机器视觉在下游系统集成中的重要性与应用分析

十三、机器视觉的核心作用

56． 机器视觉：模拟眼睛，赋能智能

机器视觉是现代工业自动化中不可或缺的一环，它通过高级计算技术来模拟人眼的功能，实现图像捕捉、识别和处理，从而为生产线上的各种操作提供支持。它不仅能够感知周围环境，还能够对物体进行精确的测量和检测。

57． 功能展开：识别、定位、测量与检测

在不同的应用场景中，机器视觉扮演着四种基本功能的角色：

识别（Identify）：辨别目标物体的物理特征，如形状、颜色、文字或条码等。这一过程要求极高的准确率和快速响应能力。

定位（Guide）：获取目标物体在空间中的位置信息，这需要结合速度与精度。

测量（Gauge）：将图像数据转换为标准单位，以便于对复杂形态的小尺寸产品进行精确测量。

检测（Inspect）：主要用于发现产品表面的缺陷，如装配错误或印刷失误。

这些功能相较于人类观察具有显著优势，其中包括高速采集与分析、高精度、高适应性以及持续稳定的工作性能。因此，它们对于提高产品质量降低成本以及推动生产数字化至关重要。

58． 市场规模及发展趋势

截至2019年，全球市场规模达到700亿美元，而中国市场规模则达到了100亿人民币。中国正在成为世界上第三大机器视觉应用市场，其占据全球份额约7%。随着技术进步和行业需求增长，该领域预计将继续保持高速增长。

59． 主要应用领域及比例分布

目前，消费电子产业是最大的用户群，其次是汽车制造业，再接着是食品加工和医疗设备制造业。在这些领域内，消费电子产业占比最高，为47%，紧随其后的是汽车产业占比10%。

60． 产业链结构概述

从零部件供应商到完整解决方案提供商，再到最终用户——各行各业的大型生产线——整个价值链都被构建起来了。上游供应商提供光源、二代工业相机镜头等关键零部件；中游系统集成商则基于客户需求设计并整合这些部分；而下游用户则将这套成熟系统嵌入他们自己的智能工厂之中以提升效率并实现自动化管理。