是首選的。
來自在一個操作系統上運行的智能相機的主要問題是大多數都在一個基本用途的處理器上運行，比如Pentium Mobile，Power PC等等。這些處理器有較高的發熱性，導致在相機內部有很高的溫度。眾所周知，溫度會影響圖像處理的許多功能，這將導致損失精度和產生許多隨機雜訊。
針對高端終端應用，ARVOO將圖像獲取（比如：幀採集器）和圖像處理集成到一個視頻處理器中。這個視頻處理器被圖像處理設備分離（比如：相機）。在這個架構下，我們在允許的產熱量（大約20W）沒有影響圖像處理過程的條件下提供一個高處理能力。機架固定方案能夠很好地應用於多個相機應用，二維和三維圖像處理。在一個系統中通過千兆乙太網連接多個單元，但只允許在個寬范圍內安裝它們。
[Ben]機器視覺將繼續從降低成本和增加處理器，內存和其他組件的性能中獲利。在IPD，我們看到機器視覺中有三個發展趨勢。第一，機器視覺系統的用戶介面會引起越來越多的關注。用戶介面通常是最後考慮的，這需要從演算法設計者不斷貢獻中來建立。結果可能對設計者有意義，但對於用戶來說需要較長的時間去學習。在IPD，我們從介面開始，並通過可接受的人為因素來使得我們的視覺系統易於使用的方法來建立。
第二個趨勢是使機器視覺工具成為使用簡單的專用工具。與一個復雜的多功能的基本視覺系統相反，我們的工具針對於一類問題。這個在特定知識領域上建立，會極大地減少需要使用一個機器視覺工具的專家知識。舉個例子，一個傳統機器視覺系統有許多不同的你可能用於檢測一個零件的邊緣檢測運算元。如果你知道你正在做的，這個彈性就很好，但是讓大多數用戶不知道從哪裡開始。與此相反，我們提供知道那些需要去做和為測量選擇演算法的尺度檢測工具。我們把視覺專家知識生成一個工具包，以便用戶只是專注於他們的任務而不是變成一個視覺專家。
第三個趨勢是增加視覺系統的智能以使它能克服更多的環境變化。比如，與讓用戶去裝置一個零件到一個特殊的位置不同，我們使用視覺搜索去尋找視場里的部件。或者再比如，我們使用能不受亮度變化影響的演算法，以使部件照明簡化。結合趨勢二與三，我們有為專門應用而設計的視覺系統，比如監測標簽。在這樣的情況下，視覺系統理解最終任務，使用熟悉且適用於這個任務的介面。視覺商家必須平衡易於使用與市場大小，還有攜帶多個產品的成本。
[Stephane]技術趨勢有包含PCIe和FPGA的幀採集器，多個GigE視覺相機，圖像轉化可靠性。GigE視覺（和USB2.0）要求新的設計。市場對解決特殊應用，不論是具有諸多功能的（用於不止一個系統），還是針對特殊應用的（對單個系統易於集成），都是有需求的。對於更多特徵，價格總是會繼續下降。
[Bill] 在過去的許多年裡，機器視覺和條形碼讀取技術已經聚合到一個我們提到的智能相機或碼圖像機的新空間中。在這個新的集中技術空間中，有許多趨向涌現出，它們很可能在接下來的幾年中推動工業的發展。其中之一就是消費群中使用數字相機的增加。今天你能用手機，PDA或小於一張商業卡的超薄相機就能很容易的獲得高質量的圖像。這會刺激消費者接受數字相機，我期望在商用視覺群中看到波動。
視覺技術將變得越來越能幹，甚至易於使用且低價格。這跟在25年前緊湊顯示器出現一樣，當成千上萬的消費者開始買基於激光二級管技術的CD播放器時，結果是可靠性在提高，激光二級管價格的急劇下降使得生產條碼掃描設備的生產商逐漸增多，昂貴的氦氖激光管比便宜的二極體的小許多。就在CD播放器使用僅僅幾年之後，大多數條碼掃描器使用二級管。在今天看來，我期望看到商業視覺系統尺寸越來越小，高解析度和更低成本。作為做基層和系統的工程師來說，看到這些新視覺系統的價格下降，機器視覺應用就應當打開。
第二個技術趨勢可能是會更重要，即大力提高圖像處理軟體工具。圖像處理能力和速度的增長一直以來由硬體上的提高來驅動，因此更好的開發工具會使得軟體開發者開發更容易且更快，讓他們開發出對於一個給定應用的需求，只需要個別修改的圖像處理方案。
跟建立一個新的工業視覺系統一起的我們遇到的更多的物理復雜性可能由易於使用的軟體控制選擇所替代。這對做基層的工程師有利，會幫助打開智能相機和條碼圖像機的新的應用。
[Lutz] 我們看到與潛在技術相關的一些趨向包括：雙核－對於使用並行軟體64 CPU/64 Bit XP來說是基本需求，全面支持64Bit的增長速度，更多處理空間，更大的圖像。