自动化机器视觉工业怎么检测？

全球机器视觉市场如雨后春笋般涌现，主要分布在北美、欧洲、日本、中国等地区。据统计，2014年至2016年，全球机器视觉系统及零部件市场年均复合增长率高达12%。机器视觉系统集成市场规模较大，约是视觉系统及零部件市场的6倍。随着全球制造中心向中国的转移，中国是继美国和日本之后的第三大机器视觉应用市场。据中国视觉产业联盟报道，2018年中国机器视觉产业销售额达到83亿元，比2013年翻了三倍，年复合增长率达到33.54%。

中国机器视觉技术的发展始于20世纪80年代的技术引进，1998年是机器视觉系统的开始，由于半导体工厂的引进。2006年以前，国内机器视觉产品主要集中在国外制造企业，规模较小。然而，自2006年以来，随着工业机器视觉应用的客户基础逐渐扩大到印刷、食品等检测领域，市场规模开始迅速增长。LED灯、传感器和控制结构的快速发展进一步加快了机器视觉产业的进步，逐步降低了产业的生产成本。

在机器视觉中，缺陷检测功能是其应用最广泛的功能之一，主要用于检测产品表面的各种信息。在现代工业自动化生产中，每个过程都有一定的次品率。虽然比例很小，但已成为企业提高产量的瓶颈。因此，及时检测和消除次品对质量控制和成本控制非常重要，也是自动化机器视觉工业检测进一步升级的重要基石。

传统的机器视觉主要依靠人来分析和建立逻辑，而深度学习的自动机器视觉工业检测则通过多层感知机模拟大脑工作，构建深度神经网络(如卷积神经网络等)。)学习简单的特征，建立复杂的特征，学习映射和输出，深度学习的到来给自动机器视觉工业检测带来了新的突破，此时虚拟技术也在蓬勃发展。目前，机器视觉主要用于消费电子、汽车制造、食品包装、制药等领域，主要用于消费电子和汽车制造，占46.60%、10.20%。

在自动机视觉工业检测的具体应用中，消费电子行业包括圆晶切割、3C表面检测、触摸屏制造、AOI光学检测、PCB印刷电路、电子包装等。；汽车制造业包括车身装配检测、面板印刷和质量检测、字符检测、零件尺寸测量、零件/零件表面缺陷检测等。随着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件进入市场，深度学习对机器视觉的授权将越来越明显。提高质量、效率和成本是智能制造升级的源动力。随着中国进入老龄化社会，企业劳动力成本上升，“机器替代”不可避免。