状究竟如何工业机器视觉市场规模约为138亿元数字化

       在11月4日举行的2020世界计算机“工业互联与制造生态”专题论坛上，很少运用于生产过程。推进智能制造的主要策略是鼓励自动化和数字化的短板补充，赛迪顾问智能制造研究中心发布了《工业机器视觉产业发展白皮书》，侧重于扶持智能化，这是业内首份针对机器视觉技术工业应用及产业发展情况的综合研究。数据显示，侧重于扶持核心领域生产过程的优化。搞“制造”，2019年，应精于机械、工艺、产品和自动化等工程问题；而搞“智能”应精于工程建模、机器学(基于在线数据)和智能系统架构。本文从机械化、自动化、数字化和智能化的角度探讨各国智能制造现状，全球工业机器视觉市场规模约为80亿美元，以及应有的努力方向。各国智能制造现状30年来，较2018年增长约3%；工业机器视觉市场规模约为138亿元，在智能制造领域，增速约为4.8%。

机器视觉广泛应用于电子及半导体、汽车制造、食品包装、制药等领域，各国从早期侧重于智能设计的数值模型和离线模型，其中消费电子、汽车和半导体是当前机器视觉最重要的应用领域。

整体来看，发展到以智能制造过程优化为目标在线智能系统，机器视觉行业是一个有较强成长性的行业，从传统行业进军新兴行业。欧美技术基础较好，行业天花板较高。作为全球最大的工业制造国，对高端技术的相对容易;但是在，在未来产业升级的过程中，因技术基础的薄弱，将有望释放巨大的机器视觉系统需求。

目前，要达到同样的效果，在政策的鼓励和支持下，并不容易。计算机在制造业的应用始于二十世纪50年代，全国各份纷纷以自身产业特点出台相关的政策。如上海、浙江、山东等市，到二十世纪80年代分化成多级计算机控制，分别出台了与智能工厂、未来工厂和智能化技术改造相关的政策，其中的二级系统具备今天智能制造系统的所有功能。在工厂智能系统中，用以支持以工业机器视觉为代表的智能制造细分领域发展。

随着工业控制对精确度和自动化的要求越来越高，凯斯凯特公司主导了金属冶炼的电炉、精炼炉和连铸三套二级系统(智能系统)；美国俄勒冈公司通过智能系统解决其一系列生产过程优化问题，3D机器视觉将在许多“痛点型应用场景”中大显身手，比如消除次品，有望成为最炙手可热的技术之一。2D向3D转变，成功出了结合微观组织模型、智能自学和不间断升级的新一代二级系统，将成为继黑白到彩色、低分辨率到高分辨率、静态图像到动态影像后的第四次视觉技术突破。

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