当今社会，随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好更精确地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。GLCM共有14种纹理特征，对比度、相关性、能量(和同质性是不相关的，所以，为减少计算量，提高特征分类精度，常取这4个特征作为GLCM特征。GLCM在图像的纹理分析中占有重要的地位，在特征提取和缺陷检测等方面有着广泛的应用。 结构法。结构法是建立在纹理基元理论基础上的，认为复杂的纹理是由一些在空间中重复出现的最小模式即纹理基元执照一定的规律排列组成。结构方法主要有两个重要问题：一是纹理基元的确定；二是纹理基元排列规律的提取。最简单的纹理基元是单个的像素，也可以是图像的灰度均质区域，此外，Vilnrotter等人[99]采用边缘重复数组来提取基元，Hsu等人[100]利用自相关函数和小波变换系数提取基元，等等。确定基元后需要提取基元的特征参数和纹理结构参数作为描述图像纹理的特征。基元的特征参数有面积、周长、离心率、矩量等，结构参数则由基元之间的排列规律确定；基元的排列规则是基元的中心坐标及基元之间的空间拓扑关系，可从基元之间的模型几何中得到，也可以通过基元之间的相位、距离等统计特征中得到，较复杂的情况可以用句法分析、数学形态学等方法。USB、串口、并口是计算机和外设进行通讯的常用接口，但对于数据量大的图像来说，串行RS-232协议难于达到图像采集实时性要求。USB口即使能满足所需速度，但要求外设必须支持USB协议，而USB协议与常用工程软件的接口还不普及。IEEE-1394接口具有廉价，速度快，支持热拔插，数据传输速率可扩展，标准开放等特点，在众多领域得到了广泛的应用。但随着数字图像采集速度的提高、数据量的增大，原有的标准渐难以满足需求。为了简化数据的连接，实现高速、高精度、灵活、简单的连接，在National Semiconductor公司等多家相机制造商共同制定推出了Camera Link标准。Camera Link是专门为数字摄像机的数据传输提出的接口标准，专为数字相机制定的一种图像数据、视频数据控制信号及相机控制信号传输的总线接口，其最主要特点是采用了低压差分信号(LVDS)技术，使摄像机的数据传输速率大大提高。 而相比传统的定位方式，工业视觉软件用于自动化生产中的定位精度更高，定位结果更稳定、更可靠、更智能化，可以为为工业生产带来产品质量的提升以及带来产量的增加；并且，工业视觉软件的定位速度相比起传统的定位方式来说，速度上也有了较大的提升。速度提升了，在降低厂家生产成本的同时，也能全方位满足厂家24小时不停机生产的需求。可以这样说，工业视觉软件不仅推动了工业视觉技术和工业生产的快速发展，同时也让工业生产企业真正的从中受益。以此同时，工业生产的快速发展也能够进一步的刺激了工业视觉产品的销售，这使工业视觉行业，得到长期的持续增长，形成完善的产业链，推动工业4.0的火速发展。自动化激光打标机适用于机电零部件标识，适应零件的加工后的光滑平面的蚀刻，自动化激光打标机采用独特的机构设计，光具座X/Z轴可自动左右移动，提高工作效率。实现平面批量打标，也适应零件的未加工面（粗糙面）的蚀刻。目前出现了一些改进的LBP算法。Tan等人[76]提出了局部三值模式(LTP)，即通过设定阈值将邻域与中心相似的状态作为中间状态，从而将扩展局部邻域关系为三种状态。在此基础上，Nanni等人[77]将局部关系扩展到四种状态。也有学者将LBP由传统的2维特征改进到3维特征主要用于视频分析[78-80]。此外，有学者将LBP表达的局部信息与其他信息或算法结合构成联合特征量，如Tan等人[81]联合LBP特征和Gabor小波特征进行人脸的识别，Huang等人[82]将LBP和SIFT算法结合用于人脸的3维识别。贺永刚[83]提出了一种多结构的局部二值模式，该算法结合各向同性采样和各向异性采样对局部二值模式进行扩展，利用图像金字塔提取纹理图像的微结构和宏结构信息。在钢板表面缺陷检测领域，美国Westinghouse公司采用线阵CCD摄像机和高强度的线光源检测钢板表面缺陷，并提出了将明域、暗域及微光域3种照明光路形式组合应用于检测系统的思路。这些系统可识别的缺陷种类相对较少，并且不具备对周期性缺陷的识别能力。美国Cognex公司研制成功了iS-2000自动检测系统和iLearn自学习分类器软件系统。