DURAG D-UG 660-20

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据了解，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。而在中国，视觉技术的应用始于上世纪90年代，起初市场大多为国外品牌所占领，国内企业则基本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，国内企业规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。目前，具有视觉功能的智能化机器人已经应用于许多领域。例如，在许多自动化的生产线上，后一道工序就是把产品堆放整齐，然后打包成型。而许多行业的产品体积大，重量也比较大，如果采用人工进行码垛，不仅耗费大量的人力，而且生产效率得不到提升。在这种情形下，重载机器人就成为解决企业码垛问题的，而机器视觉作为机器人的眼睛，直接关系到机器人能否正确地抓取产品。

　　实现“本土化覆盖”有待时日

　　《2013－2017年中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》认为，未来几年我国机器视觉行业市场规模将继续保持稳定增长，预计2016年将达到近38亿元。

　　“在机器视觉的目标跟踪技术领域，要着力解决"看得清、找得出、跟得上、打得准"四个问题。”朱明教授表示，他曾参与我国无人机目标跟踪技术的相关工作，机器视觉要进一步解决的问题还有很多。譬如，其成像技术要解决在远距离、弱目标的情境下，即使遇到恶劣天气，也能够克服器件限制；目标检测技术要进一步提高，能够检测到各种背景下的各种目标；目标识别技术要进一步提高“人工智能”和“人在回路”等。

　　“国内在机器视觉产品研发方面虽然取得了一些成果，但与国外先进机器视觉技术和设备相比还有较大差距。”韩九强认为，目前国内在机器视觉产品研发方面主要存在技术水平较低、应用面窄、基本处于软硬件定制的视觉系统研发和应用阶段、开发成本率低等问题；在机器视觉算法研究方面，仍采用经典的数字图像处理算法和通用软件编程开发，组态集成开发能力弱；在产品方面，拥有自主知识产权的机器视觉技术与系统产品较少，不利于批量生产和推广。

　　此外，还有专家表示，在机器视觉研究中，仅仅利用理想环境下获取的静止或瞬时视觉信息作为输入远不能满足认识复杂客观的要求。如果能将机器视觉、机器听觉、机器嗅觉、机器触觉等有机地结合起来，将多种信息相互融合，则有可能突破单一视觉信息的局限性。这里的融合不仅包括多传感器融合，还包括系统内部各信息通道的融合、系统模块的融合和各类信息处理方法的融合。

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