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根据我在广东粤为工业机器人学院学习的知识所知：在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。随着经济水平的提高，3D机器视觉也开始进入人们的视野。3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。
国内外二维动画发展现状及特点在三维动画盛行的时代，国产三维动画发展不尽如人意，反观二维动画却在慢慢进步。国产动画出现今天这种状况的原因主要是我国三维技术比较落后，国产动画产业体制不健全;而二维动画作为一种独特的艺术形式，它的灵动与美是不可取代的。面对新时代人们新的审美要求，国产动画不必拘泥于二维还是三维哪一种形式，配合合理的产业体制才能在世界动画舞台上展现自己的实力
二维动画的现状与发展从1906年布莱克顿的《滑稽脸上的幽默相》第一部动画片诞生至今，动画这门视觉艺术已经走过了她将近100年的历史。随着科学技术的迅猛发展，动画的表现手法也越来越丰富。因此，从不同技术手段上将其分为两种类型，即二维动画和三维动画。二维动画一般指传统的手绘动画，是通过动画师来绘制每一祯画面，最终用摄影机或扫描仪合成传递在屏幕上。而三维动画是制作人员通过计算机所安装的软件界面来操作所要制作的动画造型、背景、灯光等元素。因此，是由于制作手段上的不同将其分为两类。二维动画在动画发展史上占据着相当大的空间，直到90年代三维动画的崛起，传统的二维动画面临着新的困境。从迪士尼《米老鼠》的辉煌时代到宫崎峻的黄金王朝，二维动画从来不缺少她的忠诚拥护者。然而，越来越多的三维优秀动画片涌入了影院，逼真的人物，刺激的画面，绚丽的场景征服了所有的观众。在90年代的动画影片中我们可以发现二维动画的背景开始使用三维技术制作。这种尝试为动画片本身带来了更加神奇的效果，导演更喜欢拥有丰富，色彩绚丽的三维背景。电影《人猿泰山》中的丛林背景就是选用的三维效果，这样的影片还有很多，如《埃及王子》、《蒸汽男孩》等等。这种结合的方式是动画制作史上的一大创新，因此也被很好的继承下来。但是，《玩具总动员》的出现创造了三维动画的最高票房，接下来是《恐龙》、《怪物史莱克》、《怪物公司》等等数部三维动画巨片。这种高技术精度的动画影片一时间开始领跑世界的动画产业--数码时代宣布来临。值得我们思考的是任何艺术形式的动画都应该顺应历史潮流而发展，传统手绘动画也不例外。然而，在影视传媒充斥的当今世界，本身就蕴涵着丰富的艺术元素，二维动画影片是否能够在视觉上有更加震撼的创新是决定其现状的基本因素。就目前的二维动画影片的发展趋势来看，仍然没有里程碑式的突破。迪士尼的衰败就是最好的例子。在电影产业化高度发达的好莱坞，程式化的剧情，标准化的人物，模式化的电影音乐不得不使观众厌倦。然而在二战后突然崛起的日本动画逐渐占领了鳌头。奇幻的故事，精良的制作，风格化极强的人物造型，厚重幽雅的音乐被大部分人们所接受。由于，日本的动画也已经发展为产业化大规模生产的模式，因此也有重倒迪士尼旧辙的可能性，所以必须在风格与故事上不断的创新，在视觉冲击上的不断开辟新的技术领域，才可以走的更远。中国的二维动画就不容乐观了，与先进的动画产业国家相比较还有很大的差距。但是中国的传统动画也曾在20世纪50-60年代一度兴盛，有《大闹天宫》、《哪吒闹海》等优秀动画影片，还有中国所特有的一系列水墨动画短片，如《牧笛》、《小蝌蚪找妈妈》等。代表了中国二维动画迄今为止的最高水平，以至于现在仍无法达到和超越。由于在中国的动画市场基本还没有被开发，中国动画产业还没有形成规模，等待中国动画人需要努力的路途仍旧很遥远，因此在国际动画大环境日趋竞争激烈的形式下，全球经济一体化的趋势下，中国的动画应当加紧脚步，争取在短时间内制作出优秀的动画影片。二维动画的发展前景仍然一片生机，只要努力寻求新的结合点，与三维技术更好的结合，就一定能够在今后的动画史上大放异彩
机器视觉可以用在工业上，如自动化生产线，还可以用在医疗上+智能生活等等
视觉龙VD200配合EPSON机械手玩具定位应用 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。视觉龙的VD200视觉定位系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。
视觉龙VD200配合HBR机器人视觉引导对位应用
本项目为视觉龙的VD200视觉定位系统配合HBR机械手，识别刀片正反取放定位。
1研究现状及存在的问题水果实时分级系统主要功能是水果外部品质和内部品质的自动检测。水果的外部品质检测的项目有大小、形状、颜色、表面缺陷等，内部品质无损检测的项目为水果的硬度、糖含量、酸度、口味及某些内部缺陷等。1.1水果外部品质的自动检测水果的尺寸和颜色检测技术已比较成熟，且在国外已经实现自动化检测，在国内也有按重量或尺寸分级的系统。但果面的缺陷检测却一直成为水果实时分级的障碍。果面缺陷检测的技术比较复杂，目前存在以下几方面难题。1.1.1对水果整个表面进行实时视觉检测比较困难在水果分选生产线上，输送机构输送水果并把水果整个表面呈现给摄像机，这是水果实时分级系统比较关键的组成部分，因为当水果通过时，要求视觉系统能快速检查每个水果的全部果面，即使很小的缺陷面积，也会使得水果级别发生很大变化。同时，设计的视觉分级系统必须满足高生产率的要求。在这方面，国外学者（Growe,1996,Tao,1996)［1，2］采用滚子输送带使水果一边移动一边自身转动，从而使安装在输送带上方的摄像机能采集到水果的多个面的图像，达到全表面检测的目的。但由于水果大小和形状不规则，造成水果旋转速度不一致且难以保证按同一轴线旋转。此外，水果旋转两端的表面部分摄像机无法采集到，因此，分级误差较大。1.1.2快速而准确地测定水果表面的各种缺陷且与梗、萼凹陷区正确区分比较困难Miller等(1991)［3］对桃子的分选试验表明：因不能正确区分水果表面的缺陷和梗、萼凹陷区，由此产生的分级误差为25％左右。Rehkugler等（1986）［4］利用机械定向机构使苹果梗、萼处于垂直方向并绕梗萼轴旋转，CCD线扫描摄像机可扫描苹果的整个表面且形成一幅图像，该方法的特点是由机械定向机构定位水果梗、萼区，摄像机对此区不需要再检查。但因为受定向机构速度的限制，还达不到实时分级的速度，试验结果为每分钟选30个苹果。Yang(1996)［5］利用结构光图像与散射光图像相结合来区分梗、萼区和缺陷区，综合两方面图像处理的结果，共抽取16个特征参数，再利用BP神经网络区分苹果的梗、萼区和缺陷区，分辨精度为95％，但还需要进一步把试验结果应用于实际水果分选生产线中。Growe等（1996）［1］采取在780 nm附近带域内，用结构光由一黑白摄像机进行水果表面的凹陷度检测；在750 nm带域内的散射光照射下，由一黑白摄像机进行水果表面的可疑缺陷区检测。水果的输送旋转装置及摄像机布置如图1a所示，采用的双锥滚筒输送带可使水果一方面沿水平方向作平移运动，另一方面又绕自身水平轴作旋转运动。两个黑白CCD摄像机用来采集750 nm附近的散射光图像和780 nm附近的结构光图像，水果旋转一周摄取两次图像。两个黑白摄像机采集的图像经过设计的接口电路后，被合成为一幅黑白图像，合成过程如图1b所示。图像的处理由流水线图像处理系统完成。试验结果表明：每个水果采集两幅图像时，缺陷检测的速度可达5个/s，但误差较大，如对于苹果，碰伤检测的准确率仅为51％。试验表明，要想得到较高的检测精度，每个水果应采集5幅以上的图像，结构光至少6条以上。此外，由于水果尺寸不同所造成各个水果旋转速度的不一致，也是产生测量误差的原因。徐娟（1997）［6］及Nakano(1997)［7］利用人工神经网络法对缺陷区和梗萼区进行区分，试验表明神经网络的区分准确率较低。在果面各种缺陷的快速检测方面，Throop(1997)［8］等人研究了多光谱测量技术，对10个品种的苹果的22种缺陷，在460～1 030 nm光谱范围内，每隔10 nm试验测定了它们的反射光谱特性，其中对3种苹果同一种缺陷测量的结果如图2所示。图中纵坐标的马氏距离反映了水果缺陷区与正常区反射强度的差别程度，距离越大，两者差别越大。由图中曲线可看出：在中心为540 nm、740 nm、1 030 nm三波段附近，3种苹果同一缺陷与正常区的反射强度的差别表现为最大或最小值，最后通过对3个波段的图像进行简单的减法和阈值处理，即可得到检测的缺陷，下一步应考虑实际应用的实现。(a)(b)图1图像采集布置图与图像合成示意图(a)输送装置及摄像机布置(b) 图像合成示意图图23种苹果同一缺陷在460～1 030 nm范围内与正常区反射强度的差别情况1.1.3球形水果表面引起光照强度在投影面内呈曲面分布，以及二维图像上的透视区域与水果实际表面存在的畸变，给图像的缺陷检测带来困难和造成误差Tao(1996)［2］提出的球形变换法很好地解决了第一个问题。基本思想如图3所示：带缺陷的原始物体图像（OOI）与该物体反表面无缺陷的图像(IOI)相加得到变换后的物体图像（TOI），此图像具有平面物体图像的性质，而缺陷区低于该平面，然后经过简单阈值处理即可得缺陷区。何东健（1997）［9］提出了缺陷透视图像面积发生畸变的校正方法，但对复杂形状的缺陷区进行校正，还存在一定的困难。Nakano(1997)［7］利用一旋转平台使水果旋转，每旋转18°CCD摄像机采集一幅图像，苹果旋转一周可得20幅图像，为消除苹果球面面积的畸变，每幅图像只保留中间13 cm宽度的幅面，再全部合成一幅苹果整个表面的展开图像，此法非常有效，但在分选生产线上实现比较困难。图3球形变换方法1.1.4传统的图像处理及模式识别算法的速度不适合实时分选线的要求国外一般采用高速图像处理硬件与简单有效的图像处理软件相结合的途径，来实现水果的实时分级。如Yang(1996)［5］利用的是Transputer系统、结构光法和洪水算法；Growe等(1996)［1］研制的系统，图像的大部分工作由流水线图像处理硬件系统完成；Tao(1996)［2］采用的是专用Merlin图像处理系统和简单有效的球形变换法，研制的苹果分选系统已应用到水果分选生产线上，其分选速度可达3 165个/min。