AI模块F6217-F6217

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机器视觉是实现工业自动化，工厂智慧化的关键零部件之一。一是工业4.0浪潮席卷***，制造智能化必然带来生产设备的升级；二是我国人口红利优势逐渐弱化，制造厂商倾向于机器代人，减少人工成本；三是消费水平的升级，消费者对产品的品质提出更高的要求，使得制造商加大质量把控。三者环环相扣，为机器视觉的市场，在智能制造领域带来新的发展契机。

许多北 机器视觉厂商表示，十几年前的中国，这些***的视觉产品很难打开销路。近几年，国内制造商家处于转型升级期间，对这些***的视觉产品，逐渐有了采购意愿。既然国内机器视觉技术市场容量增大，那么从工业用户角度看，对机器视觉技术的需求，以及细分市场在哪里？<img alt="\&quot;机器视觉\&quot;" data-cke-s***ed-src="\" src="http://www2.cpooo.com/%22http://pic.chuandong.com/upload/images/20190731/6370018008663120007735500.jpg/%22" width:425px\"="">

视觉技术的三大增长点

机器视觉是一项综合性技术，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、计算机软硬件等。其功能在于生产部件、产品的***，以及产品的检测和外观识别

如今，在市场消费升级的刺激下，***商品市场占有率强势增长。为此，视觉技术也越来越多的在工厂应用。从目前的来看，自动读码器、人工智能瑕疵检测和3D测量有着强劲的增长趋势。

为什么说自动读码器是视觉技术中较快的增长点？一方面，现在正处于5G和物联网时代的前夜，工厂数字化转型正是当下制造业的热门话题，我们要实现智能制造，工厂数字上云，就需要越来越多的数字采集；另一方面，现代的工厂管理中，二维码是产品的***。因此，工厂无论是提高设备控制效率，还是提高产品的品质，都要追溯到数字的采集。在机器视觉领域，采集数据就需要一款能够自动识别二维码的机器。

瑕疵检测是视觉技术***难的部分，传统的瑕疵检测，基于模板和特定的过程学习后，对产品进行判断。但是产品的瑕疵不确定因素很多，这种传统的做法，很难真正意义上实现瑕疵检测。以消费类电子产品为例，许多厂商***终的产品出厂检测，往往耗费大量人力。所以，视觉技术借助人工智能，通过深度学习的算法，为瑕疵检测赋能，并在多个行业得到应用。

再者是3D测量技术的应用，会越来越广泛。以手机制造为例，手机屏幕边缘的缝隙大小，以及机身面是否平整，都需要应用3D视觉技术。这一切缘由，皆因消费水平的提升，因此商家会更多的应用3D技术，提高产品的工艺水平。