机器视觉—机器代替人眼来做测量和判断
根据美国制造工程师协会(SME)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA)自动化视觉分会关于机器视觉的定义：机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器，自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。在一个典型的机器视觉系统中，光源及光源控制器、镜头、相机等硬件部分负责成像，视觉控制系统负责对成像结果进行处理分析、输出分析结果至智能设备的其他执行机构。
相对于人类视觉，机器视觉具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度和速度。尤其是机器视觉的灰度分辨率很强，一般可以使用256灰度级，其采集系统具有10bit、12bit、16bit等灰度，可以弥补人类视觉在灰度分辨上的缺陷(64灰度级)；机器视觉现有4K*4K的面阵摄像机和8K的线阵摄像机，通过备置各种光学镜头，可以观测小到微米、大到天体的目标；另外随着工业相机技术进步，机器快门时间速度加快达10微秒级别，高速相机帧率可超过1000以上。
机器视觉的诸多应用场景和功能，均可归为四种基本功能——识别、测量、定位和检测。从难度来说，检测技术难度最高，识别难度值最低。
识别：视觉技术可以读取字母、数字、字符。零件标识和识别机器视觉系统可以读取条码 (一维)、数据矩阵代码 (二维)、直接部件标识 (DPM) 和零件、标签与包装上印刷的字符。先由光学字符识别 (OCR) 系统在不知情的情况下读取字母、数字、字符，然后由字符验证 (OCV) 系统确认字符串的存在。
测量：测量距离和位置以评估是否符合规格。测量应用中的机器视觉系统计算测量对象上两个点、多个点或几何位置之间的距离以确定这些测量是否符合规格。如不符合标准，视觉系统向机器控制器发送失败信号，触发拒绝机制以将对象从生产线上弹出。
定位：定位在机器视觉应用中关键的第一步，通过模式匹配技术在相机视野中找到关注的对象或特征。如模式匹配软件工具无法精确定位图像中的零件，则无法进行识别、引导、检查或测量。
检查：识别缺陷、异常和其他制造缺陷。检查应用中的机器视觉系统用于检测制造的产品中的缺陷、污染、功能缺陷和其他异常。
机器视觉的产业链可以按上中下游进行区分，上游是机器视觉底层开发商，即核心零部件及软件提供商，其中核心零部件主要包括光源、相机、镜头、图像采集卡，软件主要是指图像处理软件；中游是机器视觉二次开发的系统集成和软件服务商；下游的应用领域就十分广泛了，涉及到多种制造及服务行业。机器视觉系统产品成本构成的主要部分是核心零部件以及软件开发，两项分别占据整体成本的45%与35%，零部件及软件开发占据了80%的比例，是产业链中绝对的核心环节和价值获取者。
机器视觉快速发展，行业需求快速提升
1969年，第一片CCD图像传感器诞生，为机器视觉行业开启了数码图像采集的大门，CPU、DSP等图像处理硬件技术进步，国外机器视觉开始发展。相比全球，中国的机器视觉相关技术由于起步较晚而发展较慢，国内机器视觉的发展进程起步于中国工业化加速时期，行业启蒙于1990s，2003年以前以代理国外品牌业务为主，2004-2012期间国内市场快速发展，企业争先涌出，2013年之后中国正式成为继欧美、日本之后机器视觉的第三市场，正处在快速发展阶段。
机器视觉全球市场规模从2010年的31.7亿美元增长至2020年的107亿美元，年复合增长率为14.47%。从地区分布来看，机器视觉市场规模最大的为欧洲地区，占全球的36.4%；北美和亚太地区分别占比为29.3%、25.3%，南美、中东、非洲地区的占比为9.1%。受益于全球制造中心向中国转移，中国机器视觉市场发展迅速，将成为欧洲、北美和日本外另一个国际机器视觉厂商的重要目标市场。