国内研究者（刘禾，1998，徐娟，1997，杨秀坤，1997，何东健，1997）［6，9～11］大多利用一般的微机和图像采集卡，开发了一些图像处理和模式识别的新算法，如把人工神经网络、模糊理论、遗传算法、图像形态学、分形理论、小波理论及人工智能理论用于图像特征的抽取和识别。但由于图像处理的硬件速度太低，故只能限于静态水果图像分选的算法研究。此外，水果分级的算法应具备人工分级的一些优良性能，如学习与记忆功能，因为目前的一些分级算法的训练样本都比较少，而要分级的水果品种多变且量大。1.2水果内部品质无损检测反映水果内部品质的主要指标有硬度、糖含量、酸度、口味及内部缺陷等。目前国内外研究的主要方法和存在的问题如下。1.2.1水果的硬度检测水果的硬度可间接反映水果的成熟度、运输中的抗损坏性、储藏期等。目前用于水果硬度检测的方法主要有变形法和声学法。变形法就是在一定时间内给水果施加一定的动态力或冲击力，然后根据测得的变形量确定水果的硬度。如Schmilovitch等（1995）［12］研制成功了枣子硬度自动检测系统，其原理是把枣子放在两平板之间，在上面板施加5～8 N的动态力，根据所测变形量的大小把枣子分成4个硬度等级。Delwiche(1991)［13］利用冲击法研制了苹果硬度自动检测系统，发现冲击力会造成苹果表面的轻微损伤。变形法只能测量水果表面的局部硬度，实际上，水果表面硬度变化较大，故限制了变形法的应用。声学法包括声波脉冲响应法和超声波法，声波脉冲响应法（20～1 500 Hz）就是利用一麦克风测量受轻微敲击水果的声波强度，由此确定水果的硬度。Armstrong等（1993）［14］试验研究了所测声波强度与水果硬度的关系，发现二者有很好的相关关系。此法的优点是简单、无损，且能反映水果的整体硬度，缺点是必须注意周围噪声的绝缘及机械振动的消除，此外水果形状也影响测量精度。超声波(＞20 000 Hz)法是根据超声波在水果等介质中传播时，能量衰减系数的大小来确定水果硬度。但由于水果内部含有较多气隙且各向异性，故超声波很难穿透整个水果。1.2.2糖含量、酸度、口味的自动检测糖含量、酸度比较有潜力的检测方法是近红外法（NIR）和磁共振法（MR）。近红外法又分穿透法、反射法和部分穿透法，部分穿透法原理如图4所示。穿透法对水果不适应，反射法一般用于水果表面特征的检测，因此常用的方法是部分穿透法。由图4可看出，在部分穿透法中，光线经过的路径比穿透法短，且入射光线与接收器有一夹角，此夹角的确定对测量起关键作用，此外二者之间必须加一隔板。884 nm和834 nm测得量的比值已用于桃子、苹果（Slaughter ，1995）［15］糖含量的自动测定。Slaughter等（1996）［16］对西红柿，在400～1 100 nm的光谱范围内进行部分穿透性测量试验，结果表明：800～1 000 nm范围的信息对糖含量的确定最有用，测得的相关系数r＝0.92, 但酸度测量比较困难。Mizrach(1997)［17］利用超声波法试验研究了超声波衰减系数和芒果硬度、糖含量、酸度的关系，但其超声波测量探头必须与果面接触，故限制了在线的应用。因此，利用近红外多光谱技术测定水果内部糖含量及其他成分是很有前途的，为达到实时应用的目的，应进一步确定最合适的一两个波段并与计算机视觉技术结合。磁共振及磁共振成像（MRI）技术也是测定水果内部成分的有效方法，其依据是物质内部的某些原子核（H、C、P等）在外部磁场作用下，可与射频区域的电磁波辐射相互作用。Chen等(1996)［18］利用此法对鳄梨的成熟度和鲜杏梅的糖含量进行了一些研究，得到了较好的结果。此法的主要缺点是设备昂贵。图4部分穿透法与水果的口味相关的化学成分主要是可挥发性芳香化合物，当水果成熟时，就会在周围空气中散发这种挥发性芳香气体。Benady等（1995）［19］研制的电子传感器可以测量这种气体的浓度。1.2.3水果内部缺陷的检测西瓜的内部空心用超声波检测已比较成熟。其他缺陷的检测，目前国外正研究利用X射线法、磁共振和磁共振成像技术等方法测量，因成本高及安全性等问题，故很难在农业中推广应用。2研究的途径及方向探讨水果实时分级系统的进一步研究应从两方面入手，一方面要加快水果外部品质的计算机视觉实时分选技术的研究；另一方面也要进行水果内部品质的无损检测技术的研究。因为水果分级的主要目的是选出高质量的水果，故水果内外品质的检测技术都十分重要。在水果的外部品质检测方面，应进行多种技术集成的应用研究。（1） 对于水果整个表面机器视觉快速检测的问题，可采用机械与光学技术相结合，设计合理的传送机构，既保证水果在传送带上比较平稳地移动，又可由视觉系统快速检测到水果的全部表面。尽量减小因水果不规则运动造成的分级误差、损伤及图像的模糊。（2） 对于果梗、萼区与缺陷的检测与视觉区分方面，应采用多光谱技术与机器视觉技术相结合，研究水果图像上可疑缺陷区的关键特征参数的抽取方法，得到简单、有效、快速的图像处理和识别方法。（3） 在球形果面造成的光反射强度呈曲面分布及曲面成像面积的畸变问题，可从光照设计、图像合成及软件补偿3方面综合考虑。光照的充分设计可解决第一个问题；多幅图像的有效合成，可解决畸变问题。我们通过试验表明：一个水果至少应采集5幅图像，然后再合成为一幅，可基本保证水果整个表面上缺陷的有效检测，以避免畸变误差。软件补偿的方法必须简单而有效，以适合高速的要求。（4） 在实时系统的图像处理器硬件设计方面，首先应采取先进的并行CPU芯片，如TMS320C80等；其次处理板的设计应与视觉系统结合起来考虑，如采集多路视觉信号的合成问题，机械机构与视觉系统的同步电路设计等。当然，也可引进国外比较成熟的高速图像处理主板，而其他技术可由国内自行开发，这样可以加快国内水果实时分级系统实现自动化的步伐。（5） 在图像处理和识别的软件设计方面，应把传统方法与现代新方法（神经网络，并行算法，遗传算法，模糊技术，人工智能，图像形态学，分形学，小波变换等）结合起来，改变传统图像信息的超数据量表达方式，寻求图像表达与解释的新方法，力求图像处理和识别算法的快速性、有效性及鲁棒性。在水果内部品质检测方面，声学振动法是实现硬度自动检测的有效方法，但应设法消除影响测量精度的因素，并进行在生产线上的应用开发；近红外局部投射法和磁共振法是水果糖含量、酸度等内部成分自动检测的有效方法。在国内，近红外局部投射法更有应用前景，应进一步研究其通用性、稳定性和实用性；内部缺陷的无损检测应进一步研究新原理和新方法，应采取自己开发和从国外引进相结合的方式。此外，应进行多种传感器测量信息集成技术的研究，这是水果内外品质实现实时自动检测与分级的有效途径。3结语利用各种现代技术的高度集成，在水果分选生产线上同时完成水果内外品质的检测与分级是将来进一步研究的方向和目的。随着科学技术的飞速发展，在我国近期有望实现农产品品质的自动化检测与分级。
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（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，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。一个典型的工业机器视觉应用系统包括如下部分：光源，镜头，CCD照相机，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。首先采用摄像机获得被测目标的图像信号， 然后通过A/ D 转换变成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别准则输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。 机器视觉强调实用性，要求能够适应工业现场恶劣的环境，要有合理的性价比、通用的工业接口、较高的容错能力和安全性，并具有较强的通用性和可移植性。 它更强调实时性，要求高速度和高精度。视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果，如尺寸数据。上位机如PC和PLC实时获得检测结果后，指挥运动系统或I/O系统执行相应的控制动作，如定位和分选。从视觉系统的运行环境分类，可分为PC-BASED系统和PLC-BASED系统。基于PC的系统利用了其开放性，高度的编程灵活性和良好的Windows界面，同时系统总体成本较低。以美国DATA TRANSLATION公司为例，系统内含高性能图像捕获卡，一般可接多个镜头，配套软件方面，从低到高有几个层次，如Windows95/98/NT环境下C/C++编程用DLL，可视化控件activeX提供VB和VC++下的图形化编程环境，甚至Windows下的面向对象的机器视觉组态软件，用户可用它快速开发复杂高级的应用。在基于PLC的系统中，视觉的作用更像一个智能化的传感器，图像处理单元独立于系统，通过串行总线和I/O与PLC交换数据。系统硬件一般利用高速专用ASIC或嵌入式计算机进行图像处理，系统软件固化在图像处理器中，通过类似于游戏键盘的简单装置对显示在监视器中的菜单进行配置，或在PC上开发软件然后下载。基于PLC的系统体现了可靠性高、集成化，小型化、高速化、低成本的特点，代表厂商为日本松下、德国Siemens等。德国Siemens公司在工业图像处理方面拥有超过20年经验积累，SIMATIC VIDEOMAT是第一个高性能的单色和彩色图像处理系统，并成为SIMATIC自动化系统中极重要的产品。而99年推出的SIMATIC VS710是业内第一个智能化的、一体化的、带PROFIBUS接口的、分布式的灰度级工业视觉系统，它将图像处理器、CCD、I/O集成在一个小型机箱内，提供PROFIBUS的联网方式（通讯速率达12Mbps）或集成的I/O和RS232接口。更重要的，通过PC WINDOWS下的Pro Vision参数化软件进行组态，VS 710第一次将PC的灵活性，PLC的可靠性、分布式网络技术，和一体化设计结合在一起，使得西门子在PC和PLC体系之间找到了完美的平衡。机器视觉系统在印刷包装中的应用 自动印刷品质量检测设备采用的检测系统多是先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。CCD线性传感器将每一个像素的光量变化转换成电子信号，对比之后只要发现被检测图像与标准图像有不同之处，系统就认为这个被检测图像为不合格品。印刷过程中产生的各种错误，对电脑来说只是标准图像与被检测图像对比后的不同，如污迹、墨点色差等缺陷都包含在其中。