圖像采集卡行業(yè)發(fā)展趨勢

圖像采集卡行業(yè)發(fā)展趨勢

機器視覺行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀隨著國內(nèi)機器視覺相關(guān)企業(yè)研發(fā)技術(shù)水平的提高、國產(chǎn)品牌智能制造設(shè)備商實力的增強，國產(chǎn)品牌機器視覺企業(yè)可以利用更為先進的生產(chǎn)制造技術(shù)不斷加快產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度。同時，國產(chǎn)品牌企業(yè)還可以利用自身更便捷、靈活、及時的服務(wù)特點，在穩(wěn)固占據(jù)機器視覺核心部件中低端市場的優(yōu)勢地位的基礎(chǔ)上，加速搶占高端機器視覺部件市場，從而獲得更大規(guī)模的發(fā)展空間。機器視覺是指利用計算機視覺技術(shù)、圖像處理技術(shù)、模式識別技術(shù)等，實現(xiàn)機器自動獲取外界圖像信息并作出相應(yīng)反應(yīng)的技術(shù)。機器視覺的應(yīng)用可以大大提高工廠的生產(chǎn)效率，從而提升企業(yè)的競爭力。中國機器視覺行業(yè)發(fā)展前景廣闊，未來將繼續(xù)保持良好發(fā)展態(tài)勢。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，機器視覺行業(yè)將會受到更多的關(guān)注，從而推動其發(fā)展。機器視覺行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域目前主要識別的內(nèi)容有人、車輛等各類目標(biāo)物。在工業(yè)領(lǐng)域?qū)в忻鞔_信息的標(biāo)識，OCR、一維碼、二維碼等常有識別需求。醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過90%的數(shù)據(jù)來自醫(yī)療影像。醫(yī)療影像領(lǐng)域擁有孕育深度學(xué)習(xí)的海量數(shù)據(jù)，醫(yī)療影像診斷可以輔助醫(yī)生，提升醫(yī)生的診斷的效率。在工業(yè)應(yīng)用中，利用機器視覺對部件或產(chǎn)品進行定位。這種定位應(yīng)用多會輔助機器人或者其他執(zhí)行機構(gòu)以實現(xiàn)相關(guān)的動作。一般來說，定位可協(xié)助機器人實現(xiàn)噴漆、涂膠、抓取、焊接等動作。機器視覺是一項綜合技術(shù)，包括圖像處理、機械工程技術(shù)、控制、電光源照明、光學(xué)成像、傳感器、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計算機軟硬件技術(shù)（圖像增強和分析算法、圖像卡、I/O卡等）。一個典型的機器視覺應(yīng)用系統(tǒng)包括圖像捕捉、光源系統(tǒng)、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執(zhí)行模塊。2021年中國工業(yè)機器視覺市場規(guī)模達到150億元，其中國內(nèi)品牌超過75億元，實現(xiàn)對國際品牌的超越。中國機器視覺行業(yè)現(xiàn)狀及未來展望機器視覺（MachineVision）是指利用計算機視覺技術(shù)、圖像處理技術(shù)、模式識別技術(shù)等，實現(xiàn)機器自動獲取外界圖像信息并作出相應(yīng)反應(yīng)的技術(shù)。機器視覺的應(yīng)用可以大大提高工廠的生產(chǎn)效率，從而提升企業(yè)的競爭力。除了市場規(guī)模的增長外，中國機器視覺行業(yè)的技術(shù)水平也有了明顯提升。近年來，隨著計算機視覺技術(shù)的飛速發(fā)展，中國機器視覺行業(yè)也迎來了大變革，技術(shù)水平也有了顯著提升。目前，中國機器視覺行業(yè)的技術(shù)水平已經(jīng)可以與國外行業(yè)相媲美。此外，中國機器視覺行業(yè)的發(fā)展還受到政府的大力支持。目前，政府正在大力推動機器視覺行業(yè)的發(fā)展，并對相關(guān)企業(yè)給予政策支持，促進企業(yè)投資和研發(fā)，以提高機器視覺行業(yè)的技術(shù)水平。