華為大舉發力安防，力爭做到安防產業的第一。作為華為視頻監控CSP三鉆服務商，我們很有必要為大家分享安防相關知識。今天我們要為大家介紹的就是：機器視覺新趨勢：應用場景不斷豐富，一起來看看吧~

全世界機器視覺技術正處在迅速發展期。據marketsandmarkets預測分析，全世界機器視覺技術市場規模至2025年即將實現147美元；GGII數據表明，2019年我國機器視覺技術市場規模65.5億元（不包含計算機視覺市場），同比增長率21.8%。2014-2019年復合增長率為28.4%，并預測到2023年中國機器視覺技術市場規模將實現155.6億元。

現階段流行的機器視覺技術仍選用傳統式方法，即第一步將數據表示為1組特征，分析特征或輸入模型后，輸出獲得預測分析結果，在結構化場景下定量檢測具備高速、高準確度、可重復性等優點。但伴隨著機器視覺技術的應用領域擴張，傳統式方法顯示出通用性低、很難復制、對運用人員要求高等缺陷。

深度學習對原始記錄利用多步特征變換，獲得更高端、更為抽象的特征表示，并輸入預測分析函數獲得優異性能終結果。深度學習可以將機器視覺技術的效率和魯棒性與人類視覺的靈活結合，進行復雜環境下的檢測，尤其是涉及到偏差和不明缺陷的情況，非常大地拓展了機器視覺的應用領域。

傳統式的2D機器視覺技術技術在3個自由度（x、y和旋轉）上定位目標物體，并根據灰度或彩色圖像對比度給予圖像處理分析結果，很難獲得目標物體的三維信息，也易受光照條件變動、物體運動等干擾。3D機器視覺技術技術可以在六個自由度（x、y、z、旋轉、俯仰和橫擺）上定位目標物體，給予豐富的三維信息，使機器可以感受物理環境的變動并做出相對應調整，提升 了運用中的靈活性和實用價值。

機器視覺功能極少做為孤立的系統，反而是以一整個自動化系統或 機器設備的有機組成部分的一種出現，也通常在配合邏輯控制、運動控制、數據采集、通信網絡和企業數據庫管理等其他功能時，才可以真真正正充分發揮出其優點。

構建機器視覺系統，除開進行從光源調配到圖像處理軟件開發系列過程外，也是遭遇著與以上種種復雜的自動化系統功能集成所帶來的挑戰。單一化的視覺開發軟硬件方案，通常促使自動化系統一整個的開發進度、成本費和不確定性風險都需要由制造方或 集成商來承擔。機器視覺技術與自動化系統集成的困難，非常大水平上阻攔了其在相對傳統的工業自動化領域的運用。

行業內企業、協會和產業聯盟不斷合作，制定數據接口、通訊協議等基礎共性標準，旨在打通視覺和各信息系統的通道，實現系統間的互聯互通，是工業發展的必然趨勢。