機器視覺技術(shù)比較復(fù)雜，最大的困難在于人的視覺機制尚不清楚。人可以用內(nèi)省法描述對某一問題的解題過程，從而用計算機加以模擬。但盡管每一個正常人都是視覺專家，卻不可能用內(nèi)省法來描述自己的視覺過程。因此建立機器視覺系統(tǒng)是十分困難的任務(wù)。

　　目前，中國正成為世界機器視覺發(fā)展最活躍的地區(qū)之一，應(yīng)用范圍幾乎涵蓋國民經(jīng)濟的各個行業(yè)，其中包括：工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等領(lǐng)域。

　　機器視覺市場規(guī)模及發(fā)展趨勢分析

　　專家分析認(rèn)為，機器視覺發(fā)展早期，主要集中在歐美和日本。隨著全球制造中心向中國轉(zhuǎn)移，中國機器視覺市場正在繼北美、歐洲和日本之后，成為國際機器視覺廠商的重要目標(biāo)市場。在中國，機器視覺應(yīng)用起源于20世紀(jì)80年代的技術(shù)引進，半導(dǎo)體及電子行業(yè)是機器視覺應(yīng)用較早的行業(yè)之一，其中大都集中在如PCB印刷電路組裝、元器件制造、半導(dǎo)體及集成電路設(shè)備等，機器視覺在該行業(yè)的應(yīng)用推廣，對提高電子產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率起了舉足輕重的作用。

　　目前，中國正成為世界機器視覺發(fā)展最活躍的地區(qū)之一，應(yīng)用范圍幾乎涵蓋國民經(jīng)濟的各個行業(yè)，其中包括：工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等領(lǐng)域。而工業(yè)領(lǐng)域是機器視覺應(yīng)用比重最大的領(lǐng)域，其重要原因是中國已經(jīng)成為全球制造業(yè)的加工中心，高要求的零部件加工及其相應(yīng)的先進生產(chǎn)線，使許多具有國際先進水平的機器視覺系統(tǒng)和應(yīng)用經(jīng)驗也進入了中國。

　　業(yè)內(nèi)分析認(rèn)為，目前在我國隨著配套基礎(chǔ)建設(shè)的完善，技術(shù)、資金的積累，各行各業(yè)對采用圖像和機器視覺技術(shù)的工業(yè)自動化、智能需求開始廣泛出現(xiàn)，國內(nèi)有關(guān)大專院校、研究所和企業(yè)近兩年在圖像和機器視覺技術(shù)領(lǐng)域進行了積極思索和大膽的嘗試，逐步開始了工業(yè)現(xiàn)場的應(yīng)用。其主要應(yīng)用于制藥、印刷、礦泉水瓶蓋檢測等領(lǐng)域。這些應(yīng)用大多集中在如藥品檢測分裝、印刷色彩檢測等。真正高端的應(yīng)用還很少，因此，以上相關(guān)行業(yè)的應(yīng)用空間還比較大。當(dāng)然、其他領(lǐng)域如指紋檢測等等領(lǐng)域也有著很好的發(fā)展空間。

　　中國的電子制造和代工廠商過去幾年正在采購大量自動化設(shè)備取代人工，以應(yīng)對中國愈演愈烈的缺工現(xiàn)象，未來幾年這一現(xiàn)象將達到高潮。臺資工廠紛紛選擇提高自動化程度，其自動化換裝高潮將在未來2-3年內(nèi)到來，必將為機器視覺產(chǎn)品在該行業(yè)的應(yīng)用帶來新的增長點。前瞻預(yù)測，未來幾年我國機器視覺行業(yè)市場規(guī)模將繼續(xù)保持穩(wěn)定增長，預(yù)計2016年達到近38億元。

　　機器視覺檢測技術(shù)發(fā)展趨勢分析

　　機器視覺是近年來發(fā)展起來的一項新技術(shù)，它是利用光機電一體化的手段使機器具有視覺的功能。將機器視覺引入檢測領(lǐng)域，可以在很多場合實現(xiàn)在線高精度高速測量。同時機器視覺檢測技術(shù)理論也一步步的發(fā)展壯大起來，可以分為以下幾個發(fā)展歷程及發(fā)展趨勢。

　　1.初級視覺理論：主要針對光學(xué)成像的逆問題，是由能從二維光強度陣列恢復(fù)三維可見表面物理性質(zhì)的一系列處理過程組成。這里各過程的輸入數(shù)據(jù)及計算目的都是能夠明確描述的，如邊緣檢測、立體匹配、由運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)等方法。在三維物體投影成二維圖像過程中，三維信息有很多損失，從而導(dǎo)致病態(tài)問題產(chǎn)生，因此加強對初級視覺過程及其約束條件的研究就顯得格外重要，其主要針對3D重建、雙目視覺。

　　2.主動視覺理論：主動視覺指觀察者以確定或不定方式運動跟蹤目標(biāo)、感知對象的技術(shù)方法。在主動視覺中，觀察者和目標(biāo)物體也可同時運動，觀察者的運動為研究目標(biāo)的形狀、距離和運動提供了附加條件，重要研究方向為目標(biāo)跟蹤，導(dǎo)彈攔截等。

　　3.視覺信息融合：將多種視覺信息相互融合，有可能突破單一視覺信息獲取的局限性，達到利用理想環(huán)境下靜止和瞬間的視覺信息獲取，達到認(rèn)識復(fù)雜客觀世界的要求，主要研究領(lǐng)域為圖像信息融合。

　　4.三維場景重建：目前對三維場景的恢復(fù)理論和算法局限于對景物可視部分，屬于2.5維信息表達，僅提供物體可見輪廓以內(nèi)的三維信息。恢復(fù)景物表面可見與不可見部分的完整信息，是一個復(fù)雜但也急待解決的理論難題。

　　5.算法性能評價：機器視覺研究關(guān)注任務(wù)可否進行或能否完成，缺乏對算法和系統(tǒng)方法性能質(zhì)量的刻化和評價。在實際應(yīng)用中，效率和性能十分重要，否則算法和系統(tǒng)無法走出實驗室，因此，機器視覺算法性能評價的建立必不可少。

　　6.視覺并行計算：視覺實時計算還有許多理論、算法和技術(shù)上的問題。視覺并行計算結(jié)構(gòu)發(fā)展趨勢是在越來越大的結(jié)構(gòu)中采用越來越小的處理單元，其發(fā)展方向是由基本邏輯運算處理單元組成龐大的處理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

　　7.通用視覺信息系統(tǒng)：能完成各種視覺任務(wù)的通用視覺信息系統(tǒng)，即建立類比于人類視覺系統(tǒng)功能的機器視覺系統(tǒng)，通過建立專用視覺系統(tǒng)平臺，逐漸發(fā)展到完善的通用視覺系統(tǒng)，如視覺平臺，高度智能化的視覺機器人等。

　　可以預(yù)計的是，隨著機器視覺技術(shù)自身的成熟和發(fā)展，它將在現(xiàn)代和未來制造企業(yè)中得到越來越廣泛的應(yīng)用。