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驱动器SNAP-B12MCP科技以人为本

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在智能制造浪潮席卷全球的今天，机器视觉早已不再只是工厂中的一台检测设备，它正逐步演变为整个工业系统的核心感知引擎。如果说机器人是“手”，控制系统是“脑”，那么机器视觉就是那双“眼睛”。而这双“眼睛”，正在经历一场深刻的进化——从被动“看见”到主动“理解” 。

近些年，随着图像处理算法的进步、深度学习模型的普及，以及硬件性能的持续提升，机器视觉逐步从实验室走向工厂，从专用设备走向通用平台，从小规模定制迈向标准化产品。今天的机器视觉系统，不仅能够实现高精度的尺寸测量、复杂场景下的缺陷识别，还具备了实时分析、自适应调整、多模态融合等能力，真正迈入了“智能化时代”。

这是否意味着机器视觉技术，已经真正走向成熟？未来又会朝着哪些技术方向演进？近期，我们邀请了来自机器视觉产业链不同环节的5家企业——TKH Vision、Teledyne Technologies，以及启源视觉、华汉伟业、新算技术的行业专家，他们围绕当前技术成熟度、现状与挑战、未来发展趋势等前沿话题展开深入探讨。

由于篇幅较长，本专题内容以上下篇形式呈现。上篇内容中我们会从TKH Vision、Teledyne Technologies两家外企专家的视角来探讨这类问题，下篇中，我们会围绕启源视觉、华汉伟业、新算技术这三家国内企业的视角为大家呈现不同的观点。

当被问及“当前机器视觉技术是否已经走向成熟”时，两位受访人给出了近乎一致的回答：机器视觉已进入应用成熟期，但仍在持续演进之中。具体而言，图像采集设备标准化程度高、算法平台稳定、部署成本下降，整个行业已经具备规模化落地的能力，但是在软件开发、认知智能与AI技术融合层面仍保持着不断探索发展的势头。

TKH Vision首席产品官Henning Tiarks从机器视觉系统发展的角度认可了技术发展的持续性，他认为，不光是相机速度和分辨率等组件性能的不断提升，AI软件开发技术也处于不断进步中。同时，标准化、小型化和成本优化，让这项技术得以深入更多应用场景。”这说明，技术体系趋于稳定，意味着产业基础已经打牢。

Teledyne DALSA工业视觉系统业务发展经理彭传宝同样肯定了机器视觉在硬件层面的高成熟度，但对于软件方面，目前市场上真正能满足AI、3D以及传统算法并且简单易用的软件相对很少。

可以看出，目前机器视觉的技术体系已经趋于稳定，基础架构已经成熟，核心组件（如相机、光源、镜头、图像采集卡）实现了模块化、标准化，使得系统集成亦变得更加高效、可复制。但它的应用场景、算法能力与系统整合方式，仍处于快速迭代之中。

尽管机器视觉技术在当下的成熟度很难一概而论为成熟或趋于成熟的形容，但不可否认的是机器视觉领域仍在持续不断涌现新的技术突破，以满足更为严苛和高难度的场景需求。“接口方面的技术突破尤为明显。高速和具备实时能力的新技术正在迅速涌现。目前，相机和图像采集卡已经实现了50至100 Gbit/s的传输速度，使其能够满足半导体和电子等高要求应用的极限需求。”Henning Tiarks举例说道。