机器视觉| 是商机还是发展跳板？

“需求收缩、供给冲击、预期削弱”三重压力叠加，制造业在疫情干扰下发展生存困难重重，迫使多个行业提前进入“休眠”状态。在这份寒意之下，机器视觉宛如冬日火苗，让工业厂商们又燃起了希望。

机器视觉在投资者眼里是个巨大“商机”

由高工机器人提供的数据来看，机器视觉融资占比仍然占比很大。以融资为例，2021年中国机器视觉市场规模138.16亿元，而其中并未包含计算机视觉市场规模，同比增长46.96%，2021年中国机器视觉产业投融资案例43起，涉及投资融资资金46.79亿元。

机器视觉识别发展现状

机器的视觉识别于近几年在国内迅速生长，赋予机器视觉识别的能力，对于生产制造行业来说，可以减少产品品故障，提高生产线质量。机器视觉即机器获取图像、评估图像、解析图像然后做出反应能力。智能相机、图像处理和软件都是视觉系统的一部分，因为成像技术、智能传感器、嵌入式视觉、机器与监督学习、机器人接口、信息传输协议和图像处理能力等各领域的不断进步，机器视觉技术可以在很多方面为制造业提供升级改造。机器视觉通过减少人为错误，确保生产线上的所有货物能够准确的质量检查，提高了产品质量。

道尔芬智能所推出的迈达立刻系列，改造升级传统的焊接机器人，可以视觉识别扫描工件，在保证精确度的同时也提高了效率减少人为操作。

很多人就会问了，明明人很快能焊地好的，为什么要用机器先扫描再焊，精确度能保证吗？

那我们接下来就来顺一顺人类视觉与机器视觉的差异。

人类视觉识别精度无法达到机器视觉的高精度水平，无法看清快速运动的目标，只能分辨64个灰度级，不能看到微小目标，对温度、湿度适应性差，且人眼不能适应某些恶劣环境。而机器视觉快门时间可达10μs，相机帧率可达1000fps，处理器速度快，可观测小到微米大到天体的目标，对环境适应性强。

由此可见，机器视觉与人类视觉相比，人眼的各项指标还是逊色一筹的。人类之所以能统筹身体机能完成一系列操作是因为人的大脑可以协调，能够在面对复杂环境下有独立思考的能力。因此，道尔芬智能致力于将机器在赋予视觉的同时拥有自主决策的能力，可以让焊接机器人在各种问题下可以脱离人自己判断并做出反应。