最早用于印刷品质量检测的是将标准影像与被检测影像进行灰度对比的技术，较先进的技术是以RGB三原色为基础进行对比。全自动机器检测与人眼检测相比，区别在哪里?以人的目视为例，当我们聚精会神地注视某印刷品时，如果印刷品的对比色比较强烈，则人眼可以发现的、最小的缺陷，是对比色明显、不小于0.3mm的缺陷；但依靠人的能力很难保持持续的、稳定的视觉效果。可是换一种情况，如果是在同一色系的印刷品中寻找缺陷，尤其是在一淡色系中寻找质量缺陷的话，人眼能够发现的缺陷至少需要有20个灰度级差。而自动化的机器则能够轻而易举地发现0.10mm大小的缺陷，即使这种缺陷与标准图像仅有一个灰度级的区别。但是从实际使用上来说，即便是同样的全色对比系统，其辨别色差的能力也不同。有些系统能够发现轮廓部分及色差变化较大的缺陷，而有些系统则能识别极微小的缺陷。对于白卡纸和一些简约风格的印刷品来说，如日本的KENT烟标、美国的万宝路烟标，简单地检测或许已经足够了，而国内的多数印刷品，特别是各种标签，具有许多特点，带有太多的闪光元素，如金、银卡纸，烫印、压凹凸或上光印刷品，这就要求质量检测设备必须具备足够的发现极小灰度级差的能力，也许是5个灰度级差，也许是更严格的1个灰度级差。这一点对国内标签市场是至关紧要的。标准影像与被检印刷品影像的对比精确是检测设备的关键问题，通常情况下，检测设备是通过镜头采集影像，在镜头范围内的中间部分，影像非常清晰，但边缘部分的影像可能会产生虚影，而虚影部分的检测结果会直接影响到整个检测的准确性。从这一点来说，如果仅仅是全幅区域的对比并不适合于某些精细印刷品。如果能够将所得到的图像再次细分，比如将影像分为1024dpi X 4096dpi或2048dpi X 4096dpi，则检测精度将大幅提高，同时因为避免了边缘部分的虚影，从而使检测的结果更加稳定。采用检测设备进行质量检测可提供检测全过程的实时报告和详尽、完善的分析报告。现场操作者可以凭借全自动检测设备的及时报警，根据实时分析报告，及时对工作中的问题进行调整，或许减少的将不仅仅是一个百分点的废品率，管理者可以依据检测结果的分析报告，对生产过程进行跟踪，更有利于生产技术的管理。因为客户所要求的，高质量的检测设备，不仅仅是停留在检出印刷品的好与坏，还要求具备事后的分析能力。某些质量检测设备所能做的不仅可以提升成品的合格率，还能协助生产商改进工艺流程，建立质量管理体系，达到一个长期稳定的质量标准。凹版印刷机位置控制及产品检测由设置在生产线上的摄像机连续摄取印制品的视频图像，摄像的速度在30 帧/s 以下且可调。摄像机采集到的图像，首先进行量化，将模拟信号转化成数字信号，从中抽取一张有效代表镜头内容的关键帧，并将其显示在显示器上。对于一帧图像，可采用对静止图像的分析方法来处理，通过尺寸测量和多光谱分析可识别出视频图像上各色标，得出色标间距和色标的颜色参数以及一些其他相关。由于各种因素影响，会出现各种各样的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声及随机噪声等。噪声给图像处理带来很多困难，它对图像分割，特征提取，图像识别，具有直接的影响，因此实时采集的图像需进行滤波处理。图像滤波要求能去除图像以外的噪声，同时又要保持图像的细节。当噪声为高斯噪声时，最常使用的是线性滤波器，易于分析和实现；但线性滤波器对椒盐噪声的滤波效果很差，传统的中值滤波器能减少图像中的椒盐噪声，但效果不算理想，即充分分散的噪声被去掉，而彼此靠近的噪声会被保留下来，所以当椒盐噪声比较严重时，它的滤波效果明显变坏。本系统改进型中值滤波法。该方法首先求得噪声图像窗口中去除最大和最小灰度值像素后的中值，然后计算该中值与对应的像素灰度值的差，再与阈值相比较以确定是否用求得的值代替该像素的灰度值。图像分割在该阶段中检测出各色标并与背景分离，物体的边缘是由灰度不连续性所反映的L 边缘种类可分为两种，其一是阶跃性边缘，它两边的像素的灰度值有显著不同；其二是屋顶状边缘，它位于灰度值从增加到减小的变化转折点L对于阶跃性边缘，其二阶方向导数在边缘处呈零交叉，因而可用微分算子来做边缘检测算子。微分算子类边缘检测法类似于高空间域的高通滤波，有增加高频分量的作用，这类算子对噪声相当敏感，对于阶跃性边缘，通常可用的算子有梯度算子Sobel 算子和Kirsh 算子。对于屋顶状边缘可用拉普拉斯变换和Kirsh 算子。由于色标为长方形，且相邻边缘灰度级相差较大，故采用边缘检测来分割图像。这里采用Sobert 边缘子来进行边缘检测，它是利用局部差分算子来寻找边缘，能较好的将色标分离出来。在实际的检测过程中，采用彩色图像边缘检测方法，选择合适的彩色基(如强度、色度、饱和度等)来进行检测。根据印刷机的类型特点，即印刷机各色的颜色和版图的特点，进行多阈值处理，得到各色的二值图。将分割后的图像进行测量，通过测量值来识别物体，由于色标为形状规则的矩形，所以可对下述特征进行提取：(1) 由像素计算矩形面积，(2) 矩形度，(3) 色度(H ) 和饱和度(S )，然后根据各色标的间隔的像素点数量得到色标间的间距，与设定值比较，得到两者的差值，共进行m 次测量，取平均差值，给数字交流伺服调节部分提供相应的调节信号。以调节色辊的相对位置，从而消除或减少印刷错位。在特征提取时，对图像进行多光谱图像分析，可以定量地表示色标，如彩色数图像中像素的颜色，采用HIS 格式得到各色标颜色信息的两个参数：色度和饱和度，以此来检测油墨的质量。对各色二值图再进行统计计算或与标准图形进行样板匹配，测量印刷过程中墨屑等参数。印刷机由开卷机放卷运行依次经过各印刷单元，进行各色的印刷和烘干，由收卷机进行收卷L 每色印刷都会在印料的边沿印上以供套色用的色标，该色标线水平10mm，宽1 mm ，每个相邻颜色的标志线在套印精确时应相互平行，垂直(纵向)相巨20 mm，由设置在生产线上的摄影机连续摄取印制品的视频图像，通过尺寸测量和多光谱分析可识别出视频图像上各色标，得出色标间距和色标的颜色参数L如果相邻两色色标间隔大于或小于20 mm ，则说明套印出现了偏差。将该偏差信号送给伺服变频驱动单元，驱动交流伺服电机，使相应的套色修正辊ML上下移动来延长或缩短印料自上一单元印刷版辊到该单元印刷版辊的行程来动态修正。 在现代包装工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量，比如饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率（即零缺陷），而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0。1%的缺陷存在。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，从而引入了机器人视觉技术。一般地说，首先采用CCD照相机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，根据像素分布和亮度、颜色等信息，如：面积、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如：尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。 机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识，如：对IC表面印字符的辨识，食品包装上面对生产日期的辨识，对标签贴放位置的检查。 在机器视觉系统中；关键技术有光源照明技术、光学镜头、摄像机、图像采集卡、图像处理卡和快速准确的执行机构等方面。在机器视觉应用系统中；好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键；起着非常重要的作用；它并不是简单的照亮物体而已。 光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量；在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别；增加对比度；同时还应保证足够的整体亮度；物体位置的变化不应该影响成像的质量。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。 对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理；物体的几何形状、背景等要素。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等；同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。光学镜头相当于人眼的晶状体；在机器视觉系统中非常重要。 一个镜头的成像质量优劣；即其对像差校正的优良与否；可通过像差大小来衡量；常见的像差有球差、彗差、像散、场曲、畸变、色差等六种。摄像机和图像采集卡共同完成对物料图像的采集与数字化。 高质量的图像信息是系统正确判断和决策的原始依据；是整个系统成功与否的又一关键所在。 在机器视觉系统中；CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。 CCD 摄像机按照其使用的CCD 器件可以分为线阵式和面阵式两大类。 线阵CCD 摄像机一次只能获得图像的一行信息；被拍摄的物体必须以直线形式从摄像机前移过；才能获得完整的图像；因此非常适合对以一定速度匀速运动的物料流的图像检测；而面阵CCD 摄像机则可以一次获得整幅图像的信息。图像信号的处理是机器视觉系统的核心；它相当于人的大脑。 如何对图像进行处理和运算；即算法都体现在这里；是机器视觉系统开发中的重点和难点所在。 随着计算机技术、微电子技术和大规模集成电路技术的快速发展；为了提高系统的实时性；对图像处理的很多工作都可以借助硬件完成；如DSP、专用图像信号处理卡等；软件则主要完成算法中非常复杂、不太成熟、尚需不断探索和改变的部分。从产品本身看，机器视觉会越来越趋于依靠PC技术，并且与数据采集等其他控制和测量的集成会更紧密。且基于嵌入式的产品将逐渐取代板卡式产品，这是一个不断增长的趋势。主要原因是随着计算机技术和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统应用领域越来越广泛，尤其是其具备低功耗技术的特点得到人们的重视。另外，嵌入式操作系统绝大部分是以C语言为基础的，因此使用C高级语言进行嵌入式系统开发是一项带有基础性的工作，使用高级语言的优点是可以提高工作效率，缩短开发周期，更主要的是开发出的产品可靠性高、可维护性好、便于不断完善和升级换代等。因此，嵌入式产品将会取代板卡式产品。由于机器视觉是自动化的一部分，没有自动化就不会有机器视觉，机器视觉软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的核心系统，无论是用户还是硬件供应商都将机器视觉产品作为生产线上信息收集的工具，这就要求机器视觉产品大量采用标准化技术，直观的说就是要随着自动化的开放而逐渐开放，可以根据用户的需求进行二次开发。当今，自动化企业正在倡导软硬一体化解决方案，机器视觉的厂商在未来5-6年内也应该不单纯是只提供产品的供应商，而是逐渐向一体化解决方案的系统集成商迈进。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。
