欄目導語：

#機器視覺#系列內容與大家正式見面啦！機器視覺被譽為智能制造皇冠上的明珠。凌云光深耕機器視覺行業(yè)二十余載，擁有豐富的技術積累及應用實踐經驗，深度參與編寫了《機器視覺發(fā)展白皮書》。本欄目將以白皮書為藍本，為您講述機器視覺發(fā)展變遷、機遇挑戰(zhàn)、市場前景、行業(yè)應用。希望從行業(yè)視角和宏觀視野，分享行業(yè)對于機器視覺的整體思考與認知?？靵砀S凌小云一起探索機器視覺的星辰大海吧！

本期主要內容是：看國內外機器視覺的發(fā)展歷程及驅動因素。

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在探索機器視覺發(fā)展史前先拋一個問題：什么是機器視覺？

這個問題在百度百科上的標準答案有近300字，簡直字數太多了有木有！其實用一句話就能總結下：機器視覺的本質就是為機器植入“眼睛”和“大腦”。為什么這么說呢，且聽凌小云慢慢道來。

?視覺是人類最重要的感覺器官，占據了80%以上的人類信息獲取。機器視覺作為替代人眼的強大技術，日益取得重大突破和廣泛應用。機器視覺的發(fā)展史最早可以追溯至20世紀60年代末?？v觀全球，國外與國內機器視覺的發(fā)展步調并不一致、相差很多，國外起步更早一些。

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跨越五十余年，看全球機器視覺崢嶸發(fā)展史

?1969年-1979年

在成像傳感器誕生的驅動下，機器視覺進入產業(yè)萌芽期。此時受限于半導體工藝成熟度和成本等因素制約，機器視覺只在高端的科學研究中有少量初級應用，尚未形成完整的概念。

1969年美國貝爾實驗室成功研制出CCD傳感器，可以直接把圖像轉換為數字信號并存儲到電腦中參與計算和分析，從而奠定了機器視覺技術誕生的基石。

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?1980年-1989年

在應用的驅動下，機器視覺進入起步期。機器視覺的概念首次在產業(yè)界被提及，但未形成精準的定義。在此期間誕生了首批機器視覺企業(yè)，如加拿大的DALSA、美國的柯達和仙童、英國的E2V等CCD傳感器與工業(yè)相機公司，以及美國康耐視等具有代表性的軟件算法公司。

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?1990年-1999年

在應用的進一步驅動下，機器視覺產業(yè)進入成長波動期。1990年半導體產業(yè)的發(fā)展使機器視覺定位與檢測成為替代人工的支撐技術，機器視覺產業(yè)得到蓬勃發(fā)展的機遇。在美國和日本等發(fā)達國家，機器視覺技術開始得到實際應用，但成像技術和算法算力的發(fā)展尚不成熟，不能全面滿足行業(yè)應用需求，無法全面推廣。由于技術門檻和系統(tǒng)成本過高，雖然出現一些專門從事機器視覺技術的新企業(yè)，但規(guī)模普遍較小。

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?2000年-2009年

在應用和算力的共同驅動下，機器視覺進入產業(yè)發(fā)展早期。在此期間，FPD平板顯示制造、PCB檢測和汽車制造等行業(yè)陸續(xù)對機器視覺技術應用表現出強烈需求。同時，CPU算力提升使機器視覺系統(tǒng)在PC-Base條件下可以處理一般性的問題。產業(yè)需求和技術進步共同促進了機器視覺產業(yè)的快速發(fā)展與繁榮。我國機器視覺產業(yè)也在這個階段加入全球陣營。

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?2010年-2020年

AI算法的發(fā)展推動機器視覺進入發(fā)展中期。2016年是AI發(fā)展非常重要的一年， AlphaGo打敗人類頂尖棋手李世石、深度殘差學習和殘差網成為視覺領域標準算法等標志性事件，開啟了人工智能發(fā)展的新紀元。隨后，人工智能賦能的機器視覺開始在智能制造應用中加快普及，產業(yè)得到了空前發(fā)展。隨著應用的爆發(fā)式擴展，預計2020年后機器視覺將迎來高速發(fā)展期。

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與國外機器視覺的發(fā)展歷程相比，我國的機器視覺產業(yè)起步較晚，1995年才開始有初步應用。

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二十余年，看國內機器視覺的“飛躍”成長路?

