最近几年，机器视觉作为人工智能的一个分支备受业内人士的高度关注，纵观机器视觉在工业自动化市场上的表现，其产品增速持续趋居高位，呈蓬勃发展的态势。长期以来，机器视觉用于工业自动化系统中，以通过取代传统上的人工检查来提高生产质量和产量。从拾取和放置、对象跟踪到计量、缺陷检测等应用，利用视觉数据可以减少人工成本的投入及人为检测带来的疏漏，从而提高整个生产系统的性能。

作为各大展会的常客，工控小编亦在近几次的观展中发现，以机器视觉为主题的专题展会正在悄然铺开，虽然展会规模不大，但仍旧吸引众多机器视觉厂商的积极参与，参展位置“一位”难求。

事实上，用今天的眼光来看，机器视觉无疑具有非常重要的作用。尤其是在智能产线和智能设备中，机器视觉不仅可以使产品在自动化生产过程中质量更加稳定、更加高效，还可以使生产的柔性化程度、效率也得到极大的提升。特别在一些不适于人工作业的危险工作环境和大批量重复性工业生产过程中，机器视觉不仅可以保障人身的安全，还可以大大提高生产的效率。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。

机器视觉技术目前已经广泛应用在机器人自主导航、机器人手眼一体伺服控制等领域中。但是在公安排爆机器人领域，机器视觉技术应用较少。多数排爆任务需要公安干警近距离进行勘察，而人的主观判断往往受制于经验和生活中积累常识的影响，会出现不客观的错误判断。利用机器视觉系统采集的信息，能自主的分辨不同颜色、形状、深度的排爆目标，同时将采集的图像与常用爆炸物专家库中的信息进行比对，客观地反应目标是否为爆炸物并给出判断结果。

机器人视觉技术的研究，最初源于1967年初美国斯坦福大学W.Wichman等人在一个机器人人工智能项目中，提出机器人以获得的视觉光流作为视觉反馈控制的输入信息，进行机器人的闭环位置控制。

他的思想被认为是机器人视觉技术的最初雏形，然而该研究项目在当时并未得到足够的重视，主要原因是在当时视觉采集和图像处理系统设备相当昂贵且并未成熟。直至1973年，当时为日本大阪大学教授的Y.Shirai在美国麻省理工学院人工智能实验室作访问学者期间，与实验室其他学者共同建立了机器人视觉控制方法的实验研究模型，并首次较成熟地提出了视觉控制方法的研究模型。但还是由于计算机图像采集设备和图像处理技术的限制，并未带动机器人研究学者对视觉控制方法研究的热潮。

进入90年代以后，特别是随着计算机图像采集设备、图像处理技术和机器人控制技术的革新和发展，机器人视觉控制算法获得了更深入的关注和研究。以B.Espiau等人于1992年提出的机器人视觉控制算法为起点，机器人视觉控制算法的研究又一次受到了极大的关注。

到目前为止，在工业机器人领域，机器人视觉技术已有了许多成功的应用例子，如装配、焊接、搬运、邮件分检，轨线跟踪等。

奋斗铸就品牌，经过长期的实践和努力，品硕科技在机器视觉应用领域上积累了丰富的经验，拥有了许多成功案例和成熟方案，我们与众多行业客户保持着良好的合作，在业界享有良好的声誉。品硕科技不仅仅是一个企业的名称，更是一个品牌，是代表专业、高效、诚信理念和优质服务的符号！    

我们的目标是成为业内最具实力，技术最强，服务最优的视觉公司。有您的支持，我们会做得更好！让我们携手努力，共同将中国的机器视觉市场做大做强。