这两套系统配合有效改善了传统自学习分类方法在算法执行速度、数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足；Parsytec公司为韩国浦项制铁公司研制了冷轧钢板表面缺陷检测系统HTS，该系统能对高速运动的热轧钢板表面缺陷进行在线自动检测和分级的系统，在连轧机和CSP生产线上取得了良好的效果[23]；英国European Electronic System公司研制的EES系统也成功地应用于热连轧环境下的钢板质量自动检测[24]。EES系统实时地提供高清晰度、高可靠性的钢板上下表面的缺陷图像，最终交由操作员进行缺陷类型的分类判别。国内北京科技大学的高效轧制国家工程研究中心也在进行钢板表面质量检测系统的研制，对其常见缺陷类型进行了检测与识别，取得了一定的研究成果，东北大学、上海宝钢集团公司、武汉科技大学等科研院所研究了冷轧钢板表面缺陷的检测系统，重庆大学对高温连铸坯表面缺陷进行了研究。它们其中之一都不是任何其他两个的子集。计算机视觉是计算机科学的一个分支，而机器视觉是系统工程一个特殊领域。机器视觉没有说明要使用计算机，但是在获取高速处理速度上经常会使用特殊的图像处理硬件，这个速度是普通计算机所不能达到的。机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，进行判定，实现自动识别功能。（文章来源于贤集网）

工业4.0时代，针对市场零件生产越来越趋于精密化，而用人成本不断增高，人工效率及稳定性也不高，误检、漏检比率高。在目前的市场，推出基于机器视觉的检测方法，检测原理是通过CCD相机拍照，软件进行图像分析，这种方法高效、高速、非接触的检测。就例如螺丝螺母对于品质要求极为严格，而且，螺丝螺母的使用量一般都很大，一般都是大批量生产，这时外观检测依靠人工是完全应付不过来的，所以只能采用光学影像检测设备来进行品质检测。 实现的过程如下：1.采集图像→图像预处理→轮廓匹配→位置补正→螺纹检测→数据判断→数值显示。如下图，利用我们自主研发的软件就可以轻松检测出螺丝的圈数为5圈。总结：在视觉检测中，处理的过程一般包括图像输入、图像定位、检测工具、输出结果。在本次案例中，图像定位的工具是轮廓匹配与位置补正，检测工具是螺纹检测，结果是显示螺纹的圈数。在应用的过程中，要灵活的运用各工具之间的搭配使用，才能做到融汇贯通，熟能生巧。 机器视觉定位如何在线检测螺丝、螺母的缺陷螺丝螺母外观检测设备特点：1.检测效率可到到300-1200个/分钟2.检测精度最高可达±0.02mm3.检测准确性可达99.9%4.自动上料，下料，无需人工操作。外观检测设备，就是专门检测产品外观的设备。例如产品外观尺寸，瑕疵，缺陷，划痕，毛刺，污点，变形等等。 当今工业生产制造，由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷，这种方法由于人工的限制和技术的落后，不仅检测产品的速度慢、效率低下，而且在检测的过程中容易出错，从而导致了检测结果的不合格。随着计算机技术的发展；出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好更精确地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。机器视觉技术的应用更多是为了提高生产效率，降低人力成本。因此，工业生产和管理中的某些人工环节正逐渐被机器人代替。（文章来源于贤集网）

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。 机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、 相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 在检测行业，与人类视觉相比，机器视觉优势明显：1、精确度高：人类视觉是64灰度级，且对微小目标分辨力弱；机器视觉可显著提高灰度级，同时可观测微米级的目标。2、速度快：人类是无法看清快速运动的目标的，机器快门时间则可达微秒级别。3、稳定性高：机器视觉解决了人类一个非常严重的问题，不稳定，人工目检是劳动非常枯燥和辛苦的行业，无论你设计怎样的奖惩制度，都会发生比较高的漏检率。但是机器视觉检测设备则没有疲劳问题，没有情绪波动，只要是你在算法中写好的东西，每一次都会认真执行。在质控中大大提升效果可控性。4、信息的集成与留存：机器视觉获得的信息量是全面且可追溯的，相关信息可以很方便的集成和留存。 机器视觉系统未来发展趋势：1、嵌入式解决方案发展迅猛，智能相机性能与成本优势突出，嵌入式PC会越来越强大。2、模块化的通用型软件平台和人工智能软件平台将降低开发人员技术要求和缩短开发周期。。3、3d视觉将走向更多应用场景。（文章来源于贤集网）