?1995年-1999年

在國外技術發(fā)展引領下，我國機器視覺進入了萌芽期，核心機構和行業(yè)開始出現應用。此時由于算法、算力及成像技術尚不成熟，國外機器視覺產業(yè)能力處于成長波動期，我國一些企業(yè)作為國外代理提供機器視覺器件及技術服務。

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?2000年-2008年

在應用和算力的雙驅動下，我國機器視覺進入了起步期。 此時CPU算力提升，PC-Base系統(tǒng)可以承接一般性難度的問題。國內幾個代表性產業(yè)如人民幣印鈔質量檢測、煙草和原棉異物剔除、郵政分揀等對機器視覺提出強烈的應用需求，我國開始出現一些專業(yè)的機器視覺公司。

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?2009年

是我國機器視覺產業(yè)發(fā)展劃時代的一年。以蘋果手機加工制造為核心的3C電子制造產業(yè)進入高精度100μ時代，迫切需要用機器替代人來保障產品加工精度和質量的一致性。蘋果手機加工制造的應用需求直接推動了我國機器視覺產業(yè)進入發(fā)展初期。2010年后，手機產業(yè)的飛速發(fā)展帶來整個3C電子制造業(yè)的變革，大大擴展了機器視覺的應用場景，加速促進了機器視覺產業(yè)的發(fā)展。我國陸續(xù)涌現出近百家機器視覺新創(chuàng)企業(yè)，很多自動化設備公司也增設了機器視覺部門，此外安防監(jiān)控領域的一些企業(yè)也開始研發(fā)應用機器視覺技術。

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?2016年-2020年

AI算法的發(fā)展使我國機器視覺進入發(fā)展中期。從2010年開始的近十年，我國機器視覺產業(yè)發(fā)展一直保持20%-30%的增速。到2020年我國的機器視覺產業(yè)規(guī)?；九c歐洲體量相當。

究竟是什么讓我國的機器視覺產業(yè)，可以與國外逐步縮小差距，最終迎頭趕上呢？偷偷告訴你，這四大驅動因素，可是必不可少的！

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這四大因素，正在驅動機器視覺發(fā)展

■人口結構變化，用工成本的不斷攀升

隨著經濟的發(fā)展，人口紅利優(yōu)勢的急速消退，勞動力結構也在逐步的發(fā)生變化，中國老齡化將成為不可逆轉的趨勢。勞動力供給緊張使用工成本不斷上升。

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■機器視覺本身性能優(yōu)勢顯著

相比人類視覺，機器視覺在精確性、速度性、適應性、客觀性、重復性、可靠性、效率性、信息集成方面優(yōu)勢明顯。從具體參數看，機器視覺檢測比人工視覺檢測優(yōu)勢明顯。隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和機器視覺互聯(lián)互通技術的持續(xù)發(fā)展，機器視覺的性能優(yōu)勢將進一步加大。

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■智能制造大環(huán)境的選擇

機器視覺是生產過程中數據采集的首選技術之一，是實現工業(yè)自動化和智能化的必要手段，相當于人類視覺在機器上的延伸。為了保持我國在世界制造業(yè)中的競爭地位，我國提出了三步走實現制造強國目標的《中國制造2025》綱要。

■政策加碼助力行業(yè)發(fā)展

作為實現智能制造的核心技術之一，機器視覺長期以來一直受到國家產業(yè)政策的支持。近年來，國家不斷發(fā)布各項政策推動行業(yè)發(fā)展，充分支持行業(yè)的產品研發(fā)和市場擴展。

回顧機器視覺的發(fā)展歷程，從萌芽期到起步期，從波動期到發(fā)展期，機器視覺的發(fā)展既離不開以算力、算法、成像傳感器為代表的技術驅動，更離不開市場需求帶來的強勢增長。當前，機器視覺正迎來蓬勃發(fā)展的黃金窗口期。機器視覺與工業(yè)的深度融合，將為工業(yè)發(fā)展帶來更多可能性，也將推動工業(yè)朝著數字化、網絡化、自動化和智能化的方向發(fā)展。相信在機器視覺的賦能下，我國的工業(yè)發(fā)展也將邁向更為廣闊的未來，讓我們拭目以待。