綜上所述，中國機器視覺行業(yè)發(fā)展前景廣闊，未來將繼續(xù)保持良好發(fā)展態(tài)勢。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，機器視覺行業(yè)將會受到更多的關(guān)注，從而推動其發(fā)展。同時，中國政府也將繼續(xù)加大對機器視覺行業(yè)的支持力度，以促進行業(yè)的發(fā)展。機器視覺行業(yè)的發(fā)展動力（一）機器視覺行業(yè)人口老齡化加劇，勞動力成本上升目前，我國人口結(jié)構(gòu)正在發(fā)生較大變化，60歲以上老人所占人數(shù)比例逐漸提升，人口老齡化問題日益突出。根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2021年我國60歲及以上人口為26，736萬人，占18．9%（其中，65歲及以上人口為20，056萬人，占14．2%，我國正式跨入中度老齡社會的行列）。2011年-2021年期間，60歲及以上人口的比重由13．7%上升至18．9%，上升了5．2%。從制造業(yè)角度來看，老齡化趨勢不利于勞動力密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，人口老齡化使得我國制造業(yè)的勞動力供需愈發(fā)的緊張，勞動力成本優(yōu)勢不再，用工成本不斷提高。根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)，2021年我國城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員年平均工資上漲至10．68萬元，比2020年增加0．95萬元。此外，勞動力的愈發(fā)短缺、勞動力成本的不斷提升，將進一步促使傳統(tǒng)的勞動密集型產(chǎn)業(yè)尋求轉(zhuǎn)變，利用機器視覺行業(yè)可有效解決這一問題。特別是在需要重復(fù)性、繁重性生產(chǎn)加工環(huán)節(jié)中，機器視覺系統(tǒng)的效用發(fā)揮的淋漓盡致。機器視覺的穩(wěn)定性、客觀性、精確性在制造業(yè)中對人眼形成了很好替代，同時完善了制造業(yè)的工藝環(huán)節(jié)，推動制造業(yè)向高端化、智能化、自動化方向發(fā)展。（二）機器視覺行業(yè)技術(shù)升級驅(qū)動一方面，由于人力成本不斷攀升、年輕勞動力流失等問題日漸凸顯，大量制造業(yè)企業(yè)開始逐步引入自動化設(shè)備替代人工。近兩年，受新冠疫情的影響，企業(yè)綜合成本不斷上升，對機器換人的需求更加迫切、新冠疫情影響在一定程度上倒逼企業(yè)加速自動化、智能化的革新升級；另一方面，機器視覺技術(shù)是實現(xiàn)智能制造的重要技術(shù)之一，可實現(xiàn)工業(yè)自動化現(xiàn)場的產(chǎn)品缺陷檢測、機器視覺引導(dǎo)定位等，為工業(yè)機器人代替人力起著重要且決定性的作用。尤其在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合，用機器視覺來替代人工視覺已成為解決問題的重要方式，同時在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機器視覺產(chǎn)品解決問題、難題、行業(yè)痛點的能力進一步加強。因此，技術(shù)升級是機器視覺行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動力之一。（三）機器視覺行業(yè)受益于快速增長的智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展2021年12月，工信部、發(fā)改委等八部門發(fā)布的《十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃》提到深入實施智能制造工程，著力提升創(chuàng)新能力、供給能力、支撐能力和應(yīng)用水平，加快構(gòu)建智能制造發(fā)展生態(tài)，持續(xù)推進制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、智能化變革，構(gòu)建虛實融合、知識驅(qū)動、動態(tài)優(yōu)化、安全高效、綠色低碳的智能制造系統(tǒng)。