国内机器视觉研究的现状及发展趋势：早前，由于使用机器视觉的行业在我国本身就属于新兴领域，再加之视觉产品技术的普及推广不够，导致机器视觉的应用几乎是空白，即便有也只是低端方面的｡目前，随着我国配套基础建设的完善，以及技术与资金的不断积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近年来在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆尝试，逐步开始了工业现场的应用，如制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域，但真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用和发展空间还很大。
随着机器视觉技术的不断发展和推进，近年来，国内很多科研机构在机器视觉方面取得了优异成果｡例如，由北京中泰通科技发展有限公司和上海交通大学联合研制的Super—DⅡ型排爆机器人，是国家“863”计划项目支持开发的具有自主知识产权的最新实用型产品｡该机器人采用四个低光CCD摄像头，分别在机械手、爆炸物销毁器、车体前端和车体顶部的云台上各安装一个，这四个摄像头组成多方位的立体摄像观察系统，通过无线通信或有线通信方式将观察到的画面传输到操作系统的视频显示器上，便于操作人员操控机器人工作｡由于机器人的视频监控系统采用四画面切换技术，既可以单幅画面显示，又可以四幅画面同时显示，从而为操作人员掌握系统信息提供了支持和帮助。
当前，视觉技术在我国应用较多的是车牌识别｡不少科研机构或公司在车牌识别方面都已经逐渐开发出自己的产品，如北京绿睿科技公司、陕西维视公司、昆明利普视觉公司等｡其中，较具代表性的有北京绿睿科技公司研发的车牌识别系统。
机器视觉发展前景很好。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。随着人工智能技术兴起以及边缘设备算力的提升，机器视觉的应用场景不断扩展，并催生了巨大的市场。目前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、智能化需求开始广泛出现，在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层面，也有商业层面，但制造业的需求是决定性。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的提升，也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合，更加大了机器视觉的发展前景。【微信平台，沟通无限】想了解更多关于读码器的相关知识，建议到研祥金码官网了解一下，研祥金码是中国企业500强研祥高科技控股集团旗下专业从事机器视觉业务的公司。公司致力于智能读码器、显示屏领域智能化生产加工和质量检测设备的研发、生产和销售，为业界独有的国际化创新型技术企业。公司产品自上市以来，产品广泛应用于各行业。
在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。2000年来，零售商和消费者对可导致健康风险或增加零售商成本的不合格产品越来越没有忍耐力。如果视觉检测机制正确执行和管理，就可成为强大的工具用于：-保护制造商、零售商和消费者的利益，不会出现贴错标签和无法识别过敏原标签的包装-有助于保护品牌声誉-遵守行业最佳实践指南和零售商标准研究显示，65%的消费者在购买产品时会参考包装。如果包装贴错标签或标签被损坏，隐藏潜在的有害成分，这会导致产品召回、罚款、甚至是法律诉讼。有调查表明食品行业中55%的召回都是由不正确的标签所导致的，食品过敏原就是一个十分普遍的例子。视觉检测是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。自起步发展至今，已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中特别是目前的数字图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、FPGA、ARM等嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，大大地推动了机器视觉的发展。简而言之，机器视觉解决方案就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。
行业主要上市企业：科大智能(300222)、沃迪智能(830843)、工业富联(601138)、远大智能(002689)、上海沪工(603131)、埃夫特(688165)、ST伯朗特(430394)、ST华昌(300278)、机器人(300024)、科远智慧(002380)、华自科技(300490)、埃斯顿(002747)、ST安控(300370)、泰禾智能(603656)等。
本文核心数据：工业机器人产量、工业机器人销售额、全球工业机器人出货量TOP15国家和地区
供给端：工业机器人产量大幅增长
当前，新一轮科技革命和产业变革加速演进，新一代信息技术、生物技术、新能源、新材料等与机器人技术深度融合，机器人产业迎来升级换代、跨越发展的窗口期。
随着后疫情时代的到来，中国工业经济展现出了应对复杂严峻局面的强大韧性和活力，工业机器人行业表现逆势上扬。根据国家统计局最新发布的数据显示，2021年我国规模以上企业工业机器人产量为36.30万套，同比增长44.9%。
需求端：
——工业机器人销售规模增速近20%
《“十四五”机器人产业发展规划》指出，我国已经连续8年成为全球最大的工业机器人消费国。根据IFR数据显示，2020年我国工业机器人销售规模达到422.5亿元，同比增长18.9%。2021年底，工信部、国家发改委、科技部等15部门联合印发了《“十四五”机器人产业发展规划》，推动我国机器人产业在“十四五”时期迈向中高端水平。
《规划》明确提出，力争到2025年，我国成为全球机器人技术创新策源地、高端制造集聚地和集成应用新高地，机器人产业营业收入年均增长超过20%，制造业机器人密度实现翻番。预计到2025年我国工业机器人销售规模将达到1051亿元左右。
——工业机器人出货量居世界首位
据IFR《世界机器人2021工业机器人报告》显示，中国工业机器人出货量为168400台，强劲增长20%，居世界第一位。
——制造业机器人密度达到246台/万人
2020年我国制造业机器人密度达到246台/万人，是全球平均水平的近2倍。
——垂直多关节机器人占据半壁江山
从机械结构看，据MIR统计，2020年垂直多关节机器人在中国市场中的销量在各机型中依然位居首位，全年销售总销量的63%;SCARA机器人全年销售占比为30%;另外，协作机器人与Delta机器人销售占比分别为4%与3%。
综合来看，近年来，在国家政策的支持下，我国工业机器人密度不断提高，产量和销售额逐年增长。未来，随着工业机器人国产化进程加速，工业机器人行业发展空间巨大。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国工业机器人行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
工业机器人的发展现状和趋势具体如下：
一、工业机器人发展现状
分析工业机器人链
工业机器人的顶部是主要的通信行业(包括还原、控制等)，是工业机器人主体，系统生产流的底部是系统的生产系统，添加主要部分的值最高。
根据头堡研究所的数据，在顶层，控制和减少的成本超过70%，尸体生产环的打捞成本约为20%。这是因为工业机器人的主要操作本质上是由工业机器人系统控制和驱动的，并且技术限制比其他连接更多，因此通信的主要部分的产量更高。
中央河流技术的制造商规模很大，竞争力很强，内部行业生产机器人的成本远高于国际公司，因此很难盈利。因此，尽管中国有许多较低的系统，但中国在中央河流技术生产中的市场份额通常很小，但它们服务于价格较低的地区。
总体运营分析
1、用户：下面的Synories总是很丰富。
汽车和电子产品3C的生产是工业机器人使用率最高的两个行业。但近年来，对工业机器人的新需求有所下降，例如，制造业在2022年低于制造业。
然而，随着科学技术的发展，机器人使用的综合征总是丰富的，在应用行业中，它们表现出较低的永久扩展程度。
现如今，中国自己的机器人市场在食品、塑料和化工产品、非金属矿产和汽车行业扩大，2022年中国自己的工业机器人继续增长。
它涵盖了56个工业类别和171个国家经济类别，从而释放了更多的市场应用，例如，湖北华强科技有限公司与新松机器人公司合作完成了新型冠状病毒疫苗瓶装丁基橡胶智能工厂的总体布局，新松机器人为一家新能源公司宁时代开发了AGV机器人。
二、工业机器人发展趋势
小于原始元素
工业机器人使用RV减速和谐波减速，从技术上讲，RV通过增加几个阶段来减少运动，具有强大而高的能力，可用于木材和机器人底座等重负载。
限价为500至800欧元，日本纳博的制造商，基于技术，谐波减少通过弹性柔轮变化来实现。