本实用新型属于PCB检测技术领域，具体涉及基于机器视觉的PCB上元器件检测系统。在现代电子设备和电子产品中，印刷电路板占有重要的地位，它是集成、安装各种电子元器件的载体，在各个领域得到了广泛的应用。但在生产过程中，如何提高中间过程的产品品质，如何减少废品率都是各电路板生产厂家一直不懈追求的目标。因此，PCB产业迫切需要在线检测。 然而长期以来，PCB元器件的检测通常是由人工来检测，这种检测不仅耗费人力、物力和时间，而且非常容易发生漏检和误检，结果也常常因检测人员主观标准之间的差异或者视觉疲劳等导致多种检测错误。 技术实现要素： 本实用新型的目的是针对现有技术的不足，提出一种基于机器视觉的PCB上元器件检测系统。 本实用新型包括图像采集系统和图像处理系统。所述的图像采集系统包括相机、气缸、顶端支架、侧部支架、箱式光源、托盘和底座；所述的相机固定在相机固定板上，相机固定板固定在顶端支架顶部，箱式光源固定在顶端支架底部；相机设置在箱式光源的中心处；顶端支架固定在两个侧部支架上，侧部支架固定在底座上；所述的底座内设有四个气缸，托盘与四个气缸的输出轴均固定，托盘的中心与箱式光源的中心对齐；相机的电源线与外界电源连接，相机的USB线与图像处理系统的USB接口连接，箱式光源的电源线与外界电源连接。图像处理系统控制四个气缸。 所述的图像处理系统为计算机。 所述的托盘及箱式光源的底面均为正方形，且托盘的边长比箱式光源底面的边长长0.5～1cm。 第一开关、第二开关和第三开关均与图像处理系统连接；所述的第一开关和第二开关同时按下时启动气缸，第三开关为气缸停止开关。 与现有技术比，本实用新型的优点在于：基于机器视觉能够检测位置不固定、图像上显示的形状不确定的元器件是否存在，颜色是否正确，能够检测几种常见的并且方向容易插错的元器件。

全自动视觉检测涉及拍摄物体的图像，对其进行检测并转化为数据供系统处理和分析，确保符合其制造商的质量标准。近年来，全自动视觉检测成因为其准确率高、有效降低工厂成本、保证产品生产的安全性等优点受到广泛应用。全自动视觉检测有哪些优势？更多全自动视觉检测的相关信息由大学仕技术对接平台的专家为您详细介绍。 （资料图来源网络） 大学仕技术对接平台的专家介绍： 全自动视觉检测成本低，机器视觉检测系统大大降低了工厂的成本。准确率高，通过机器视觉检测设备，可以每周7天，每天24小时不间断地生产高质量的产品 ，避免出现产品召回，产品责任索赔和图像损坏等。安全生产，产品可靠，机器视觉保证了生产过程中以及最终产品的安全性。 全自动视觉检测有哪些优势？ 1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。 2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。 3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。 4、利用了机器视觉解决方案，可以节省大量劳动力资源，为公司带来可观利益。 全自动视觉检测使生产更灵活，无需复杂的编程，操作简单，易于设置。全自动视觉检测为实现未来的智能工厂铺平了道路。 通过以上大学仕专家对全自动视觉检测有哪些优势？的介绍，相信您对全自动视觉检测有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求，四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕的专业人员为您详细解答。大学仕专家提示您：买机器的时分一定要货比三家，不要一味的只看价格，机器质量和服务才是最重要的。 大学仕技术对接平台是一家立足于制造业技术对接的专业信息化平台。大学仕聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构，建立了一个服务商人才库，企业只需将自己的技术难题发布在大学仕平台上，通过公开招标、服务商店铺搜索，线下项目对接等方式，快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。 以上就是小编整理的全自动视觉检测有哪些优势？的相关内容，希望对你有所帮助，如果想要了解更多全自动视觉检测的相关信息，请留意本网站的最新更新。

