施努卡：机器视觉做不大，下一阶段的机器视觉能否突破瓶颈

一切恢复到最佳增长阶段需要时间和空间。机器视觉技术还需要找到自己的千载难逢的机会，并突破自身的热潮。机器视觉的重点是降低成本，提高性能和无限的应用领域。让我们看看机器视觉能否突破这些瓶颈？

根据美国市场研究和咨询机构Transparency Market Research发布的报告，全球机器视觉技术市场预计将从2014年的157亿美元（约合人民币1,040亿元）增长到8.40％的复合年增长率至2021年将达到285亿美元（约合人民币1,890亿元）。机器视觉系统对于实现工厂自动化是必不可少的。人眼无法满足装配定位，质量检查，产品识别，尺寸测量和高速生产线的高精度要求。

如何降低成本？有很多可以想象的空间。嵌入式机器视觉系统将是一个不错的选择。当然，系统的核心与微处理器是分不开的。自1990年代以来，微处理器，半导体技术和机器视觉技术一直呈螺旋式上升：微处理器和半导体技术是机器视觉的发源地，欧美已在其中应用了图像技术，并且它们已慢慢演变为当今的机器视觉。技术。欧美机器视觉的普及也主要体现在半导体和电子行业。现在，微处理器的性能变得越来越强大，功耗大大降低，尺寸变得更加紧凑，但是价格却没有增加。

随着今年2月推出的Raspberry Pi第三代微处理器（Raspberry Pi 3）例如，配备64位1.2GHz四核芯片和1GB内存，与Raspberry Pi 2相比，性能提高了50％。价格仍然仅为35美元（约232元人民币），即与四年前首次发布的Raspberry Pi Model B相同。将高性能，低功耗，紧凑型微处理器大量应用于嵌入式视觉系统后，单个成本有望降低一半。

当机器视觉系统集成在通用计算机上时，它涉及多种技术，例如照明，成像，图像数字化，图像处理算法，软件和硬件，并且对技术人员有很高的要求。使用嵌入式机器视觉系统，软件和硬件配置变得灵活，并且开发环境和程序更加通用。易于批量生产和扩展生产线，极大地提高了生产的灵活性，企业对机器视觉技术的普遍需求将得到快速响应。

与机器视觉有关的全球标准的相继出台加速了嵌入式系统的进程。去年6月，中国机器视觉产业联盟（CMVU）加入了G3标准。这是CMVU成为G3标准的第15个成员单位。其他成员包括：美国自动成像协会（AIA），欧洲机器视觉协会（EMVA），日本工业成像协会（JIIA），德国机械制造联合会（VDMA）等。发行了“全球机器视觉接口标准”手册并且签署“ G3相机标准”协议将缩短开发时间，降低投资成本并加快产品发布速度。

另外，为了使机器视觉能够适应“工业4.0”和将来的工厂生产，VDMA机器视觉（VDMA机器视觉）从OPC基金会（OPC Foundation）开始编写“ OPC统一体系结构机器视觉支持规范”，旨在将机器视觉系统直接集成到生产控制和IT系统中，以最大程度地发挥其作用。

工业4.0是关于连接生产技术和信息技术的，而机器视觉是为工业4.0提供信息的最重要的基本技术之一。嵌入式系统将在未来的机器视觉系统中扮演更重要的角色。他们可以实现紧凑型产品的设计，满足大多数图像处理的要求，并且与基于PC的独立系统相比，它与工厂流程的集成度更高。