与全球机器视觉行业相比，国内机器视觉行业起步晚，1999-2003年是我国机器视觉发展的启蒙阶段，开始出现跨专业的机器视觉人才，2004年后进入发展初期，机器视觉企业开始探索与研发自主技术和产品，同时取得一定的突破。经历十年，中国机器视觉产业逐步迈向高速发展阶段。早期国内机器视觉行业竞争格局较分散，在上游核心零部件方面国外企业占据更大的市场份额和规模优势。虽然经过近30年的发展，机器视觉行业在我国已经取得了一定的成绩，行业也初步形成一定的规模，但本土机器视觉企业在研发技术实力、市场竞争力上较国际品牌产品仍有较大差距和未来发展空间。
《中国机器视觉产业全景图谱》显示，目前进入中国的国际视觉品牌超过200家，中国本土的机器视觉品牌为100余家，各类产品代理商超过300家，系统集成商超过100家，国内机器视觉企业主要在产品代理以及系统集成领域进行竞争。国内机器视觉企业销售额在1000-3000万范围的企业数量最多，占国内机器视觉企业总数的31.8%；3000-5000万的企业数量最少，占比13.2%；销售额1亿以上的企业占比为16.5%；1000万以下的企业占比19.8%；销售额 5000万-1亿的企业占比18.7%。
随着大批机器视觉核心零部件研发厂商涌现，努力打造了中国创造的机器视觉产品，半导体、LCD、烟草、印刷、汽车等多个行业的广泛应用，国内企业的产品在实践中不断成熟与完善。2015-2018 年，中国机器视觉行业市场规模增速较快，维持在40%以上。根据中商产业研究院预测，2020年中国机器视觉市场规模为115亿元，同比增速11.65%。2015-2020年复合增长率为37.97%，较全球机器视觉行业2015-2020年复合增长率高24.31%。
在人口老龄化严重、人工成本加重的情况下，国家越来越注重智能制造的发展，为高端装备、人工智能、自动化生产等领域发布各项政策规划支持行业发展，充分支持智能制造行业的产品研发和市场扩展。从2013年起，国家陆续发布相关政策与规划为机器视觉行业提供支持。2016年发布的《智能制造“十三五”发展规划》，提出十大重点任务，加快智能制造装备发展并推动重点领域智能转型。2019年发布的《加快培育共享制造新模式新业态，促进制造业高质量发展的指导意见》，提出要求支持平台企业积极应用人工智能技术，发展智能检测功能，不断提升制造全流程的智能化水平。此外，随着机器视觉技术和产品不断扩张下游应用领域，客户对机器视觉的标准提出更高要求。我国在持续制定机器视觉行业相关标准，机器视觉产业联盟于 2020 年发布了《工业镜头术语》及《工业数字相机术语》两项团体标准，进一步推动国内机器视觉标准的制定。同时《智能制造机器视觉在线检测通用要求》国家标准正在征求意见，而《智能制造机器视觉在线检测测试方法》国家标准在起草当中。
中国自主技术突破，百迈打造完全自研通用工业视觉平台
百迈创建于2015年，聚焦视觉底层算法技术，持续8年迭代，拥有自主底层算法库，现有VisionPK和VisionOK两大视觉平台，及TQM视觉质量管理平台，完全自研底层算法和零代码拖拽式视觉平台。提供行业一站式、整厂统一的视觉解决方案，已全面覆盖3C电子、半导体、新能源汽车等行业。
百迈推出的第三代VisionPK通用视觉检测平台，向各行业提供高性能、可配置的标准“视觉眼睛”。VisionPK平台具有一站式交钥匙的端对端解决能力，可以覆盖全工艺段产线流程，统一用户良率管理的可视界面。不仅可以覆盖各行各位的视觉检测应用需求，其开放弹性的业务模式更促进了行业生态协作。改变以往陈旧模式，制造业用户可以灵活高效部署方案，云端大数据管控，从而高质量低成本快速地交付业务。
VisionOK是百迈新推出的兼具易用性与高性能的工业级轻量型定位测量通用机器视觉系统。可以高速运行、实时控制、可编辑配置地执行工作，轻轻松松完成定位、测量、读码和外观等常规检测任务。
目前应用案例包括OLED Demura、屏幕点亮AOI、丝印后CG盖板、CELL边缘、超声波指纹模组AOI、柔性FPC外观、半导体行业Wire bonding检测、半导体行业FPC外观检测、新能源行业电池极耳焊接检测等。