近年来，随着计算机技术、现场总线技术的发展，机器视觉检测技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，被广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。机器视觉检测能做什么？有什么特点和优势？下面由大学仕技术对接平台的专家为您详细介绍。 大学仕技术对接平台的专家介绍： 机器视觉检测有什么特点？ 机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 机器视觉检测的工作原理： 机器视觉检测涉及拍摄物体的图像，对其进行检测并转化为数据供系统处理和分析，确保符合其制造商的质量标准。不符合质量标准的对象会被跟踪和剔除。机器视觉检测必须充分在设置视觉检测系统时所涉及到的变量。正确设置这些变量，采用合适的容差，这对确保在动态的生产环境中有效而可靠地运行系统而言至关重要。如果一个变量调整或设计不正确，系统将连续出现错误剔除，证明使用不可靠。 机器视觉检测的优势： 1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。 2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。 3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。 4、利用了机器视觉解决方案，可以节省大量劳动力资源，为公司带来可观利益。 通过以上大学仕专家对机器视觉检测有什么特点和优势？的介绍，相信您对机器视觉检测有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求，四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕的专业人员为您详细解答。大学仕专家提示您：买机器的时分一定要货比三家，不要一味的只看价格，机器质量和服务才是最重要的。 大学仕技术对接平台是一家立足于制造业技术对接的专业信息化平台。大学仕聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构，建立了一个服务商人才库，企业只需将自己的技术难题发布在大学仕平台上，通过公开招标、服务商店铺搜索，线下项目对接等方式，快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。 以上就是小编整理的机器视觉检测有什么特点和优势？的相关内容，希望对你有所帮助，如果想要了解更多机器视觉检测的相关信息，请留意本网站的最新更新。

      3D机器视觉引导上料是现代自动化行业使用较多的一项，是通过机器视觉检测来进行工作，可以通过自动拾取，提高拾取精度，降低机械固定成本，传送跟踪，视觉跟踪传送带上移动的产品，进行精确定位及拾取，精确放置，精确放置到装配和加工位置，姿态调整，从拾取到放置过程中对产品姿态进行精确调整。上海诚延自动化技术有限公司擅长领域包括：机器视觉、工业扫码、机器人搬运移栽、MES系统、自动包装系统，那3D机器视觉检测引导有那些功能呢？ 1、引导和定位，视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。在半导 体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。2、外观检测：检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。说机器视觉涉及到的医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。3、高精度检测：有些产品的精密度较高，达到0.01~0.02m甚至到u级，人眼无法检测必须使用机器完成。4、识别，就是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象，可以达到数据的追溯和采集，在汽车零部件、食品、药品等应用较多。       为了使机器人能够胜任更复杂的工作，机器人不但要有更好的控制系统，还需要更多地感知环境的变化，机器人视觉以其信息量大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。上海诚延自动化技术公司为自动化组装、材料处理、以及其他复杂加工等机器人应用提供智能视觉引导解决方案。视觉引导方案的核心软件 evf不仅能够实现2D、2.5D视觉引导，尤其擅长3D视觉引导，能够覆盖更广泛的机器人应用，如果您需要咨询或采购，可点击下方链接。https://www.dxueshi.com/case/anli_info-7512.html

