據統計，人類大腦從外界接收到的信息中約有80％是來自視覺。圖像作為視覺信号最基本的表現形式，能夠傳遞豐富的信息，而且具有很強的直觀性，即所謂的“一圖勝千言”或者說“百聞不如一見”。人類可以通過雙眼毫不費力地觀察和理解周圍環境，但對于機器而言，即使是簡單的視覺任務實現起來都非常具有挑戰性。人們希望機器也能夠像人一樣看見這個世界，進而能夠替代人類完成一些繁重的工作。讓機器具備一定程度的視覺功能具有極高的應用價值，但在理論上長期無據可依。在衆多研究者的不懈努力下，Marr提出的視覺計算理論終于發展成為了一門真正的科學。

随着計算機、數字圖像處理等相關技術的發展，計算機對圖像的分析與處理能力取得了長足的進步，利用機器模拟人的視覺功能逐漸成為可能。特别是當視覺技術與人工智能相結合，目前湧現出了一大批前沿的應用領域，從機器人到物聯網，從智能監控到自動駕駛，從衛星遙感偵察到醫療影像診斷，視覺技術的研究和應用正開展得如火如荼。在自動化檢測領域，通過引入視覺分析技術對産品圖像進行實時處理，實現對生産過程的檢測和控制，該技術被稱為機器視覺檢測。

傳統的人工視檢和手動測量方式效率不高，檢測結果容易受到經驗和情緒等主觀因素的影響，并且長時間、高強度的重複性勞動不利于人的身心健康。機器視覺檢測則不存在上述弊端，能夠快速完成檢測任務，滿足大批量、連續生産的要求，并且在檢測結果的準确度和穩定性等方面更勝一籌。另外，相比于遵循光、電、磁、力等原理的其他各類自動檢測手段，機器視覺不僅能夠實現多種檢測功能，而且将檢測内容全程記錄下來，直接進行查驗。作為一種具有非接觸、無損傷、可長期穩定工作等優點的新型自動檢測技術，機器視覺對于提高生産效率起到非常重要的作用，具有廣闊的應用前景。

制造業是立國之本，是提高國家綜合實力和創造社會财富的重要手段。經過多年的發展，我國在工業制造方面取得了巨大成就，成為了一個制造大國，并且依靠人力成本等優勢使一些産品在國際市場上占據了大量份額，甚至被譽為“世界工廠”。但不可否認的是，當前我國制造業的整體自動化程度還不高，具備核心競争力的制造企業非常欠缺，産品主要以量、價為優勢，科技含量不高。随着人力、土地、原材料、能源等各方面成本的快速上漲，中國制造在過去所依賴的優勢正在喪失，傳統的低端制造業正面臨向落後國家或地區流失的風險。與此同時，随着我國人口老齡化趨勢的加速到來，過去依賴勞動密集型産業的發展模式難以持續，發展更縣技術含量和更高附加值的高端制造業勢在必行。

國際上，一些國家過去去工業化的後果開始顯現，美國宣布将重振制造業，世界各國紛紛在制造業發力，中國制造在國際上面臨的困境正進一步加劇。當前，全球正迎來新一輪的科技和産業革命，德國提出“工業4．0”，在以智能制造為核心的産業變革浪潮中占領先機。我國提出“中國制造2025”計劃，推進從制造大國向制造強國轉變，加快産業升級步伐，優先發展智能制造業。機器視覺被譽為制造業的“眼睛”，對于提升制造業智能化水平具有重要意義，将迎來巨大的發展機遇。

盡管我國的機器視覺行業近幾年發展較快，但是在自主研發方面仍然比較欠缺，而且産品質量與技術水平整體偏低。國内很多廠商以代理國外視覺産品為主，或者隻做二次開發，缺少成熟的機器視覺系統和元器件産品，涉及到底層算法開發的企業更是鳳毛麟角。究其原因，主要在于理論研究方面的落後，特别是核心的圖像處理算法的水平同國外存在較大差距。購買國外的檢測設備不僅價格昂貴、維護困難，而且難以獲取最新的技術。

機器視覺技術是提高生産效率、提升産品質量以及降低制造成本的有效手段，對于增加企業競争力的重要性不言而喻。然而，本土機器視覺行業的落後嚴重制約了企業的自動化轉型需求，長此以往将不利于智能制造業的發展。為改變國内機器視覺研究領域的落後局面，促進機器視覺行業的發展，進而助力我國制造業朝着智能化的目标前進，有必要對機器視覺理論與應用進行深入的研究。

忽米網——讓工業更智慧

源自：《多視圖視覺檢測關鍵技術及其應用研究》

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