我国机器视觉技术发展现状图文分析报告
（2024年10月21日）
机器视觉技术是属于人工智能的重要分支。人工智能的研究核心围绕在如何使机器具备人类智能，其架构可分为基础支持层、技术层、应用层。基础支持层包括大数据、计算力和算法，基础支持层中的数据可以比作人工智能的燃料、算法可以比作人工智能的发动机，数据量、运算能力提升以及深度学习算法促进了人工智能技术的应用发展；技术层侧重人类智能的某一方面，包括视觉类技术（机器视觉、计算机视觉）、语音类技术（语音识别、机器翻译等）、自然语言处理类技术、人机交互等；应用层则是人工智能技术的具体落地，可以是具体的产品、装备（如智能检测装备），也可以是一类解决方案（如人脸识别）。从机器视觉的架构来看，从底层的传感、到算法集成应用，隶属于人工智能在工业领域的应用。
为什么机器视觉技术可以广泛应用于工业制造生产领域。我们认为有两点重要原因：（1）可靠性原则，机器视觉技术是基于人工智能的架构，其底层是以数据传感和核心算法作为支撑的，机器视觉设备自身集成了自动化定位、识别、判定的软硬件平台，对于标准批量
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化产品，可以做到较高的可靠性；（2）经济性原则，机器视觉产品的应用对人工的替代性具备明显的成本优势，而且具有更高的一致性要求。
根据调查数据显示，机器视觉是通过光学装置和非接触式的传感器，自动地接受和处理一个真实物体地图像，以获得所需信息用于控制机器人运动的装置。机器视觉技术主要采用适合被测物体的多角度光源及传感器获取检测对象地图像，通过计算机从图像中提取信息，进行分析、处理，最终用于实际检测和控制。总的来看，机器视觉是一门涉及机械、电子、光学、自动控制、人工智能、计算机科学、图像处理和模式识别等诸多领域的交叉学科。
机器视觉在国外人工智能应用技术中占比
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