机器视觉与人眼检测对比分析论文

伴随着人工智能产业升温，机器视觉行业有望迈向新的发展阶段，市场规模将加速扩张。乐观预计，未来几年，机器视觉行业年均增长率可维持在30%左右，到2021年，市场规模将超过100亿元，前景广阔。机器视觉行业发展主要有三大驱动因素，一是应用需求空间广，二是成本节约推动，三是技术驱动。所以，在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现，推动着机器视觉行业快速发展。此外，机器视觉正逐步开始了工业现场的应用，主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。前瞻产业研究院认为，机器视觉行业前景可期。即便按照20%年均增长率计算，到2021年市场规模也在61.06亿元；如果发展形势大好，年均增长率则可达30%，市场规模至2021年可达到115.83亿元。

机器视觉可以看到更多的东西。

目前国内机器视觉行业比较好的厂商主要集中在华南地区，以深圳居多，在深圳比较好的厂商有研祥智能，旗下研祥慧视机器视觉是目前国内最先进的液晶面板质量检测智能设备，广泛用于LCD模组、平板电视、平板电脑灯产品屏幕缺陷检测，代替人工检测，大幅度降低人力成本，提高检测效率和质量

计算机视觉与机器视觉，首先是应用场景不一样，就像视远图像赵旭回答的那样：你把摄像头对着人就是CV，对着车间就是MV。计算机视觉和机器视觉应用场景不同，就像拉货车和载客车是的，侧重点不同而已，一个侧重人工智能分支，一个侧重工业应用！简单说起来的话，计算机视觉偏重于深度学习并且偏向软件，机器视觉偏重于特征识别同时对硬件方面要求也比较高，不过随着对智能识别要求越来越高的发展，这两个方向毕竟会互相渗透互相融合，区别也仅仅限于应用领域不同而已。其次，我感觉最大的区别，在于技术要求的侧重点不一样，甚至差别很大。计算机视觉，主要是对质的分析，比如分类识别，这是一个杯子那是一条狗。或者做身份确认，比如人脸识别，车牌识别。或者做行为分析，比如人员入侵，徘徊，遗留物，人群聚集等。机器视觉，主要侧重对量的分析，比如通过视觉去测量一个零件的直径，一般来说，对准确度要求很高。我记得以前接触过一个需求: 视觉测量铁路道岔缺口。哥刚毕业的时候在铁路上班，做过控制系统，还开过内燃机车，很清楚道岔缺口的重要性，这玩意儿你说要是测不准，呵呵:)当然，也不能完全按质或量一刀切，有些计算机视觉应用也需要分析量，比如商场的人数统计。有些机器视觉也需要分析质，比如零件自动分拣。但，计算机视觉一般来说对量的要求不会很高，商场人数统计误差个百分之几死不了人的，但机器视觉真的会，比如那个道岔缺口测量。既然要求这么高，是不是机器视觉就比计算机视觉难呢？也不是的，应该说各有各的难处。计算机视觉的应用场景相对复杂，要识别的物体类型也多，形状不规则，规律性不强。有些时候甚至很难用客观量作为识别的依据，比如识别年龄，性别。所以深度学习比较适合计算机视觉。而且光线，距离，角度等前提条件，往往是动态的，所以对于准确度要求，一般来说要低一些。机器视觉则刚好相反，场景相对简单固定，识别的类型少(在同一个应用中)，规则且有规律，但对准确度，处理速度要求都比较高。关于速度，一般机器视觉的分辨率远高于计算机视觉，而且往往要求实时，所以处理速度很关键，目前基本上不适合采用深度学习。以上讨论的是技术，商业方面，计算机视觉的应用面更广一些，毕竟很多业务是跟人相关，比如人脸识别，行为分析等，很多垂直领域都有计算机视觉潜在需求，相对来说，更适合创业；而机器视觉顾名思义，业务主要跟机器相关，而且对准确度甚至安全性要求很高，也就在资质品牌方面有较高的门槛，所以寡头垄断严重，一般来说，更适合上班而不是创业。

机器视觉是死的（目前还是）你教他什么就什么，人是活得，能举一反三。在一些基础的，重复性的工作方面，机器视觉做的比人类更好，例如测量、定位、读码、有无检测和字符识别，机器视觉不会疲倦，能更高效持久的工作，消除了人类视觉疲倦后带来的误差。但在一些要更多复杂判断的层面，目前机器视觉还是没办法代替人类，例如背景复杂的外观检测、多样缺陷外观检测、无人驾驶方等，不过目前正在开发的深度学习算法正在弥补这些缺陷，相信不久之前，机器视觉代替人类视觉的地方将会越来越广泛。

现在很多工厂都喜欢使用工业视觉表面检测技术，主要是因为以下几个方面的优势：

一、机器视觉系统的优点有：

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。

二、机器视觉系统的缺点有：

机器视觉是基于硬件收集数据，软件来判断收据的百一个系统，比较死板，在替代人眼检测方面可以度在一些直观的项目上问替代，例如外观瑕疵、黑点、不良等检测，实际上如果被检测产品比较复杂的话，还是需要人眼来检测。

扩展资料：

机器视觉的应用：

1、视觉检测：

机器视觉的大量应用将产品生产和检测进入到高度自动化。在具体的应用上，比较常见的比如，硬币字符检测、电路板检测等。

以及人民币造币工艺的检测，对精度要求特别高，检测的设备也很多，工序复杂。

此外还有机器视觉的定位检测，饮料瓶盖的生产是否合格、是否有问题，还有产品的条码字符的检测识别，玻璃瓶的缺陷检测、以及药用玻璃瓶检测，医药领域也是机器视觉的主要应用领域之一。

2、视觉测量：

机器视觉，顾名思义，就是使机械设备具备“看得见”的能力，好比人有了眼睛才能看得到物品。机器视觉对物体进行测量，不需要像传统人工一样对产品进行接触，但是其高精度、高速度性能一样不少，不但对产品无磨损，还解决了造成产品的二次伤害的可能。

这对精密仪器的制造水平有特别明显的提升，对罗定螺纹、麻花钻、IC元件管脚、车零部件、接插件等的测量，都是非常普遍的测量应用。

3、视觉识别：

图像识别，简单讲就是使用机器视觉处理、分析和理解图像，识别各种各样的的对象和目标，功能非常强大。最典型的图像识别应该就是识别二维码了。二维码和条形码是我们生活中极为常见的条码。在商品的生产中，厂家把很多的数据储存在小小的二维码中，通过这种方式对产品进行管理和追溯。

随着机器视觉图像识别应用变得越来越广泛，各种材质表面的条码变得非常容易被识别读取、检测，从而提高现代化的水平、生产效率大大地提高、生产成本降低。