它具有小而精确的运动特征。它适用于机器人武器、老鼠、手和其他需要良好操作的部件。限价为1000至5000欧元，日本滨中的生产商RV减速器的制造商与减少谐波的制造商不同。房车减排场景集中在汽车、金属加工和其他行业，而医药、食品和饮料、电动3C和其他装载机行业的谐波减排。
工业机器人发展现状及趋势?该系统的发动机总体上仍由外国公司控制，尤其是顶级市场，主要由西蒙和Pansonic等外国品牌控制。
中国本土赢家继续使用私人和低价策略，与外国赢家分享市场某些部分的特定竞争优势。
随着本地生产商在本地和市场技术方面的发展，本地公司在香港的技术方面进行了开发，这是Sero公司在中国市场上的第四级飞机技术，占10%的市场公司。
整个CR5行业高出15%，公共行业的影响显而易见（见图2）。此外，工业机器人、头部系统也可用于机器、电子工业、锁定装置、防控装置、塑料装置等行业。
工业机器人
工业机器人是广泛用于工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，具有一定的自动性，可依靠自身的动力能源和控制能力实现各种工业加工制造功能。工业机器人被广泛应用于电子、物流、化工等各个工业领域之中。
接触危险物品的工作岗位高温、低温、高压、辐射等极端环境的工作岗位长时间机械作业的工作岗位长时间监视监控的工作岗位精细工作高强度工作……-----------------------------------随着知识经济时代的到来，高技术已成为世界各国争夺的焦点，机器人技术作为高技术的一个重要分支普遍受到了各国政府的重视。据了解，目前日本继前两个机器人计划--“极限作业机器人”计划和“微机械技术”开发计划之后，正在实施第三个“人型机器人”计划；美国仅花在无人机上的费用就已达25亿美元。我国政府也非常重视机器人的研究，早在“七五”期间就开始了工业机器人和水下机器人攻关计划，并取得了一定的成绩。1986年，国家“863”计划将智能机器人列入其中。经过十几年的艰苦奋斗，从跟踪世界先进水平到自主开发，取得了举世瞩目的成果。 机器人技术--科技经济的必争之地 世界各国都非常重视机器人技术的开发与研究，主要有以下几个方面的原因： 第一，发展机器人可以提高综合国力。机器人技术是集光机电信息自动化于一身的高新技术，从某种意义上讲，一个国家机器人水平的高低，代表了一个国家的综合实力。 发展工业机器人可以增强一个国家的制造能力。国内外很多企业都是通过使用工业机器人来提高生产率和产品质量。国外一些大的汽车、电子、机械制造商通过采用工业机器人作为关键生产设备，可以做到根据市场需求，及时调整生产策略，以小批量、多品种，占领更多的市场份额。国家"863"计划正是看到了这一趋势，对工业机器人及其应用工程给予了大力支持，在摩托车、汽车、电子、家电等行业推广了一批示范工程，并形成了拥有自主知识产权的产品系列。 发展特种机器人可增强国家的可持续发展能力。所谓的特种机器人是指除工业机器人之外的各种机器人。在“863”计划实施的初期，我国先后研制出了水下机器人、排险机器人、机器人压路机、微操作机器人、双足步行机器人、灵巧手等多种用途的特种机器人，大大缩短了我国机器人水平与国外发达国家之间的差距，有力地推动了我国机器人技术的发展，加强了机器人与社会、经济的联系。 智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器，是机构学、自动控制、计算机、人工智能、光电技术、传感技术、通讯技术、仿真技术等多种学科和技术的综合成果。智能机器人做为新一代生产和服务工具，在制造领域和非制造领域占有更广泛、更重要的位置，这对人类开辟新的产业，提高生产与生活水平具有十分现实的意义。例如，我国在争取公海海域优先开采权的过程中，由国家“863”计划研制的6000米水下无缆自治机器人系统先后两次出海，获得了海底锰结核分布的珍贵资料，使我国成为世界上少数几个具有深海探测能力的国家之一。 第二，发展机器人技术可以提高国防实力。在海湾战争、波黑战争、科索沃战争中，各种无人机和地面军用机器人系统在战场侦察、探雷排雷、监视、通讯中继、电子对抗、火力导引、战果评估、骚扰、攻击等方面都起了特殊的作用。鉴于高新技术对未来战争的指挥系统、战场环境将产生重大影响，我国已经开展并将加强这方面的研究。 第三，机器人可以形成一个巨大的产业。尽管目前发展相对成熟的只有工业机器人，但从世界机器人的发展趋势看，服务机器人、个人机器人具有巨大的市场潜力，可以预见，个人机器人将会像个人电脑一样走进千家万户，成为人类社会必不可少的生活用品。 第四，发展机器人可以提高一个国家的国际地位。在国家攻关计划和“863”计划的支持下，我们已经研制出了各种用途的机器人，并加入了由少数发达国家参加的国际先进机器人计划，提高了中国科技的国际地位。 我国发展机器人技术的必要性目前，我国机器人市场还不是很大，其原因是多方面的。我国是一个人口大国，多数人对机器人缺乏了解，认为现在下岗人员就很多，还用机器人干什么。这是一个偏颇的观点。 首先，机器人不是简单地代替人工作，我们使用机器人是让它们完成不适合人直接干、干不了和干不好的一些工作。比如：机器人可以进入病人体内进行检查和治疗，进入煤气管道进行检查和维修，进入核电站检查核泄漏，机器人可以登陆月球、深潜海底，能24小时不停地高质量完成单调或复杂的工作。目前我国有许多人工作在有毒、有害、高温、危险的作业环境中，机器人的应用可以将他们从恶劣环境中解放出来。 市场竞争也需要机器人。机器人的应用，不仅可以提高产品质量，提高产品的改型速度，适应快速变化的市场，满足消费者的需要，而且可以降低产品的成本，提高市场竞争能力，从而提高我国企业在国内外市场上的竟争能力。 另外，随着物质及精神生活水平的提高及老龄人口的增多，人们将需要更多的智能化、社会化、家庭化、个性化、感情化的服务，机器人将大显神通。 最重要的是，站在国家的角度来看，许多尖端技术，尤其是国防高技术必须拥有自主知识产权，才能在国际竞争中得到主动权。霸权主义并不希望我国拥有能与其相抗衡的机器人技术，我们只能依靠自力更生。 前景光明的机器人应用我国是一个发展中大国，经济的高速发展给机器人技术带来了广阔的应用前景。 随着我国高技术产业的兴起和大中型国有企业的扭亏为赢，将出现一批新兴产业，也将诱发新一轮的投资，工业机器人作为先进制造业的核心必将得到广泛应用。近两年，我国大规模的基础设施建设为混凝土喷射机器人、凿岩机器人、机器人压路机、机器人推土机等机器人化工程机械提供了用武之地。新一代机器人化工程机械如装载机、搅拌机、摊铺机、盾构机器人等正在研究中。21世纪是人类走向海洋，向海洋要资源的世纪，我国的系列水下机器人将承担起海洋探测的重任，为我国开发海洋作出贡献。 通过国家“863”计划的实施，我国机器人产业化已初露端倪，而且发展势头良好。一些企业已看到了机器人的巨大潜力，一汽、华录、海尔、嘉陵、长安等大型企业集团都开 始涉足机器人领域，他们都看到了中国潜在的机器人市场。 抓住时机迎接挑战 加速我国机器人产业化的发展迫在眉睫，我们必须采取相应的措施，才能适应形势。 国家应加大对机器人技术的投人，并制定相应的鼓励政策。机器人是具有创新性的、战略性的、对国民经济和国家安全有巨大影响的高技术，是21世纪经济技术的制高点之一。国家必须投入较多的资金加快机器人技术的研究，同时对有关企业给予一定的优惠政策，以推动我国机器人产业的发展。 我国应组建机器人自动化装备产业集团。随着我国制造业的快速发展，国内对机器人自动化装备的需求越来越旺，国外大的机器人公司已纷纷进人中国市场。尽管总的说来我国的特种机器人性能价格比优于国外，但由于企业规模小，产品比较单一、批量小，缺乏足够的资金实力和企业间的协调能力，因此很难与国际大公司抗衡。我们只有成立具有一定规模的公司，增加投入，在提高产品质量的同时降低成本，创造品牌，才能形成企业的良性发展，在国际市场占有一席之地。 筹建中国机器人协会。现在我们国家拥有二级机器人协会、学会不少，但各个分会针对的重点不同，涉及的人员范围也不同，相互沟通不够，给人一种各行其事的感觉。如果能成立一个中国机器人协会，把现有的二级学会组织起来，通过学术交流、科普宣传、市场调查等活动普及知识、培养人才，推动机器人科学技术的研究和应用水平，将对我国的机器人事业大有裨益。----------------------------------中国工业机器人未来发展会怎样？它能不能大规模应用于生产，被市场所接受？这一直以来就是困扰很多人一个的问题。 中国工业机器人发展长期以来受限于成本较高同时国内劳动力价格低廉的状况，这种局面使得工业机器人应用面十分狭窄。但是随着中国经济近30年的持续快速扩张，人民生活水平不断提高，很多情况已经悄然间发生了变化，这些变化改善了工业机器人的使用环境。 加工制造业作为制造业体制最为灵活，发展最为迅速的部分，它对国民经济有着极大的影响。改革开放以来，加工制造业的发展经历了从80年代的“三来一补”到国内外厂商直接投资开办工厂并同时在国内和国外销售。但是这些在中国的投资和开办的工厂利用的只是中国充足和低廉的劳动力，而它所采用的技术和设备大多来自于国外。虽然劳动力近似无限的供应使得中国制造业在二十世纪末已经发展成为世界工厂。但是这种发展却埋下巨大的隐忧，世界工厂的发展依赖于劳动力能否充足供应。经济持续的增强以及在中国推行了20余年的计划生育，中国劳动力供应格局到现在已经开始发生变化。中国劳动力市场逐步从“买方”市场转移到“卖方”市场，劳动力由供远大于求开始向供求平衡的方向发展。作为制造业主力的农民工也从早期的仅解决温饱问题到现在对薪资和工作条件提出了更高的要求。这种市场的变化使得很多劳动力密集行业中的企业为了提高劳动生产率所采用的依靠增加工人数量，延长工人劳动时间的方法反将使其成本越来越高昂，同时这种方法的使用也受到越来越多法律的限制和政策的阻碍。这种从企业微观层面到整个社会宏观层面的改变对于中国企业影响巨大，它促使企业认识到必须采取从改善机器设备入手，提高技术和资金的密集度以尽量减少用工量来应对这种改变。 随着劳动力过剩程度的降低，单个工人的成本上升、对于产品质量更高的要求以及国家对装备制造业的重视，工业机器人及技术在中国得到了政府和产业界的广泛重视。政府努力加快中国装备制造业尤其是工业机器人的发展，使用各种办法加大中国装备制造业在市场中占据的份额，并提供优惠措施鼓励更多企业使用机器人及技术以提升技术水平。产业界也开始重视工业机器人在降低劳动成本、减少劳动风险、提高产品质量中所起的巨大作用。正因为如此，最近几年国内越来越多的企业在生产中采用了工业机器人。