    突发的一场疫情，让防护口罩销售一空，随后各种口罩机器，口罩耳带焊接机也纷纷派上用场，深圳市瑞洁丰华自动化设备有限公司擅长机器视觉、运动控制、数据采集，公司生产销售口罩焊接机，那N95口罩耳带焊接机好不好用？下面大学仕带您了解一下。     瑞洁丰华自动化设备公司生产的N95口罩耳带焊接机4个点的kn95的焊机，速度能达到20-30左右，2个点的10-20，焊接机器将耳带焊接于口罩（包含平面口罩、以及杯型口罩、蝶形口罩、鸭嘴形口罩等立体口罩）两侧的机器，分全自动口罩耳带焊接机和半自动口罩耳带焊接机，其中全自动的耳带焊接机主要用于平面口罩的生产。     口罩点焊机产品优势特点：全新设计，用人机界面通过参数化来设置，N95口罩点焊机，功能强大，超声波口罩点焊机可单双边自由切换，有利于废品缺补 。采用旋转送料新结构，稳定性强 。产能高，几秒可加工一个，日产量达2万以上。N95口罩焊接机，焊接质量好， 良品率 99.9% ，采用大品牌超声波，质量和售后服务有保证。全机有安全光栅，进口高精度传感器，操作安全及能快速故障处理，设备操作简单，学习快速方便(提供操作说明及调机视频教程)。     N95口罩焊接机与一次性口罩焊接机可以兼容，避免了人工对位不方便，焊接不牢靠的难题，N95的耳线焊接是目前很稳定的一种机构：N95口罩耳线焊接机，避免了人工对位不方便，焊接不牢靠的难题。让客户不只是关注，口罩点焊机多少钱一台，这一出发点。依托自身在自动化设备领域特专精的技术积累，在超声波口罩焊接机中做到全力为口罩厂服务，让设备成为真正的好帮手。人性化的人机界面设计，可单双边自由切换，功能强大，智能操控，上手简单，操作方便；产品安全稳定。高效，日产量达2万以上，良品率99.9%。现KN95超声波口罩耳带焊接机现已大批量生产，可点击下方链接，欢迎各位前来咨询选购。https://www.dxueshi.com/case/anli_info-7463.html

      机器视觉是人工智能重要分支，简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，应用广泛，能够在智能制造以及众多智能生活领域展开应用；技术独特，是唯一非接触式识别、测量物体的前沿技术；成本低廉，不会对产品的成本构成造成压力，从而在产品设计、客户需求把握上更具灵活性，也使其具备更强的盈利能力。 1：人脸识别       人脸识别是人工智能视觉与图像领域中最热门的应用，目前已经广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗等行业。据业内人士分析，我国的人脸识别产业的需求旺盛，需求推动导致企业敢于投入资金。目前，该技术已具备大规模商用的条件，未来三到五年将高速增长。而今年，这一技术有望在金融与安防领域迎来大爆发。 2：视频/监控分析       视频/监控分析是人工智能视觉与图像领域中第二大热门应用。       人工智能技术可以对结构化的人、车、物等视频内容信息进行快速检索、查询。这项应用使得让公安系统在繁杂的监控视频中搜寻到罪犯的有了可能。在大量人群流动的交通枢纽，该技术也被广泛用于人群分析、防控预警等。       视频/监控领域盈利空间广阔，商业模式多种多样，既可以提供行业整体解决方案，也可以销售集成硬件设备。将技术应用于视频及监控领域在人工智能公司中正在形成一种趋势，这项技术应用将率先在安防、交通甚至零售等行业掀起应用热潮。 3：图片识别分析       静态图片识别应用热度在视觉与图像领域中排名第三。将人工智能技术单纯用于图片识别分析的应用企业数量并不如预想的多，可能有一下几个方面原因： 1、目前视频监控方向的盈利空间大，众多企业的注意力都放在了视频监控领域； 2、人脸识别属于图片识别的一个应用场景，做人脸识别的大多数企业同时也在提供图片识别服务，但是销售效果不佳，主要赢利点还在于人脸识别； 3、图片识别大多商用场景还属于蓝海，潜力有待开发； 4、图片数据大多被大型互联网企业所掌握，创业公司数据资源稀少。 4：驾驶辅助/智能驾驶       随着汽车的普及，汽车已经成为人工智能技术非常大的应用投放方向，但就目前来说，想要完全实现自动驾驶/无人驾驶，距离技术成熟还有一段路要走。       不过利用人工智能技术，汽车的驾驶辅助的功能及应用越来越多，这些应用多半是基于计算机视觉和图像处理技术来实现。 5：工业检测       机器视觉可以快速获取大量信息，并进行自动处理。在自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。       机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。运用在一些危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合；此外，在大批量工业生产过程中，机器视觉检测可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。 