视觉信息在人类获取的信息中占据主导地位，约占到80%，是我们获取外界信息最关键的途径之一。通过视觉，我们的大脑能够迅速解析物体的大小、明暗、颜色以及动态变化，从而做出精准的判断。

随着深度学习算法的融入，视觉技术在人形机器人的感知系统中扮演着至关重要的角色。

机器视觉作为人工智能的一个重要分支，主要通过模拟人类的视觉系统来实现对图像或视频的处理、分析和理解。

人形机器人通过引入先进的机器人视觉技术，能够在背景复杂多变的环境中准确检测并识别多种人体数据和物体数据，显著提升了机器人的环境适应性和交互能力。

根据GGII的数据报告，2022年中国机器视觉市场的规模达到了171亿元，同比增长了24%，呈现出强劲的增长势头。预计到2027年，我国机器视觉市场的规模将超过560亿元，年均复合增长率（CAGR）将达到27%。

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机器视觉系统是综合性的工业应用系统，融合了光学、机械、电子、计算和软件等尖端技术，它利用光学装置和非接触式传感器，能够自动捕获并处理真实世界中物体的图像。经过精确的分析，系统能够提取出所需的关键信息，或者产生控制信号来驱动机器的运动。

在机器视觉系统的核心构成中，工业相机负责捕捉目标物体的高清图像并进行初步的分析处理；镜头作为成像的关键元件，确保图像能够清晰、准确地呈现在相机传感器上；而光源的设计则直接影响到成像的质量和稳定性，通过精确的光路设计，能够实现目标物体的高质量成像。

图像处理软件则是整个系统的“大脑”，它运用先进的算法对捕获的图像进行深度处理，实现对被测物体的识别、定位、测量和检测等多种功能。

机器视觉图示：

资料来源：机器人大讲堂

机器视觉技术模拟了人眼的图像采集功能，通过图像识别和处理手段高效地提取信息，并最终借助执行装置实现精准操作。

与人眼相比，机器视觉在多个方面展现出显著优势。

首先，在效率和速度上，机器视觉能够迅速处理大量图像数据，远超人眼的处理速度。其次，机器视觉在精度和可靠性上表现卓越，能够准确识别细微特征和一致性地执行任务。此外，机器视觉拥有出色的信息集成能力，能够同时处理多种图像信息，提高决策的全面性和准确性。

在成本投入方面，随着技术的不断发展，机器视觉系统的成本逐渐降低，使得更多行业能够应用这一先进技术。

同时，机器视觉对工作环境的要求较低，能够在恶劣环境下稳定工作。在灰度分辨力、空间分辨力及感光范围方面，机器视觉同样具有明显优势，能够捕捉到人眼难以察觉的细节和色彩变化。

机器视觉系统的另一大优势在于其不知疲倦的工作特性以及出色的一致性和重复性。

与人类视觉相比，机器视觉系统不会受到疲劳的影响，因此可以长时间保持高效和准确的工作状态。此外，机器视觉系统还能够利用可见光以外的其他光源信息，这进一步增强了其在检测效率和精确性方面的优势。

2D相机通过分析灰度或彩色图像中的像素灰度特征能够获取目标中的有用信息，但这种方法在实现三维测量方面存在局限性，并且容易受到光照条件的影响。

3D视觉技术在应用上相较于2D技术显得更为复杂、精确，并且能够获取更加丰富的视觉信息。不仅显著提升了机器人焊接的精确度和效率，而且还降低了对工件特征的依赖和编程的复杂性。

随着人形机器人与外界复杂环境交互需求的不断提升，3D视觉系统的应用也变得愈发重要。

目前，3D视觉技术主要包括ToF (Time-of-Flight)、双（多）目视觉、结构光等多种方案。这些技术方案在测量距离、分辨率、精度、响应时间以及环境影响等方面各有优劣。

根据奥比中光官网的资料显示，市场上往往会根据具体的应用场景来选择最合适的技术方案，或者将多个方案进行组合以提升整体性能。

在人形机器人领域，目前主要采用的是双（多）目视觉和ToF方案。

其中，双（多）目视觉方案由于其算法复杂度高、模拟人眼工作原理的特点而备受青睐。

双（多）目视觉技术与结构光技术在某些方面如扫描速度和抗干扰能力上相对较弱，但它们在工业领域的拆垛、码垛定位以及人脸识别、静态尺寸测量等方面仍有着广泛的应用。

飞行时间（ToF）测量法则主要用于视觉导航、动态跟踪等场景。与其他类型的3D相机相比，ToF相机具有经济、精巧和易集成的优势，但其采集效果受到特定环境条件和定义测量范围的限制。

机器视觉产业链上游主要涵盖视觉软件及其算法、光学器件、电子器件等关键组件的研发与生产。下游机器视觉技术被广泛应用于多个行业，其中以电子、半导体、汽车等行业为主要应用领域。

处于产业链中游的则是视觉装备及方案的提供者，包括专业的机器视觉设备厂商、系统集成厂商以及技术合作伙伴等。

这样的产业结构使得机器视觉技术得以在各个领域得到广泛应用，同时也促进了整个产业链的协同发展。

从全球机器视觉市场的竞争格局来看，国外的龙头企业如康耐视、基恩士等，凭借深厚的技术积累和悠久的发展历史，占据了市场的重要地位。

近年来国内机器视觉品牌的发展势头强劲。2022年的数据显示，国产品牌在机器视觉市场的份额已经达到了58.43%，进口替代的进程正在加速。

2004年开始，国内的本土厂商开始转向自主研发，聚焦于机器视觉软硬件器件的核心技术。经过多年的努力，已经在多个应用领域取得了关键性的突破。

目前，以天准科技、奥普特、海康威视、大恒科技、华睿等为代表的中国本土机器视觉厂商，已经在核心零部件技术和独立软件算法等方面进行了大量的投入，其品牌竞争力有望持续提升。

此外，一些综合性的科技企业如华为、百度等，也凭借其在生态建设和云边端解决方案方面的优势，特别是华为的鸿蒙生态开始在机器视觉领域展露头角。

同时，商汤、云丛、旷视等企业在软件算法方面也有较多的研发投入，为机器视觉行业的发展注入了新的活力；而国内厂商永新光学通过与机器视觉头部企业康耐视的深度合作，已经成为其定制类光学产品的第一大供应商，这进一步证明了国内机器视觉行业的实力和潜力。

随着深度学习算法的不断优化和计算机视觉硬件的持续升级，机器视觉的精度和速度都得到了显著提升，这使得它在智能制造、智能交通、医疗健康、智能家居等众多领域中都展现出了广阔的应用前景。

在当前人工智能和人形机器人高速发展的背景下，机器视觉技术的应用前景大有可为。在为工业自动化生产提供了强有力的支持的同时，也为智能机器人赋予了更高级别的感知、理解和决策能力。

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