不少企业通过采用工业机器人及技术满足了自己的要求，从而提高企业的竞争力。各种机器人生产厂家的销售量都有大幅度的提高。最近四年,很多企业在华的销售量甚至是前面十几年销售量的几倍。德国CLOOS公司在华焊接机器人销售量2000年以前为47台，2000年以后已经突破121台，销售量翻了近三倍。快速发展的工业机器人及技术正被大量应用于工业企业的技术提升。在未来，中国的工业机器人产业将作为一种在国民经济中占据重要地位的产业而存在。 国家863机器人技术主题自成立以来一直重视机器人技术在产业中的推广和应用，长期以来推进机器人技术提升传统产业，利用机器人技术发展高新产业。机器人技术主题不仅积极推动机器人产业化应用而且在普通人群中广泛普及机器人知识，增加人们对于各种机器人的了解和认识。使利用机器人技术提升我国工业发展水平，提高人民生活质量成为全社会的共识。----------------------------------------------1，基于符号的机器人学诞生与发展的简要历史 工程学科的一个共同点是：先有工程实践。机器人学的诞生也不例外，是随着工业机器人的诞生与发展而进行的，直至七十年代，工业机器人整个系统基本定型，发展主要在于单元器件性能的逐步改进。这时机器人学向深度和广度发展，成为一门非常综合和活跃的学科，这也是工程性质学科的另一个共同点：到一定时期，理论将超前于工程实践。George C. Devol于五十年代中期发明工业机器人，是可重复编程的PTP控制的操作手，和Jeseph F.Engelberger共同发展这一全新工具概念后，于1959年成立第一家工业机器人公司Unimation lnc.启发工业机器人发明的前期工作是二战中开始的主从控制的遥控机器人的开发，主要用于放射性物质的处理。 工业机器人发展的主要历史事件如下： 1954年：美国G.C.Devol，发明可编程机器人，专利号2988237 1959年：美国行星公司制造第一台商用机器人 1960年：美国Unimation公司成立 1970年：Victor Sheinman验证Starford Manipulator 1971年：日本工业机器人协会成立 1974年：美国Cincinnati Milaeron公司推出第一台小型机控制的机器人T3 1976年：Ralph Bolles发展了机器人编程语言AL 1978年：Unimation公司推出可用于装配的通用机器人PUMA 1978年：日本，牧野洋发明SCARA装配机器人 机器人学研究的主要事件有： 1954年：Denavit和Hartenberg（1954）提出用于表达空间杆件几何关系的一般方法，可用于解机器人正运动学 1962：Ernst（1962）和Boni（1962）分别研究带触觉和压觉传感器的机械手 1964：Uicker（1964）的博士论文研究了空间杆件的动力学 1968：Pieper（1968）的博士论文中用代数方法解逆运动学问题 1968：McCarthy（1968）在Stanford AI Lab研究带摄像机、麦克风的机器人，能根据人的指令发现并抓取积木 1971：Kahn和Roth（1971）研究机器人的最少时间控制 1972：Paul（1972）研究关节空间轨迹规划 1973：Bolles和Paul（1973）用装有视觉和力觉的Stanford arm完成水泵装配 1974：Bejezy（1974）研究机器人的动力学和计算力矩控制 1976：Bolles（1976）发展了机器人编程语言AL 1979：Paul（1979）研究了笛卡尔空间的轨迹规划 1979：Lozano—Perez和Wesley（1979）研究机器人避障问题 1981：R.P.Paul（1981）出版第一本机器人学课本，“Robot Manipulator：Mathematics，Programmings and Control” 这些事件的选择标准是该项研究开创性的。但是，虽然1954，1964二事件是机器人运动学和动力学的基础，但并不是专门为机器人学研究的。 1978年PUMA通用工业机器人的诞生可看作是工业机器人的成熟，直到现在，工业机器人的整个机械结构，驱动，控制结构，编程语言均和1978无本质差别。 1981年机器人学课本的出版标志着该学科的成熟，Denavit和Hartenberg（1954），Pieper（1968），Paul（1972），Bolles（1976），Paul（1979）等人的研究对工业机器人的成熟作用巨大。 由于学科发展的主要驱动力是求新求深，进入八十年代，机器人学的发展主要向广度和深度发展，主流也渐离工业背景。但由于机器人学是工程学科，太偏离实际肯定要受到制约，也即受到市场驱动力的制约，如那么多的机器人控制和智能方面的研究，但无一实用，这方面的研究肯定要萎缩。这几年，机器人学界意识到这一点（也即研究经费减少了），开始把注意力投向新的工程主题。基于行为的机器人学和生物机器人学将把机器人学推向新的发展时空。2， 基于符号的机器人学的主要研究内容 参照K.S.Fu等（1988）的经典机器人学课本，传统机器人学的研究内容为： ·运动学 ·动力学 ·轨迹规划 ·操作手控制（包括位置与力控制） ·机器人传感器 ·路径规划与任务规划 以上内容均在笛卡尔空间对机器人或环境用符号进行描述（关节空间可映射至笛卡尔空间），然后实施规划和控制，这部分机器人学称之为基于符号的机器人学是恰当的。另外机器人路径规划和任务规划是与基于符号的人工智能特别相关的部分，这部分内容也称之为智能机器人学或基于人工智能的机器人学，基于符号的人工智能引起的危机自然也是它的危机。 进入十年代后，机器人学向深度和广度发展的研究有： ·多机器人系统的运行学、动力学、运动轨划、控制和协调等问题 ·冗余度机器人的运动学、动力学、运动规划和控制问题 ·弹性机器人的运行学、动力学、运动规划和控制问题 ·复杂环境中机器人的基于多传感器的信息处理与任务实现问题 向广度发展的研究为： ·移动机器人的结构、传感器、控制与任务规划等 爬行，步行，飞行，水下，轮式，履带式等等能移动的机器人均是移动机器人，够成非常丰富的研究内容，由于机器人在工作空间中移动，首要问题即是避障与导航。由于移动机器人需要具有在动态环境中的自主运动和作业的能力，另一术语自主机器人也主要指移动机器人。 由于移动机器人的工作环境（动态的，不确定的）与工业机器人的工作环境（结构化的）完全不同，也就需要新的理论，正是这方面的工程需要诞生了基于行为的机器人学及向生物机器人学的发展。3，什么是基于行为的机器人学？ 基于行为的机器人学反对抽象的定义，因此采用场景化、具体化的解释更适合该领域的哲学思想，下列表是基于行为的机器人学和基于符号的机器人学在各方面的比较。 特征项 基于行为的机器人学 基于符号的机器人学 研究对象 非结构化环境工作的自主机器人 结构化环境工作的机器人 环境特点 动态的、不确定的、复杂的 确定的、预知的、简单的 传感信息的处理 分布式直接处理，不抽象、不定义 集中式融合处理，抽象、定义 对环境的处理 无中心模型，无中心表达 有模型，有中心表达 行为序列的产生 行为序列由目标、操作场景和机器人之间的交互作用而突现产生 根据给定的任务预先进行精确的规划 行为控制 自组织、分布式 中央控制或隐形中央控制 信息处理方式 并行、计算量极小 串行、计算量极大 任务实现 由自组织行为和环境交互作用的突现行为实现 由算法实现 系统结构 由行为模块并行组织，分层结构动态突现 由功能模块串行组织，结构固定不变 系统理论 主要用语言表达，难以形式化，强调具体化、场景化证实 主要用符号表达，便于分析，多用仿真基于行为的机器人学的重要研究内容是系统结构而不是算法，基于行为的机器人在非结构化动态环境中的性能非常优越，用基于符号的机器人学设计的类似的机器人无法达到如下性能： ·高速度，高灵活性。在动态复杂环境中的移动速度可达到2米/秒。 ·高柔性。迅速适应变化的内外部约束。 ·高鲁棒性。可以承受局部损坏。 ·高效性。软件代码可以是传统的几百分之一，硬件可以是传统的几十分之一。 ·经济性。价格是传统的十几分之一。 ·简易性。没有机器人学正规训练的人也能很快操作。 ·可扩展性。很少改变原有系统便可增加性能。 ·可靠性。分布式自组织并行工作，可靠性强。4，生物机器人学，新的研究共同体 进入九十年代，机器人学研究中出现了许多新名称，如：基于行为的机器人学（Brooks，1991a），进化机器人学（Harvey，92），非笛卡尔机器人学（Gomi，1996），认知机器人学（Brooks，1997）等等。其中，进化机器人学主要研究当前环境行为进化，非笛卡尔机器人学和基于行为的机器人学研究类似的内容，认知机器人学是Brooks新提出的概念。因为Brooks一直领导着这个新的领域，有必要解释这个概念的背景。Brooks研究组研制基于行为的机器人取得很大成功后，（Brooks和Stein，1993）开始进行机器人的最高形式--仿人机器人的研究，主要是想实现其智能一步步累积的思想，更把研究面向人类认知问题，当时建立了很大的研究计划，至1996年底（Brooks，1997）报告了该计划的研究成果，显然，该计划从经费、技术和研究思想上遇到大挫折，目前还停留在单元模块的制造和研究上，在研究思想上，由于系统结构还是基于SA设计，由第三章的分析，根本是不会成功的。从技术上说，人从机体、感觉到大脑，远比想象的复杂，完全模拟人的行为，进一步拥有人的能力，还是长远的研究目标，从研究思想上，Brooks的智能累积思想（1991a）是行不通，一方面Brooks仍采用整体智能的概念，另一方面，智能的进化包含生物基础的进化，并不单纯是行为层次的增加。尽管如此，Brooks的研究计划引起世人注目，因为以前的类人机器人主要是机构的研究，最复杂是早稻田大学加藤一郎研制的会演奏钢琴的机器人，是传统控制方式的杰作，Brooks是第一个用基于行为的方法研制仿人机器人，已制成头眼手模块。德国GMD和日本东京大学也开始这方面的研究。虽然研究计划遭到挫折，但（Brooks，1997）提出了认知机器人学的概念，并把它作为基于行为的机器人学的进一步发展。他把身体形态、动机、一致性、自适应、发展、大脑机理等作为研究主题，可以看出，Brooks想把研究类人机器人作为基于行为的机器人的发展，他所说的认知机器人学即是对类人机器人的研究，也没有提出系统的理论，只是研究对象复杂了。 