机器视觉自起步发展到现在，已有接近15年的历史。应该说机器视觉作为一种应用系统，其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。

    据不完全统计，目前全球整个视觉市场总量大概在70亿美元这个规模，并且按照每年8.8%的速度在增长。而在中国，由于工业自动化程度还没有达到国外的先进水平，所以机器视觉在中国的应用还处于起步阶段，但是随着制造业对自动化的需求以及对生产质量和管理水平的不断提高，中国对于机器视觉的需求将会不断上升。

    目前机器视觉朝着两个大方向在发展，一个是嵌入式，如传感器和智能相机，另一个是基于PC的采用板卡和SDK的解决方案。两者不能说孰优孰劣，它们都有各自的适用场合和适用时期。

    基于PC的采用板卡和SDK的产品有着比较悠久的历史，它是机器视觉在作为一个产业发展之前以图像处理的概念在工控领域萌芽时期就存在的，一直延续到现在。它需要用户有比较好的编程基础和对现场应用有比较丰富的经验。

    按照国外的发展经验，这类产品加上开发费用一般价格都比较昂贵，所以一般只在一些要求高速度、高精度的场合如半导体行业等应用。

    随着IC产业的发展以及图像处理算法技术的不断成熟，过去很多需要定制开发的软件应用现在都可以做成嵌入式的固定模块化的产品，如传感器和智能相机产品。这类产品适用于被检测产品大多具有比较规则的形状、简单的检测项目等一类的常规应用。

    目前，在很多中低端的应用场合，传感器和智能相机得到了很大的发展。因为其易于使用，容易学习，特别对于系统集成商来说，对于其快速进行系统集成项目非常有利。

    然而，随着终端客户对产品从外观、内部结构、产品质量到功能的多样化等需求的不断增长，给生产制造环节提出了更高的要求，使得生产制造环节从制造到管理都必须符合新形势的需求。客户需要更多的灵活应用的产品。嵌入式系统以及基于PC的系统都在往前发展。

    嵌入式系统产品在应用高速器件之后的处理速度和精度越来越高，基本上可以满足高端应用场合，这使得嵌入式产品已经可以覆盖高中低端的需求，从而不断地抢占了原来基于PC的采用板卡和SDK的产品的市场。

    而基于PC的采用板卡和SDK的产品，其SDK也变得越来越易用和开放。他们把机器视觉的底层算法进行模块化封装，对机器视觉的处理过程进行流程化的设计，使得整个机器视觉设计犹如“搭积木”一样，在易用性和灵活性方面取得平衡，既方便非专业用户进行设计，又不会使得机器视觉只局限于某几种特定的应用。

    它除了含有最一般的图像处理常用方法如滤波、图像增强等外，还含有机器视觉领域很多处理模块如尺寸测量计算、边缘检出、Blob分析等，同时配合系统仿真处理环境，利用这些处理模块，配合不同的行业应用而使用相应的处理流程，便可以在很短的时间内为用户开发出高性价比的行业解决方案。硬件方面，新的系统都整合有图像采集、图像处理、在线显示、标准的I/O包括串口、并口、键盘鼠标、网络接口等，同时还集成有与外部工业控制设备连接的数据I/O、运动控制、PLC等接口。

    因为机器视觉必须与工业自动化设备配合使用，所以这些扩展接口被整合到图像处理装置里，同时配合模块化的图像处理软件，为用户提供一体化的图像解决方案，并能与外部的工业控制设备实现无缝对接。

    同时，随着制造行业对管理的要求越来越高，信息管理系统在制造过程越来越重要，而机器视觉系统本质上是属于一个质量检测环节，它需要与制造环节的MES系统以及上层管理环节的ERP系统进行数据交换，故此，图像处理装置的用户二次开发应用环境和外部接口就显得更加重要。

    诚然，中国的工业自动化的发展较欧美日等工业发达的国家相差不少的距离。在中国目前的机器视觉的产业环境中，终端用户和系统集成商都比较偏好于使用嵌入式的视觉系统如传感器和智能相机。这类系统只需要经过一段短时间的培训即可让用户应用，比较快速地解决问题。

    然而随着实际应用的深入，不少用户开始觉得固定式的嵌入式应用灵活性不足，于是，基于PC的产品依然有在市场存在的合理性。

    按照国外的发展经验，一般来说，嵌入式传感器类的视觉产品大多定位于中低端的应用，基于PC的这类开放式的产品因为其需要一定量的二次开发，能够灵活地适应多种需求，因此大多定位于中高端的产品应用。

    当然，在中国的产业发展环境，由于人力成本的差异等因素，不一定会完全按照国外的发展路线和模式。例如，在本土市场，有系统集成商采用各种低廉的产品组件可以开发出性能与嵌入式产品一致但价格较为低廉的视觉系统。

    随着工业自动化应用在中国各行各业的纵深发展，按照未来产业的发展趋势，嵌入式的产品与基于PC的产品会在市场上长期并存，嵌入式的产品会集成更多的功能和更加灵活的应用，市场分额会越来越大，而基于PC的产品其开发难度也会随着软件包的易用性的不断增强而减少，其应用会在一些高速和高精度的场合得到保留。

    （转载自新浪博客网机器猫的BLOG，作者不祥。）

（中国图像网报道）