自动化机器视觉工业检测

机器视觉全球市场如雨后春笋般崛起，主要分布在北美、欧洲、日本、中国等地区。据统计数据，2014年至2016年，全球机器视觉系统及部件市场年均复合增长率高达12%。而机器视觉系统集成市场则更加庞大，约为视觉系统及部件市场的6倍之多。随着全球制造中心向我国转移，目前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场。据中国视觉产业联盟，2018年我国机器视觉行业销售额达到83亿元，较2013年翻了3倍，年复合增长率达 33.54%。

中国机器视觉技术的发展始于80年代的技术引进，而1998年算是机器视觉系统的开端，因半导体工厂而整线引进。2006年以前，国内机器视觉产品主要集中在外资制造企业，规模较小。然而，从2006年开始，随着工业机器视觉应用的客户群逐渐扩大到印刷、食品等检测领域，市场规模开始高速增长。LED灯、传感器及控制结构等的迅速发展，更是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。

在机器视觉中，缺陷检测功能是其应用得最多的功能之一，主要用于检测产品表面的各种信息。在现代工业自动化生产中，每个制程都存在一定的次品率，虽然比率很小，但相乘后却成为企业难以提高良率的瓶颈。因此，及时检测及次品剔除对质量控制和成本控制是非常重要的，这也是自动化机器视觉工业检测成为制造业进一步升级的重要基石。

传统的机器视觉主要依靠人来分析和建立逻辑，而深度学习的自动化机器视觉工业检测则通过多层感知机模拟大脑工作，构建深度神经网络（如卷积神经网络等）来学习简单特征、建立复杂特征、学习映射并输出，深度学习的到来为自动化机器视觉工业检测带来新的突破，而虚数科技也发迹于这个时候。机器视觉目前主要应用在消费电子、汽车制造、食品包装、制药业等领域，其中又以消费电子和汽车制造领域为主，应用占比分别为46.60%、10.20%。

在自动化机器视觉工业检测具体应用上，消费电子行业有圆晶切割、3C表面检测、触摸屏制造、AOI光学检测、PCB印刷电路、电子封装等；汽车制造行业有车身装配检测、面板印 刷和质量检测、字符检测、零件尺寸精密测量、零部件/配件表面缺陷检测等。随着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件推向市场，深度学习对机器视觉的赋能会越来越明显。提质、增效、降本是智造升级的源动力，随着我国步入老龄化社会，企业用工成本上升，“机器替人”已成为必然。