通过以上分析，进入九十年代，许多研究人员从生物学中寻找启发来开拓机器人学的新方向，主要推动力量是Brooks建立的包容结构理论，许多研究者也发现了包容结构的局限性，在它基础上很难再进行进一步的研究，上一章提出的GBA作出了很大的发展，GBA是一个开放的系统，在GBA的基础上，行为学习、行为进化等等均可以系统地进行研究，同时又面临许多新的问题，如更为有效的驱动系统、传感器，复杂学习问题，计算工具问题，思维问题等等，单一地面对某一问题，如，当前环境行为进化，或认知，都不利于机器人学新的发展，有必要把它们都统一到生物机器人学的范畴中，因为它们的思想基础都是统一的，另外，生物机器人学也不是基于行为的机器人学的发展，而是一种包容，以构成新的研究共同体，以深入、综合的视野拓宽机器人学研究的新时代。 生物机器人学的研究对象是：动态的不确定的环境中工作的自主、半自主的机器人。研究方法是：从生物系统的各个层次获得启发，动态平行应用从上向下和从下向上的研究方法，也即太极研究方法，更多地运用综合策略。 主要研究内容如下： （1）仿生物机构、驱动器、传感器 （2）仿生物计算工具 （3）系统结构与智能结构 （4）意识、动机、情感、成长、相互作用、技能、语言、学习、知识、知觉、行为实现、思考等认知能力 （5）系统设计与制造 这样，生物机器人学就有了明确的指导方向，包容性也很大，如（Harvey，1992）提出的进化机器人学主要研究认知能力中的成长问题，采用动态神经网作为计算结构和工具，认知机器人学也主要针对认知能力中的几个因素。需要指出的是系统结构和智能结构是生物机器人学的基础，认知能力也需要在这个基础上实现。基于行为的机器人学主要研究了系统结构以及行为实现和相互作用问题。显然，生物机器人学能把已进行的该方向的所有领域都包容进来，并能促进和指导进一步的研究，同时避免犯局部性的错误。特别是，在研究方法上得到了和谐统一，一味从下向上的还原主义的研究方法容易犯机械论的错误，如目前发展的神经网络，难以产生高层行为，一味从上向下的研究方法容易脱离实际，如基于符号的机器人，难以适应环境。
目前，我国人口红利正在逐渐消失，机器人技术开发和实现人工替代将是大势所趋。长期以来，由于机器人成本较高而劳动力价格相对低廉，我国大部分制造业主要是劳动密集型企业。随着经济的持续快速发展，我国正从劳动密集型向现代化制造业方向转型，振兴制造业、实现工业化是我国经济发展的重要任务。作为先进制造业中不可替代的重要装备和手段，工业机器人的应用和普及自然成为企业较理想的选择。
工业机器人已广泛应用于汽车及汽车零部件制造业、机械加工行业、电子电气行业、橡胶及塑料工业、食品工业、木材与家具制造业等领域中;并开始扩大到国防军事、医疗卫生、生活服务等领域，如无人侦察机、警备机器人、医疗机器人、家政服务机器人等均有应用实例，当前我国工业机器人产业已初具规模。
前瞻网发布的《2014-2018年中国工业机器人行业产销需求预测与转型升级分析报告》数据显示，2012年我国工业机器人销量2.69万台，同比增长19.6%。截至2012年底，中国的工业机器人保有量为101765台，仅次于日本，位居世界第二。由于中国有着全球最大的劳动力市场，机器人替代空间巨大，预计到2014年，中国将会超过日本，成为工业机器人需求量最大的市场。
随着人工成本的上涨、工作环境的改变、人口老龄化和多元化的市场竞争，各企业面临着重重压力。工业机器人产业是一个快速成长中的新兴产业，将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。我国机器人使用密度处于极低水平，机器人使用密度的提升将带动机器人需求量的提升。通过对比美德日韩，我们测算我国机器人市场规模将超过160万台，相比较于目前不到10万台的装配量，还有巨大的发展空间。
总体来说，我国工业机器人行业近几年发展十分迅速，市场前景非常广阔。
希望我的回答可以帮助到您。
首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以，机器视觉的研究大概有这几块：
物体识别（Object Recognition）：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉；
位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里；
相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。
当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。
由于视觉是机器人感知的一块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由简入繁的顺序介绍吧：
0. 相机标定
这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿，但是，机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以，我们先需要对相机的位姿进行标定。 内参标定就不说了，参照张正友的论文，或者各种标定工具箱； 外参标定的话，根据相机安装位置，有两种方式：
Eye to Hand：相机与机器人极坐标系固连，不随机械臂运动而运动
Eye in Hand：相机固连在机械臂上，随机械臂运动而运动 两种方式的求解思路都类似，首先是眼在手外（Eye to Hand）
只需在机械臂末端固定一个棋盘格，在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机坐标系的位姿 、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化 、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。 这样，我们就可以得到一个坐标系环
而对于眼在手上（Eye in Hand）的情况，也类似，在地上随便放一个棋盘格（与机器人基座固连），然后让机械臂带着相机走几个位姿，然后也可以形成一个 的坐标环
这是目前工业流水线上最常见的场景。目前来看，这一领域对视觉的要求是：快速、精确、稳定。所以，一般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配/形状匹配的方法；而且，为了提高稳定性、一般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段，减少系统变量。
目前，很多智能相机（如 cognex）都直接内嵌了这些功能；而且，物体一般都是放置在一个平面上，相机只需计算物体的 三自由度位姿即可。 另外，这种应用场景一般都是用于处理一种特定工件，相当于只有位姿估计，而没有物体识别。 当然，工业上追求稳定性无可厚非，但是随着生产自动化的要求越来越高，以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿 估计也就成了机器视觉的研究热点。
2. 有纹理的物体
机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、零食盒等表面带有丰富纹理的都属于这一类。 当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取+模板匹配的方法。但是，实际机器人操作过程中，环境会更加复杂：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。
幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一个叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超强局部特征点： Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of computer vision 60.2 (2004): 91-110. 具体原理可以看上面这篇被引用 4万+ 的论文或各种博客，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。 因此，利用 SIFT 特征点，可以直接在相机图像中寻找到与数据库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（物体识别）。
对于不会变形的物体，特征点在物体坐标系下的位置是固定的。所以，我们在获取若干点对之后，就可以直接求解出相机中物体与数据库中物体之间的单应性矩阵。 如果我们用深度相机（如Kinect）或者双目视觉方法，确定出每个特征点的 3D 位置。那么，直接求解这个 PnP 问题，就可以计算出物体在当前相机坐标系下的位姿。
↑ 这里就放一个实验室之前毕业师兄的成果 当然，实际操作过程中还是有很多细节工作才可以让它真正可用的，如：先利用点云分割和欧氏距离去除背景的影响、选用特征比较稳定的物体（有时候 SIFT 也会变化）、利用贝叶斯方法加速匹配等。 而且，除了 SIFT 之外，后来又出了一大堆类似的特征点，如 SURF、ORB 等。
3. 无纹理的物体
好了，有问题的物体容易解决，那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的：
我们最容易想到的就是：是否有一种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？ 不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。 所以，之前一大类方法还是采用基于模板匹配的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。
这里，我介绍一个我们实验室之前使用和重现过的算法 LineMod： Hinterstoisser, Stefan, et al. "Multimodal templates for real-time detection of texture-less objects in heavily cluttered scenes." Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011.