6：医疗影像诊断       医疗数据中有超过90%的数据来自医疗影像。医疗影像领域拥有孕育深度学习的海量数据，医疗影像诊断可以辅助医生，提升医生的诊断的效率。 7：字符识别       字符识别是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字或者条码读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。这是实现文字高速录入的一项关键技术。       机器视觉的应用主要集中在电子、汽车、冶金、食品饮料、零配件装配及制造等行业。机器视觉系统在质量检测的各个方间已经得到广泛的应用。在机器视觉在应用场景上逐渐突破工业检测，其应用边界逐步向智能生活领域拓展。由于机器视觉在智能生活、智能制造两个领域具有不同的技术特点和应用进展，所以机器视觉于这两个领域的行业发展趋势也不尽相同。

      在即将过去的2019年，工控行业尽管受到中美贸易摩擦影响和世界经济不景气，依然在这一年大步迈前。随着工业制造业的产业需求不断升级，工业机器人、机器视觉、工业物联网、自动化软件等技术在今年也进一步扩大落地规模，取得积极进展。       接下来，为您带来2019年工控行业十大核心数据，共同见证行业这一年的进步与发展。 1、中国智能制造产业园区达到537个       据政研院发布的《世界智能制造中心发展趋势报告（2019）》显示，当前中国各地为了发展智能制造产业，在智能制造链条上诞生了大量的产业园区，孕育了一大批智能制造产业链企业。目前涉及带有“智能制造”名称的所有产业园区，共得到园区样本537个。       其中，大数据产业园是数量最多的产业园类别，达到111个。其次是综合园区，达到96个。新材料园区为智能制造产业发展提供了“物质引擎”，应用非常广泛，产业园区达到92个。 2、中国机器人市场规模达86.8亿美元       据中国电子学会发布的《中国机器人产业发展报告（2019年）》表示，2019年中国机器人市场规模预计达86．8亿美元，其中工业机器人57．3亿美元，服务机器人22亿美元，特种机器人7．5亿美元。       当前，中国机器人市场进入高速增长期，工业机器人已连续7年成为全球第一大应用市场，服务机器人需求潜力巨大，特种机器人应用场景显著扩展。同时，核心零部件国产化进程不断加快，国内厂商先后在减速机、伺服控制、伺服电机等关键核心零部件领域取得重大进展，核心零部件国产化的趋势逐渐显现，并在某些领域具有明显优势。 3、工业物联网市场规模将突破4500亿元       据市场研究公司Marketsand Markets的调查报告显示，2018年全球工业物联网的市场规模约640亿美元，预计将在2023年将超900亿美元。其中亚太地区CAGR增速最高，中国和印度等新兴经济体的基础设施和工业发展持续促进亚太区的工业物联网市场成长。       而根据中商产业研究院最新出炉的《2019年工业物联网市场前景研究报告》显示，我国工业物联网的发展在政策推动以及应用需求带动下，2020年市场规模预计将突破4500亿元，工业物联网在整体物联网产业中的占比将达到25％。 4、中国机器视觉市场规模将近125亿元       当前，机器视觉已成为当前全球人工智能技术重要的发展趋势之一。据《2019年机器视觉市场发展前景及投资研究报告》显示，国外人工智能企业中，机器视觉技术应用占比已经达到40％，2018年全球机器视觉市场规模超88亿美元，预计2019年全球机器视觉市场规模将近100亿美元。       中国方面，目前中国是世界机器视觉发展最活跃的地区之一，2018年中国机器视觉市场规模首次超过100亿元，随着政策利好、技术提升、应用领域不断拓宽，未来中国机器视觉市场有望进一步扩大，预计2019年市场规模将近125亿元。 5、全国规模以上工业企业利润下降2.1％       据国家统计局最新发布的数据报告显示，1—11月份，全国规模以上工业企业实现利润总额56100．7亿元，同比下降2.1％。       但值得注意的是，11月份，全国规模以上工业企业利润总额同比增长5．4％，增速由负转正（10月份为下降9．9％）。其中，消费品制造业利润同比增长8．2％，石化、钢铁等重点行业利润明显回暖。       国家统计局工业司高级统计师朱虹认为，11月份工业企业利润增速由负转正的原因主要有两点，一是工业生产和销售增长明显加快，二是工业品出厂价格降幅收窄。他表示，11月份主要受市场需求有所回升、产品价格上涨等因素影响，化工、石油加工、钢铁行业销售增速加快，利润增长回暖。 