到2025年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)大部分實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化，重點行業(yè)骨干企業(yè)初步應(yīng)用智能化；到2035年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)全面普及數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化，重點行業(yè)骨干企業(yè)基本實現(xiàn)智能化。因此，鼓勵并支持傳統(tǒng)制造業(yè)智能升級，形成以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為特征的新型智能制造行業(yè)已成為推動我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新基礎(chǔ)。從機器視覺來看，機器視覺產(chǎn)品需求與制造業(yè)的規(guī)模及智能程度發(fā)展水平密切相關(guān)。機器視覺是實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的必要手段，相當(dāng)于人類視覺在機器上的延伸。它具備高度自動化、高效率、高精度和適應(yīng)較差環(huán)境等優(yōu)點，具有四大優(yōu)勢。第一，智能識別，能夠從大量信息中找到關(guān)鍵特征，識別準(zhǔn)確度和可靠度極高；第二，智能測量，測量是工業(yè)制造的基礎(chǔ)，要求測量的標(biāo)準(zhǔn)與細節(jié)精度較為嚴(yán)格；第三，智能檢測，在測量的基礎(chǔ)上，能夠綜合分析判斷多樣化的信息及指標(biāo)，做出基于復(fù)雜邏輯的智能化判斷；第四，智能互聯(lián)，圖像的海量數(shù)據(jù)在多節(jié)點采集互聯(lián)，同時將人員、設(shè)備、生產(chǎn)物資、環(huán)境、工藝等數(shù)據(jù)相互聯(lián)系，進而衍生出深度學(xué)習(xí)、智能優(yōu)化、智能預(yù)測等創(chuàng)新能力。因此，在智能制造過程中，機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，把客觀事物的圖像信息提取、處理并理解，最終用于實際檢測、測量和控制。隨著制造業(yè)智能發(fā)展的快速增長，市場對于機器視覺的需求也將逐漸增多。相應(yīng)的，機器視覺行業(yè)規(guī)模將受益于快速增長的智能制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展而進一步增長。根據(jù)相關(guān)研究機構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，2019年我國智能制造裝備產(chǎn)值規(guī)模達17，776億元，2020年規(guī)模達20，900億元。2021年我國智能制造裝備產(chǎn)值規(guī)模將達22，650億元。（四）機器視覺的性能優(yōu)勢驅(qū)動相較于人類視覺，機器視覺在效率、速度、精度、可靠性、工作時間、信息集成能力、成本投入、工作環(huán)境、灰度分辨力、空間分辨力及感光范圍方面優(yōu)勢明顯。具體來說，一方面，機器視覺能夠在危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的情境下工作。同時，在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度；另一方面，機器視覺易于實現(xiàn)信息集成，是實現(xiàn)計算機集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)之一。