简单而言，这篇论文同时利用了彩色图像的图像梯度和深度图像的表面法向作为特征，与数据库中的模板进行匹配。 由于数据库中的模板是从一个物体的多个视角拍摄后生成的，所以这样匹配得到的物体位姿只能算是初步估计，并不精确。 但是，只要有了这个初步估计的物体位姿，我们就可以直接采用 ICP 算法（Iterative closest point）匹配物体模型与 3D 点云，从而得到物体在相机坐标系下的精确位姿。
当然，这个算法在具体实施过程中还是有很多细节的：如何建立模板、颜色梯度的表示等。另外，这种方法无法应对物体被遮挡的情况。（当然，通过降低匹配阈值，可以应对部分遮挡，但是会造成误识别）。 针对部分遮挡的情况，我们实验室的张博士去年对 LineMod 进行了改进，但由于论文尚未发表，所以就先不过多涉及了。
4. 深度学习
由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果，我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。
首先，对于物体识别，这个就可以照搬 DL 的研究成果了，各种 CNN 拿过来用就好了。有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？ - 知乎 这个回答中，我提到 2016 年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了 DL 作为物体识别算法。 然而， 在这个比赛中，虽然很多人采用 DL 进行物体识别，但在物体位姿估计方面都还是使用比较简单、或者传统的算法。似乎并未广泛采用 DL。 如 @周博磊 所说，一般是采用 semantic segmentation network 在彩色图像上进行物体分割，之后，将分割出的部分点云与物体 3D 模型进行 ICP 匹配。
当然，直接用神经网络做位姿估计的工作也是有的，如这篇： Doumanoglou, Andreas, et al. "Recovering 6d object pose and predicting next-best-view in the crowd." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016.
它的方法大概是这样：对于一个物体，取很多小块 RGB-D 数据（只关心一个patch，用局部特征可以应对遮挡）；每小块有一个坐标（相对于物体坐标系）；然后，首先用一个自编码器对数据进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练Hough Forest。
5. 与任务/运动规划结合
这部分也是比较有意思的研究内容，由于机器视觉的目的是给机器人操作物体提供信息，所以，并不限于相机中的物体识别与定位，往往需要跟机器人的其他模块相结合。
我们让机器人从冰箱中拿一瓶『雪碧』，但是这个 『雪碧』 被『美年达』挡住了。 我们人类的做法是这样的：先把 『美年达』 移开，再去取 『雪碧』 。 所以，对于机器人来说，它需要先通过视觉确定雪碧在『美年达』后面，同时，还需要确定『美年达』这个东西是可以移开的，而不是冰箱门之类固定不可拿开的物体。 当然，将视觉跟机器人结合后，会引出其他很多好玩的新东西。由于不是我自己的研究方向，所以也就不再班门弄斧了。
机器人家上有关于这个很详细的图文讲解，你可以看下，希望对你有用
视觉注意在机器人上的应用主要是目标定位、目标识别以及目标跟踪等。视觉注意一般分为自上而下的视觉注意和自上而下的视觉注意；对于在机器人上的应用主要是自上而下（目标驱动）和自下而上（早期视觉特征）在什么时间以什么方式如何很好的结合。
机器人实验教学论文
1改革措施与实践结果
1．1实验平台的建设
为了强化学生在机器人方面的实践环节，首先需要构建机器人实验平台。让学生在课堂教学中了解机器人的基本组成、工作原理等，而学生的综合分析能力和解决问题的能力只能通过实践才能得到锻炼及提升。学生通过课堂教学了解机器人的基本组成、工作原理等，通过实践锻炼提高综合分析能力和解决问题的能力。依托西安交通大学机械基础实验教学中心的资源，将现有的实验教学机器人资源进行整合，构建机器人实验教学平台，包括:开放源代码的固高等国产机器人;具有示教手持盒的日本生产的商业机器人MOTOMAN－SK16、川崎RS10N等工业机器人;进行二次开发、能够组合使用的博时机器人。在机器人实验教学中，为学生的实践环节提供了足够的教学资源。
1．2改革实验教学体系，丰富实验层次
目前的实验教学体系多数为实验教师针对某一点进行实验教学。但是机器人本身具有实践性强、学科融合范围广的特点，机器人实验已经不能仅仅依靠单独的一个实验进行支撑，需要与机械结构、轨迹规划、系统控制、传感器等技术进行融合。目前开展的机器人实验往往着重于某一方面，不同的教师由于个人研究方向不同，或者专业限制，往往开展实验项目侧重自己的方向。但在本科教学中，还需要注重学生知识面的扩展，学生应全面地了解各个方面，开拓学生的眼界，因此机器人实验应增加“广度”。系统级的机器人实验是一种全新的实验形式，它将机械结构分析、建模、传感器技术、机械控制等多学科融合。在实验项目实施中，学生以团队形式进行实验，分工明确，为学生应用多种学科知识提供了平台，培养了学生创新和团队协作能力。在结构部分，小型的博时串联机器人拆装与建模分析、慧鱼模型搭建机器人;在机器人结构实验方面，以六自由度模块化可拆装串联机器人为平台，学生可自由搭建2～6自由度五种组合方式机器人系统。该机器人各关节内部结构多样化，采用了同步齿形带传动、谐波减速传动、行星减速传动、锥齿轮传动、蜗轮蜗杆传动等多种传动方式。每一模块均为透明封装，可直观看到内部传动结构及运动形式，并可将其拆装至螺钉级。通过机器人本体装拆实验可以提高学生对机构中各种传动原理的直观认识，锻炼学生的装配能力，并以此了解零件加工工艺与特点，增强学生对机构运动形式实践的动手操作能力。慧鱼模型是一套由机械构件、传感器、控制部件组成的机电产品。在控制部分，现有的实验仪器分为商业机器人及科教公司研发机器人。商业机器人技术成熟，使用可靠，但控制源代码不开放;科教公司研发机器人源代码开放，但设备使用可靠性较差，因此实验内容需要对两种实验设备进行调整，克服两类实验设备各自的缺点，让两者互补，形成对学生的全面培养。学生在对已有的机械工业中常见机器人使用后，工业中的手持器可供学生直接操作，将教学理论与工业实践并重，学生可以直接通过控制使用了解机器人的基本轨迹规划等，将注意力集中到机器人实验的主要问题中。科教公司研发的机器人源代码开放，学生在学有余力的情况下，能够进行二次开发，将机器人控制技术与传感器技术等相结合，提高学生兴趣，培养学生的创新能力。
1．3教学方法的改革，提高学生兴趣
机器人广泛应用在各个工业领域，实验教学与其中机械部件包括连杆、齿轮、马达、涡轮等，一般工程机械制造所需要的零部件在模型中都能找到，模型中的零件可以在短时间内插装和拆卸，为学生想象力插上了翅膀，在对实际机器人拆装后，组建属于自己的机器人，提高学生兴趣，增强学生对于传动知识的理解。工程应用是互相联系，密不可分的。以实验室中固高柔性制造系统为例，机器人在中间起到了仓储、上下料作用，完全实现了自动化控制，因此在机器人实验的开发中应联系工程背景，提高学生兴趣。实验体系包括常见的机器人运动学实验、动力学分析实验、轨迹规划实验，并且需要让学生明白机器各个部分的组成，因此在实验授课时，控制类教师与机械设计类教师应联合开发机器人实验，使学生将课程中学习的知识运用到实验中，加强理论与实践的结合。在学生使用中，学生可以先从柔性制造系统进行认知机器人广泛应用在各大工业领域，然后进行机器人的拆装，了解机器人的各个组成部分，随后进行自己控制机器人的运动轨迹，对运动轨迹进行规划。在学生全面了解机器人知识后，在综合实验中，学生可以选择偏结构方面的实验，如用慧鱼模型搭建机器人;也可选择偏控制方面实验，如机器人的视觉系统的开发;也可将二者结合，设计出新的机器人结构、系统等。这是一个从认知到实践的过程，符合人的一般认知规律。机器人学科具有更新快的特点，作为教师在教学时不仅需要给学生技术指导，更应该着重培养学生对机器人技术发展趋势的了解，培养学生的创新意识，让学生尽可能参与实验的各个环节，增加学生的主观能动性，包括实验问题的提出、实验机器人的.确定、实验程序(路线)的设计以及分析总结等。只有在实验过程中，学生团队精神、创新能力、动手能力等素质才能得到培养。
1．4考评方法的改革，突出培养学生能力
目前对学生的考核较为单一，仅是考核学生最终的实验结果，不仅不能督促学生对实验结果等进行合理分析，而且对于学生在实验中的操作也忽略了，这对于机器人实验考评而言是不合理的，机器人实验作为一门实践性很强的课程，没有一个唯一确定的答案。机器人结构分析实验可以培养学生空间想象的能力，关注细节的能力，机器人轨迹规划则涉及到数学在实际生活中应用的能力，而软件编程涉及规划能力。它反映了学生的空间想象和规划能力，对新事物的敏感度、以及完成任务的执行力。因此改革学生的实验考评体系非常必要。合理的考评方式不仅能使学生掌握机器人的相关知识，而且能对学生在后期机器人研究中起到一个引导作用。目前机器人实验教学的成绩评定中遇到的突出问题，即做为项目存在的机器人实验在学生评价体系中不应该规定学生的研究范围，而应该对学生综合能力进行考察，这就需要一个多元化和标准化的考核方式。在机器人实验中，学生以小组为单位，互相配合实验，在考核过程中，学生在实验中的过程考评应该占到非常重要的地位。为了避免教师的主观影响，学生应该进行互评，将学生互相之间的评价纳入考核方法。
2结语
经过机器人实验教学改革，学生普遍反应良好，增加了学生的动手实践能力。机器人实验教学改革是一个需要长期积累、不断深化的过程，需要在不断探索中提高总体教学质量，在实际教学中需要重视实践性环节，注重激发学生的学习主动性，培养学生的研究开发兴趣和科学创新精神，激励创新思维，培养学生解决实际问题的能力和创新设计能力。
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