1.机器视觉在国外的发展历程

机器视觉的发展历程

（1）起步阶段：20世纪50年代，人们开始研究二维图像的统计模式识别，光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR），用于工件表面图片、显微图片和航空图片分析。此时在工业上，主要用光学字符识别，即条形码。另外，也用在工业图片上，对工件的品鉴进行一些简单的分析，也有可能会用在医疗方面，如一些显微图片，还有航空方面等，但并没有广泛流传起来。到20世纪60年代，麻省理工学院的Roberts 开始进行三维视觉的研究，从数字图像提出诸如立方体、棱柱体等三维结构，并对其进行描述，开创了三维视觉的应用篇章。三维视觉即现在所谓的“3D 测量”，而前两个阶段在整个世界上的应用还只是局限于实验室或者一些特殊行业中。

（2）发展阶段：20世纪70年代，出现了一些视觉运动系统（Guzman 1969，Mackworth 1973）。1977年，David Marr 教授在麻省理工学院的人工智能（Artificial Intelligence，AI）实验室领导一个以博士生为主体的研究小组，提出了不同于“积木世界”分析方法的计算视觉理论；同时，美国麻省理工大学的人工智能实验室正式开设“机器视觉”的课程，由国际著名学者B.K.EHorn 教授讲授，该理论在20世纪80年代成为机器视觉研究领域中一个十分重要的理论框架，大批著名学者进入麻省理工学院参与机器视觉理论、算法和系统设计的研究。

（3）蓬勃发展阶段：20世纪80年代，由于人们开始了机器视觉的全球性的研究热潮，因此机器视觉获得了蓬勃的发展，很多新概念、新方法和新理论不断涌现，如基于感知特征群的物体识别理论框架、主动视觉理论框架和视觉集成理论框架等。

从地区分布来看，机器视觉发展的早期，主要集中在欧美地区国家和日本。随着全球制造中心向中国转移，中国的机器视觉市场正在继欧美地区国家和日本之后，成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。不过，从整体来看，北美仍然是机器视觉最大的市场，占比为35%～40%。

2.机器视觉在国内的发展历程(www.daowen.com)

相比全球，我国的机器视觉发展较慢。1999—2003年是我国机器视觉发展的启蒙阶段，开始出现跨专业的机器视觉人才；2004年后，我国的机器视觉迈入产业发展初期，机器视觉企业开始探索和研发自主产品并取得一些突破。近十年来，中国机器视觉产业从发展中期迈向高速发展时期。目前，已有近百家机器视觉相关企业从事安防、医疗及金融等领域。我国机器视觉的发展历程可划分为启蒙、发展和高速发展三个阶段，现在其正处于高速发展阶段。

（1）启蒙阶段：1999—2003年是中国机器视觉的启蒙阶段。中国企业主要通过代理业务为客户服务。中国开始出现跨专业的机器视觉人才，从了解图像的采集和传输过程、理解图像的品质优劣开始，到初步利用国外视觉软硬件产品搭建简单的机器视觉初级应用系统，早期的机器视觉从业人员同国外先进企业一起，通过极为广泛而艰辛的市场宣传和推广、技术交流和培训、项目辅导等过程，不断地培训和引导中国客户对机器视觉技术和产品的理解，从而引导客户发现使用机器视觉技术的场合，拉开了中国机器视觉行业的序幕。

一些对品质有特别高的要求，但对成本不是特别敏感的工业领域，开始成为最早的机器视觉技术的受益者。如机器视觉技术进入中国的特种印刷行业，为人民币的印刷质量、自动化水平提升和统一质量标准等作出了杰出的贡献。与此同时，在中国另一个全球优势行业——烟草行业，机器视觉技术进入烟叶异物剔除、包装检测等方面的工序，替代人工的同时也大幅提升了产品的生产效率。在特种印刷和烟草这两个行业中，机器视觉技术的成功应用以及类似技术后续在其他行业的扩展，也让更多工程技术人员和企业家第一次关注到视觉技术带给自动化产业的独特价值和广泛应用前景。从此，整个行业进入发展阶段。

（2）发展阶段：2004—2007年是机器视觉的发展阶段。这一阶段，国内机器视觉企业开始起步探索，开始了更多由自主核心技术承载的机器视觉软硬件等器件的研发，同时，在机器视觉设备和系统集成领域，新的应用也不断涌现，多个应用领域取得了关键性突破。从器件层面看，国内厂商陆续推出了全系列模拟接口和USB2.0 接口的相机和采集卡，逐渐占据了相机入门级市场，也出现了像凌云这种专注于机器视觉平台软件产品开发的企业。

在设备和系统集成方面，随着电子制造产业全面转向“中国制造”，视觉技术在相关设备中的应用也获得了蓬勃发展。例如，PCB 检测、SMT 检测等国产设备迅速兴起，凭借产品性价比和服务的优势填补了国内相关市场需求；随着部分海外从业人员回国创业，一些高端设备（如LCD 的前道检测设备）也开始在国内落地，在部分产业（如汽车、制药包装等）得到了大力推广。这一阶段，随着国外产线逐渐向国内转移以及对产品质量要求的提升，大批自动化领域的系统集成商开始熟悉并使用视觉技术。与此同时，国内的很多传统产业，如棉纺、农作物分级、钢铁、纸张等行业，把机器视觉技术作为提升质量和效率、取代人工的工具，也开始了广泛的应用尝试。总体上看，把机器视觉的应用呈现百花齐放的旺盛状态。

（3）高速发展阶段：2008—2018年，中国机器视觉进入高速发展阶段。众多机器视觉核心器件研发厂商出现，从相机、采集卡、光源、镜头到图像处理软件，数十家机器视觉技术的践行者用它们的智慧和努力打造了中国制造的机器视觉产品。随着这些产品的功能在实践中不断完善，国内企业的机器视觉技术水平也获得了长足的进步。