一、引言

在下游系统集成中，视觉是最重要的一环，本篇专门讲视觉。

二、定义与功能

56． 定义：机器人的眼睛

机器视觉（Machine Vision）被称为机器人的眼睛，通过计算机来模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作。

57． 功能：识别、定位、测量、检测

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（Identify）：甄别目标物体的物理特征，如外形、颜色、字符或条码等。

定位（Guide）：获取目标物体的坐标和角度信息，以精度和速度为关键。

测量（Gauge）：把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在图像中精确计算出目标物的几何尺寸，对于小尺寸、高精度、高复杂形态尤其有用。

检测（Inspect）：主要检测产品的外观缺陷，如表面装配缺陷、中印刷缺陷以及表面形状缺陷。

三、大优势与挑战

由于具有高准确率快速识别、小尺寸高精度测量能力，以及对环境适应性强客观性高持续工作稳定的特点，使得它能够帮助终端用户实现产品质量提升成本降低及生产数字化转型。然而，它也面临着技术发展更新换代快数据处理能力不足等挑战。

四市场规模与趋势分析

58． 市场：全球 700 亿，中国 100 亿

作为新兴技术和产业，目前仍处于快速增长阶段。2019年市场规模全球700亿美元，中国103亿元。目前中国已是继美国、日本之后第三大应用市场占据了7%份额。

五应用领域概述

59． 应用：电子47％、汽车10％、食品10％、医疗10％

目前主要应用在消费电子46.60%，汽车10.20%，食品及制药等领域，其中消费电子46.60%，汽车10.20%.

六产业链结构分析

60． 产业链：上游零部件、中游系统、中下游业

上游零部件包括光源及工业相机镜头图像采集卡软件；中游系统结合实际需求以整体解决方案提供成套系统；下业各行业智能制造生产线集成

七结论

综上所述，在未来随着科技进步不断推进且各行各业对智能化要求日益提高，其市场前景将更加广阔。