太原工业摄像系统 OHf3pjBV 从发展历程来看，我国人工智能产业已有数十年的发展史，现处于蓬勃发展阶段。在政策支持和资本市场热捧的情况下，人工智能产业规模实现了快速增长。5月15日，CSG科大智能研究院院长刘伟在长三角G60科创走廊人工智能产业联盟成立大会上表示，人工智能市场规模2020年有望达到千亿市场。其中，计算机视觉市场存在较大发展空间。

太原工业摄像系统

中国机器视觉起步于80年代的技术引进，随着98年半导体工厂的整线引进，也带入机器视觉系统，06年以前国内机器视觉产品主要集中在外资制造企业，规模都较小，06年开始，工业机器视觉应用的客户群开始扩大到印刷、食品等检测领域，2011年市场开始高速增长，随着人工成本的增加和制造业的升级需求，加上计算机视觉技术的快速发展，越来越多机器视觉方案渗透到各领域，到2016年我国机器视觉市场规模已达近70亿元。

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传统的机器学习在特征提取上主要依靠人来分析和建立逻辑，而深度学习则通过多层感知机模拟大脑工作，构建深度神经网络（如卷积神经网络等）来学习简单特征、建立复杂特征、学习映射并输出，训练过程中所有层级都会被不断优化。在具体的应用上，例如自动ROI区域分割；标点定位（通过防真视觉可灵活检测未知瑕疵）；从重噪声图像重检测无法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃盖板检测中的真假瑕疵等。随着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件推向市场（包括瑞士的vidi，韩国的SUALAB，香港的应科院等），深度学习给机器视觉的赋能会越来越明显。

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。

跨行业协作。机器视觉组件的多种新用途，将使视觉制造商遭遇很多他们并不熟悉的接口标准，例如显微镜领域的HDMI 标准、广播领域的SDI标准、国防领域的3G-SDI标准、交通成像领域的LVDS标准以及汽车行业的GMSL标准。为了解决这些标准之间的差异问题，各方需要合作共享各自的专业知识，以便更好地从相机传感器中获取数据、并将其发送到PC中进行处理。

引导和定位，视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。