機器視覺設(shè)備可以在比較快的生產(chǎn)線上對產(chǎn)品進行測量、引導(dǎo)、檢測和識別，并能保質(zhì)保量的完成生產(chǎn)任務(wù)；此外，人類視覺雖然適應(yīng)性強，能夠在復(fù)雜環(huán)境中識別目標(biāo)，較為適合無結(jié)構(gòu)化場景。但相較而言，機器視覺憑借其速度、準(zhǔn)確度和可重復(fù)性等優(yōu)勢，更擅長定量測定的結(jié)構(gòu)化場景。一般而言，通過選用合適的相機分辨率和光學(xué)元件制造的機器視覺能夠檢測人眼難以看到的物體細節(jié)。因此，在某些方面機器視覺相較于人眼具有更大的優(yōu)勢且能更高效的進行工作，機器視覺的這些性能優(yōu)勢能夠驅(qū)動著相關(guān)行業(yè)市場的快速發(fā)展。未來，隨著深度學(xué)習(xí)、3D視覺技術(shù)、高精度成像技術(shù)和大數(shù)據(jù)智能算法技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，機器視覺的性能優(yōu)勢將進一步加大，相關(guān)市場預(yù)計將迎來新一輪的爆發(fā)式增長。機器視覺核心部件的關(guān)鍵性能指標(biāo)包括：工業(yè)相機的成像分辨率、數(shù)據(jù)位深度、采樣速率、信噪比、圖像傳輸速度等；圖像采集卡的數(shù)據(jù)傳輸速度、圖像處理能力、圖像傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性等。工業(yè)相機和圖像采集卡的關(guān)鍵性能指標(biāo)直接影響機器視覺系統(tǒng)的成像質(zhì)量和工作效率。近年來機器視覺的重點應(yīng)用領(lǐng)域如3C電子檢測、鋰電池檢測、光伏檢測、半導(dǎo)體檢測等迅猛發(fā)展，新型應(yīng)用場景不斷涌現(xiàn)，機器視覺產(chǎn)業(yè)也隨之持續(xù)升級，需求端對機器視覺核心部件的性能要求不斷提高，推動工業(yè)相機和圖像采集卡的技術(shù)不斷進步與升級。得益于半導(dǎo)體技術(shù)的高速發(fā)展，圖像傳感器的分辨率不斷提升，信號質(zhì)量逐步提升，采樣速度越來越快。目前，線掃描相機圖像傳感器輸出分辨率已經(jīng)達到了24K，面掃描相機分辨率已經(jīng)發(fā)展2億像素以上，數(shù)據(jù)位寬也從最初的8bit逐步發(fā)展到10bit、12bit乃至16bit。與此同時，前端嵌入式運算能力的進一步加強，使得更多的復(fù)雜運算可以在相機端實現(xiàn)，例如借助像素位移技術(shù)和超分辨率算法，可以實現(xiàn)4倍甚至更高分辨率的圖像合成。此外，傳感器材料學(xué)和半導(dǎo)體新制程的進步，使得工業(yè)相機逐步開始從可見光向紫外、紅外等多波段擴展，通過光譜信息和圖像信息的結(jié)合，可以從更多維度檢測分析產(chǎn)品，不斷拓寬機器視覺在各種工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用場景。同樣的，得益于半導(dǎo)體技術(shù)的進步，在圖像采集卡方面，數(shù)據(jù)傳輸速度、傳輸帶寬不斷提高，圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理能力不斷增強。隨著高速串行總線技術(shù)的成熟，多路串行數(shù)據(jù)傳輸開始逐步在圖像采集卡中導(dǎo)入和推廣。隨著數(shù)據(jù)中心等行業(yè)的發(fā)展，先進工藝逐步提升大規(guī)?？删幊踢壿嬏幚砥鞯母黜椥阅苤笜?biāo)，使得在圖像采集卡中進行圖像預(yù)處理具備可行性，目前業(yè)界領(lǐng)先的圖像采集卡供應(yīng)商開始逐步開發(fā)可重構(gòu)的圖像處理算法，在計算機中構(gòu)建異構(gòu)化的圖像處理平臺，將原先完全由CPU承擔(dān)的圖像處理任務(wù)進行分解，從而大大地提升圖像處理效率和能力。圖像采集卡在這些方面的進步，大大提升了機器視覺系統(tǒng)處理復(fù)雜任務(wù)的能力，為進一步的廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。