6、全球约有2000万个岗位将被机器人代替       6月26日，英国牛津经济研究所（Oxford Economics）发表报告表示，机器人的运用范围正持续扩大，预计到了2030年，全球有大约2000万个制造业的职位将被机器人所取代。       报告显示，机器的成本持续在下降，从2011年到2016年间，平均每个机器人的单价减少了11％，它们能够处理越来越复杂的任务，能够适应不同的工作环境，满足业主所需要的生产效率。若全球机器人数量增加了30％，全球GDP就能因为生产力的提升，增加多达5兆美元。       因此对大部分企业而言，相较于雇用人类当员工，机器能节省更多成本，又能提升获利，是更好的选择。但对工人来说，这样的现象恐怕会导致收入不平等的情况更为恶化。 7、索尼投资9亿美元图像传感器新厂       10月30日，据外媒报道，电子制造商索尼正考虑投资约1000亿日元（约合9亿美元）在长崎新建一座半导体工厂，以生产用于智能手机摄像头的半导体图像传感器，该工厂计划在2021年度开始投入运营。       索尼预计，随着智能手机制造商为其产品配备越来越复杂的摄像头，图像传感器市场将继续增长。索尼公司认为，随着下一代5G网络变得更加广泛，自动驾驶汽车和工厂自动化开始使用，图像传感器需求也会得到提振。事实证明，索尼的决定确实是对的。       12月24日，据外媒报道，由于市场需求强劲，即便索尼在假期期间让旗下工厂坚持24小时加班运转，依然无法满足市场需求。索尼半导体部门负责人清水照士表示，“我们不得不向客户道歉，因为我们做得还不够。” 8、中国IC设计业2019年突破3000亿元       11月21日，中国半导体行业协会集成电路设计分会理事长魏少军教授在南京发表了题为《持续为客户创造价值》的演讲，分享了2019年中国IC设计业的发展情况。       据介绍，2019年中国集成电路设计企业数量为1780家，行业销售收入预计超过3084．9亿元，占全球集成电路设计业的比重首次超过10％。规模产值方面，珠江三角洲的产业规模是全国最大，2019年预计高达1247．2亿元，同比增长达37．4％。       演讲中，魏少军教授特意提到了深圳和西安两个城市。深圳是首次市场规模超过千亿，达到1098．70亿。西安则是中国第六个市场规模超100亿的城市，市场规模达到101亿。盈利方面，2019年IC设计业盈利企业为780家，较去年745家增长35家；前100名设计公司的平均毛利约为34％，高于前十名的平均毛利。 9、“南北船合并”，资产总额达7900亿元       11月26日，根据党中央决策、经国务院批准，由原中国船舶工业集团有限公司与原中国船舶重工集团有限公司组合而成的中国船舶集团有限公司正式在北京揭牌。       合并后，中国船舶集团有限公司将成为特大型国有重要骨干企业，下辖科研院所、企业单位和上市公司合计147家，资产总额达资产总额7900亿元，员工人数达31万人，成为全球最大的造船集团。       新集团主要有3大业务方向，首先是作为我国海军装备研发、生产及保障主体；其次是作为我国船舶工业发展的主力军；三是作为我国国有企业供给侧改革的引领者。其目标是要建立成为世界一流船舶集团，为我国打造世界一流军队、海洋强国提供强有力的支撑。 10、珠海明骏以近417亿元获得格力电器15％股权       12月2日晚间，格力电器控股股东格力集团与珠海高瓴资本控制的珠海明骏投资合伙企业正式签署《股份转让协议》。协议达成后，珠海明骏以近417亿元的价格获得格力电器15％股权，成为格力电器第一大股东，而格力集团将以3．22％的股权退居第四大股东。       股权转让前，格力电子的管理实体为董明珠控股95．2％的珠海格臻；股权转让后，根据双方约定，珠海明骏管理收益的41％归珠海格臻及格力电器管理层享有。此外，珠海明骏还允许格力电器管理层参股约24亿元，且不收取管理费等费用。       如此一来，股权变更后格力电器没有了法律事实上的控制人，成为了真正意义上的“自由人”，管理层将成为其实际意义上的管理方，无限接近于董明珠提出的“变成一个真正市场化、法治化、制度化的公司。”       回首即将过去的2019年，中国工控行业今年也以迅猛之姿高速发展。这一年，中国成为连续第7年蝉联全球工业机器人第一大应用市场，智能制造产业园区继续在全国各地开枝散叶，国产厂商在关键核心零部件领域的技术日益精进，工业物联网、机器视觉、IC设计等核心技术市场规模不断扩大。我们不难预见，伴随着中国企业的崛起，应用产业的不断拓展，中国工控行业在新的一年也将持续稳定发展。 （文章内容来源中国工控网，侵删。）