机器视觉检测技术发展前景

　　相对人类视觉，机器视觉在速度、感光范围、观测精度、环境要求等方面都存在显著优势，特别在有害环境下或重复性工作环境下。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者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。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。

　　机器视觉发展前景预测，就是在机器视觉市场调查获得的各种信息和资料的基础上，运用科学的预测技术和方法，对影响机器视觉市场供求变化的诸因素进行调查研究，分析和预见机器视觉发展趋势，掌握机器视觉市场供求变化的规律，为经营决策提供可靠的依据。

　　为了提高管理的科学水平，减少决策的盲目性，需要通过机器视觉发展前景预测来把握经济发展或者未来机器视觉市场变化的有关动态，减少未来的不确定性，降低决策可能遇到的风险，使决策目标得以顺利实现。

　　机器视觉发展前景预测大致包含以下几个步骤：

　　1、确定目标

　　明确目的，是开展机器视觉发展前景预测工作的第一步，因为预测的目的不同，预测的内容和项目、所需要的资料和所运用的方法都会有所不同。明确预测目标，就是根据机器视觉企业经营活动存在的问题，拟定预测的项目，制定预测工作计划，编制预算，调配力量，组织实施，以保证机器视觉发展前景预测工作有计划、有节奏地进行。

　　2、搜集资料

　　进行机器视觉发展前景预测必须占有充分的资料。有了充分的资料，才能为机器视觉发展前景预测提供进行分析、判断的可靠依据。在机器视觉发展前景预测计划的指导下，调查和搜集预测有关资料是进行机器视觉发展前景预测的重要一环，也是预测的基础性工作。

　　3、选择方法

　　根据预测的目标以及各种预测方法的适用条件，选择出合适的预测方法。有时可以运用多种预测方法来预测同一目标。预测方法的选用是否恰当，将直接影响到预测的精确性和可靠性。运用机器视觉发展前景预测方法的核心是建立描述、概括研究对象特征和变化规律的模型，根据模型进行计算或者处理，即可得到预测结果。

　　4、分析修正

　　分析判断是对调查搜集的资料进行综合分析，并通过判断、推理，使感性认识上升为理性认识，从事物的现象深入到事物的本质，从而预计机器视觉市场未来的发展变化趋势。在分析评判的基础上，通常还要根据最新信息对原预测结果进行评估和修正。

　　5、编写报告

　　机器视觉预测报告应该概括预测研究的主要活动过程，包括预测目标、预测对象及有关因素的分析结论、主要资料和数据，预测方法的选择和模型的建立，以及对预测结论的评估、分析和修正等等。

　　相关研究成果：

　　2023-2029年中国机器视觉现状调研及发展前景分析报告

　　中国机器视觉市场现状调研与发展趋势分析报告（2023-2029年）

　　2023-2029年机器视觉市场现状调研分析及发展前景报告

　　做好机器视觉发展前景预测，需把握预测的四个基本要素：

　　1、信息。信息是客观事物特性和变化的表征和反映，存在于各类载体，是机器视觉预测的主要工作对象、工作基础和成果反映。

　　2、方法。方法是指在预测的过程中进行质和量的分析时所采用的各种手段。预测的方法按照不同的标准可以分成不同的类别。按照机器视觉预测结果属性可以分为定性预测和定量预测，按照预测时间长短的不同，可以分为长期预测、中期预测和短期预测。按照方法本身，更可以分成众多的类别，最基本的是模型预测和非模型预测。

　　3、分析。分析是根据有关理论所进行的思维研究活动。根据预测方法得出预测结论之后，还必须进行两个方面的分析：一是在理论上要分析预测结果是否符合经济理论和统计分析的条件；二是在实践上对预测误差进行精确性分析，并对预测结果的可靠性进行评价。

　　4、判断。预测应该遵循一定的程序和步骤以使工作有序化、统筹规划和协作。

　　机器视觉发展前景预测的方法很多，主要有以下几种：

　　1、时间序列

　　在机器视觉发展前景预测中，经常遇到一系列依时间变化的经济指标值，如机器视觉企业产品按年（季）的销售额、供给量等，这些按时间先后排列起来的一组数据称为时间序列。依时间序列进行预测的方法称为时间序列预测。

　　2、回归

　　（1）“回归”的含义。回归是指用于分析、研究一个变量（因变量）与一个或几个其它变量（自变量）之间的依存关系，其目的在于根据一组已知的自变量数据值，来估计或预测因变量的总体均值。在经济预测中，人们把预测对象（经济指标）作为因变量，把那些与预测对象密切相关的影响因素作为自变量。根据二者的历史和统计资料，建立回归模型，经过统计检验后用于预测。回归预测有一个自变量的一元回归预测和多个自变量的多元回归预测，这里仅讨论一元线性回归预测法。

　　（2）回归分析的基本条件。应用一组已知的自变量数据去估计、预测一个因变量之值时，这两种变量需要满足以下两个条件：

　　第一，统计相关关系。统计相关关系是一种不确定的函数关系，即一种因变量（预测变量）的数值与一个或多个自变量的数值明显相关但却不能精确且不能唯一确定的函数关系，其中的变量都是随机变量。经济现象中这种相关关系是大量存在的。

　　第二，因果关系。如果一个或几个自变量x变化时，按照一定规律影响另一变量y，而y的变化不能影响x，即x的变化是y变化的原因，而不是相反，则称x与y之间具有因果关系，反映因果关系的模型称为回归模型。

　　3、定性定量

　　另一种分类发展前景预测的分类方法般可以分为定性预测和定量预测两大类。对于企业营销管理人员来说，应该了解和掌握的企业预测方法主要有：

　　（1）定性预测法

　　定性预测法也称为直观判断法，是机器视觉发展前景预测中经常使用的方法。定性预测主要依靠预测人员所掌握的信息、经验和综合判断能力，预测市场未来的状况和发展趋势。这类预测方法简单易行，特别适用于那些难以获取全面的资料进行统计分析的问题。因此，定性预测方法在机器视觉发展前景预测中得到广泛的应用。定性预测方法又包括：专家会议法，德尔菲法，销售人员意见汇集法，顾客需求意向调查法。

　　（2）定量预测法

　　定量预测是利用比较完备的历史资料，运用数学模型和计量方法，来预测机器视觉未来的市场需求。定量预测基本上分为两类，一类是时间序列模式，另一类是因果关系模式。

　　随着机器视觉行业竞争的不断加剧，大型企业间并购、整合与资本运作日趋频繁，国内外优秀的机器视觉企业愈来愈重视对机器视觉市场的分析研究，特别是对当前机器视觉市场环境和客户需求趋势的深入研究，以期提前占领市场，取得先发优势。正因为如此，一大批优秀机器视觉品牌迅速崛起，逐渐成为行业中的翘楚。产业调研网利用多种的信息处理技术，对机器视觉行业市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析，为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务，最大限度地降低机器视觉客户投资风险与经营成本，把握投资机遇，提高企业竞争力。