機器視覺部件硬件性能的不斷升級與軟件技術(shù)不斷進步，促進了機器視覺產(chǎn)品的持續(xù)更新迭代，使機器視覺在傳統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域不斷深入，且新型應(yīng)用領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)。例如，近年來3D工業(yè)相機在國內(nèi)外開始投入工業(yè)應(yīng)用，執(zhí)行多樣而復(fù)雜的檢測、定位、測量和識別任務(wù)，通過對表面形貌的獲取，在二維圖像信息的基礎(chǔ)上，進一步豐富了對目標(biāo)物特征的采集，為復(fù)雜工業(yè)檢測提供了更多的可能性；多光譜相機也以其獨特的優(yōu)勢在半導(dǎo)體晶圓檢測和光伏硅電池檢測中逐步推廣。與AI、5G等智能和物聯(lián)新技術(shù)的結(jié)合可拓展機器視覺應(yīng)用的廣度，例如全息感知技術(shù)在智慧交通建設(shè)中通過流量監(jiān)測、智能交通信號燈等應(yīng)用提高平均車速和事故處理效率；在智慧工廠應(yīng)用中以5G云平臺與機器視覺硬件結(jié)合，可實現(xiàn)產(chǎn)線柔性化部署、算法快速自優(yōu)化，為其他應(yīng)用場景如智慧水務(wù)、智慧園區(qū)、智慧物流提供重要參考。全球機器視覺行業(yè)市場概況機器視覺的本質(zhì)是為機器植入眼睛和大腦。為機器植入眼睛，代表著機器視覺利用環(huán)境和物體對光的反射來獲取及感知信息；為機器植入大腦，意味著機器視覺需要對信息進行智能處理與分析，并應(yīng)用分析得到的結(jié)果來執(zhí)行相應(yīng)的活動。機器視覺行業(yè)的上游包括相機、鏡頭、光源等硬件及算法軟件。相機是包含完整的機器視覺組成功能模塊（光源可自帶或借用外部光源），能獨立完成機器視覺信息處理的全流程，為系統(tǒng)輸出有效信息；鏡頭是機器視覺圖像采集部分重要的成像部件，其作用是把被攝物體成像于攝像機內(nèi)的感光元件上；光源對于機器視覺中的圖像采集部分具有重要影響，為場景提供合適的照明，突出目標(biāo)的圖像特征并與背景圖像分離；機器視覺算法與軟件緊密結(jié)合，軟件平臺是實現(xiàn)機器視覺算法的載體，使機器視覺在處理數(shù)據(jù)量和實時檢測效率性能上不斷地突破，匹配工業(yè)智能發(fā)展的需求。機器視覺行業(yè)的下游為各行業(yè)集成應(yīng)用和服務(wù)。下游應(yīng)用行業(yè)的發(fā)展決定了機器視覺裝備及服務(wù)的市場需求量，目前下游應(yīng)用領(lǐng)域以電子制造為主，其次為汽車、醫(yī)藥、印刷包裝等領(lǐng)域。機器視覺市場包括視覺器件、可配置視覺系統(tǒng)和智能視覺裝備三個細分市場。根據(jù)MarketsandMarkets統(tǒng)計，2015年至2020年，全球機器視覺器件市場以13．83%的復(fù)合增長率增長，市場規(guī)模至2020年達到107億美元；2021年至2025年，全球機器視覺器件市場規(guī)模將以6．56%的復(fù)合增長率增長，至2025年市場規(guī)模將達147億美元?？膳渲靡曈X系統(tǒng)與智能視覺裝備具備較強的行業(yè)屬性，歸屬于各下游應(yīng)用行業(yè)的裝備市場，以機器視覺技術(shù)賦能于制造裝備的智能化，因此暫時沒有單獨的市場規(guī)模數(shù)據(jù)。機器視覺以視覺器件、可配置視覺系統(tǒng)和智能視覺裝備等形態(tài)服務(wù)各產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于新型顯示、消費電子、印刷包裝、新能源等眾多行業(yè)，成為這些行業(yè)必不可少的數(shù)字化和智能化變革的支撐。機器視覺行業(yè)新技術(shù)未來發(fā)展趨勢高精度光學(xué)成像是機器視覺行業(yè)始終追求的技術(shù)發(fā)展目標(biāo)。高精度光學(xué)成像需要光源、鏡頭、相機、圖像采集卡等各部分的精密配合，要求新型光源、更全面的波長覆蓋和創(chuàng)新的光源布局等光源技術(shù)，以及提供更大靶面和更小像元的新型鏡頭和相機產(chǎn)品。