賽迪顧問(wèn)日前發(fā)布的《中國工業(yè)機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)》顯示，2019年全球工業(yè)機器視覺(jué)市場(chǎng)規模約80億美元，較2018年增長(cháng)約3%，中國工業(yè)機器視覺(jué)市場(chǎng)規模約139億元，增速約4.8%。

　　移動(dòng)終端、平板顯示和汽車(chē)是規模最大的三個(gè)工業(yè)機器視覺(jué)應用場(chǎng)景，其中移動(dòng)終端應用占比近半。而目前，移動(dòng)終端產(chǎn)品的中框外觀(guān)檢測仍然依靠人工目檢，實(shí)際作業(yè)時(shí)，往往需要檢測出0.03毫米大小的缺陷，而一根頭發(fā)絲的直徑，一般也有0.04毫米。傳統視覺(jué)檢測只能識別出缺陷，無(wú)法對缺陷進(jìn)行分類(lèi)，只能通過(guò)缺陷尺寸大致推測缺陷種類(lèi)。

　　“目前視覺(jué)檢測行業(yè)面臨三大難題?！鄙钲诳迫鸺夹g(shù)股份有限公司技術(shù)負責人介紹，一是當拍照成像質(zhì)量不好時(shí)，會(huì )影響缺陷的識別率。二是檢測區域較大時(shí)，拍照速度會(huì )影響設備效率。三是傳統機器視覺(jué)系統在對復雜背景中的缺陷進(jìn)行檢測時(shí)，可能將背景誤判為缺陷;另外，圖像畸變較大時(shí)，誤判率也可能上升。

　　國內移動(dòng)終端整機和攝像頭測試領(lǐng)域企業(yè)紛紛發(fā)力解決行業(yè)難題?？迫鸺夹g(shù)以自主技術(shù)平臺為基礎，結合人工智能技術(shù)，開(kāi)發(fā)出全新的RevEyeAOI360中框檢測產(chǎn)品，在解決上述難題領(lǐng)域取得了新突破。通過(guò)應用人工智能技術(shù)，能夠直接識別缺陷種類(lèi)。例如，針對手機中框上的污漬和劃痕，后續要對應不同的處理措施，如果在檢測缺陷時(shí)就進(jìn)行了分類(lèi)，后續處理效率必然能大幅提高。

　　行業(yè)痛點(diǎn)正是創(chuàng )新的突破點(diǎn)。業(yè)內專(zhuān)家表示，行業(yè)創(chuàng )新不斷取得突破將成為擴大機器視覺(jué)應用的有力支撐。隨著(zhù)工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)向智能化方向發(fā)展，中國工業(yè)機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)正迎來(lái)春天，不斷推動(dòng)產(chǎn)品和技術(shù)升級。