高精度光學(xué)成像技術(shù)增強了機器視覺的圖像信息獲取能力，通過多樣化光學(xué)成像技術(shù)，獲取到傳統(tǒng)成像中難以獲取的圖像信息，并通過高速、高靈敏度的圖像采集技術(shù)深度挖掘圖像中隱含的內(nèi)部信息，滿足更高分辨率、更多維度、更大空間帶寬積的光電成像需求。目前機器視覺主要采用的2D機器視覺技術(shù)僅能獲取固定平面內(nèi)的形狀及紋理信息等二維圖像，這主要基于物體在灰度或者彩色圖像中對比度的特征提供處理分析結(jié)果。2D機器視覺技術(shù)的缺點包括無法提供物體高度、平面度、表面角度、體積等三維信息；容易受光照條件變化的影響；對物體的運動比較敏感等。隨著智能制造變革來臨，面對復(fù)雜的物件辨識和尺寸量度任務(wù)，以及人機互動所需要的復(fù)雜互動，2D視覺在精度和距離測量方面均出現(xiàn)技術(shù)限制。3D機器視覺技術(shù)相對于2D技術(shù)提供了更豐富的被攝目標(biāo)信息，可以識別物體的深度、形貌、位姿等3D信息。3D技術(shù)提供了豐富的三維信息，使機器能夠感知物理環(huán)境的變化，并相應(yīng)地進行調(diào)整，從而在應(yīng)用中提高了靈活性和實用性，擴大了機器視覺的應(yīng)用場景。多光譜技術(shù)，利用像元級的鍍膜技術(shù)實現(xiàn)對不同波長光譜信號的采集，從而得到高分辨率的多/高光譜的圖像信號，大大簡化了視覺系統(tǒng)的光學(xué)部件復(fù)雜性。光譜技術(shù)推動機器視覺實現(xiàn)目標(biāo)的多種特征分析。隨著機器視覺的快速發(fā)展和普及，機器視覺產(chǎn)品已經(jīng)廣泛應(yīng)用于3C、鋰電池、半導(dǎo)體、PCB、新型顯示、汽車零配件、光伏、物流、醫(yī)藥、包裝印刷、軌道交通等眾多產(chǎn)業(yè)中。各行業(yè)樣本的復(fù)雜性要求機器視覺從可見光光譜到非可見光光譜、從單一光譜到多光譜，不僅需要實現(xiàn)目標(biāo)的外觀檢測，也需要實現(xiàn)目標(biāo)的材料成分、顏色、溫度等復(fù)雜特征的分析。多光譜技術(shù)利用光的衍射和折射特性，通過光柵、棱鏡等分光元件，獲取到不同譜段的有效信號，實現(xiàn)目標(biāo)高維信息參量獲取，并通過相關(guān)分析算法將譜域信號與測量需求建立聯(lián)系，如物質(zhì)成分、溫度、三維面型等，進而滿足復(fù)雜多樣化的測量需求。在工業(yè)領(lǐng)域中，隨著機器視覺的應(yīng)用逐漸深入，自動化程度越來越高，機器視覺核心部件的智能化程度不斷提升，集成更多邊緣智能已經(jīng)成為工業(yè)相機未來發(fā)展的主要趨勢之一。智能工業(yè)相機是一個兼具圖像采集、圖像處理和信息傳遞功能的小型機器視覺檢測系統(tǒng)，是一種嵌入式計算機視覺檢測系統(tǒng)，提供了具有多功能、模塊化、高可靠性、易于實現(xiàn)的機器視覺解決方案。它將圖像傳感器、處理模塊、通訊模塊和其他外設(shè)集成到一個單一的相機內(nèi)，由于這種一體化的設(shè)計，可降低系統(tǒng)的復(fù)雜度，并提高可靠性，同時系統(tǒng)尺寸大大縮小，拓寬了機器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域。智能工業(yè)相機可以在特定的應(yīng)用環(huán)境中實現(xiàn)圖像處理并利用內(nèi)嵌的人工智能算法做出邏輯判斷，為自動化場景提供無需人工干預(yù)的智能方案，是工業(yè)自動化領(lǐng)域集成邊緣智能的重要手段。通過對智能芯片和算法的集成，智能工業(yè)相機具有強大的軟硬件功能，未來將在各個工業(yè)領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用，例如可應(yīng)用于高端工業(yè)檢查、產(chǎn)品分類、質(zhì)量檢測、視覺傳感器網(wǎng)絡(luò)、條碼閱讀、入侵檢測和交通監(jiān)控等工業(yè)過程。深度學(xué)習(xí)方法作為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓展，近年來在語音、圖像、自然語言等的語義認(rèn)知問題上取得巨大的進展，為解決機器視覺大數(shù)據(jù)的表示和理解問題提供了通用的框架。隨著機器視覺在不同行業(yè)應(yīng)