2024年国外机器视觉软件排名 篇1
请先看我的这个帖子回答了有哪些平台 认准 机器视觉软件开发工程师
https://www.wukong.com/question/6500347911388266765/
下面我来给你回答下 用labview+ni vision有没有前途？
labview使用的是图形化编辑语言G编写程序。 labview软件是NI设计平台的核心，也是开发测量或控制系统的理想选择。 LabVIEW开发环境集成了工程师和科学家快速构建各种应用所需的所有工具，旨在帮助工程师和科学家解决问题、提高生产力和不断创新
labview侧重点在于数据采集，因为数据采集是Labview的强项，功能很强大。
NI Vision， 做机器视觉，但是项目要需求不要太复杂，图像效果要好，相对来说要实现复杂的算法还是比较困难的，功能模块封装好了， 不太好扩展，但很适合初学者入门。
总结下来 LabView+NI Vision适合做处理速度要求不高，项目周期短，项目需求比较简单的项目。
当然，如果真的想入机器视觉这条路，我可以给一定的建议，算法工具只是一门工具，要实现我的项目，我可以去选择使用哪一种算法， 很多工程师，都会好几种，前提是你要明白一些基本原理，所有的平台原理都是通用的，图像处理的知识你要理解，只是没加公司封装的接口和软件风格不一样。
如果是初学可以这样的路径：
NI Vision解决一些简单的项目
VisionPro 界面式编程，基础不需要很好就可以做，可以做一些稍微复杂度高的
Halcon，如果你有了上面2个工具，基本也够了， 等你有经验了，学习入门了，项目需要用到halcon， 这个时候你再用halcon就会理解很多。
2024年国外机器视觉软件排名 篇2
在机器视觉领域，有如下常见的算法工具使用。
1. OpenCV
OpenCV是开源的，做过视觉的人没有不知道鼎鼎大名的他，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
OpenCV是集成所有算法，可以在这个基础上进行优化和开发，开源协议，自己可以随意使用。
2. VisionPro
VisionPro是美国康耐视（CogNex）公司开发的强大的商业算法库，广泛应用在机器视觉领域。
商业软件，收费
3. halcon
halcon德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境，强大灵活的算子有几千个，可以组合出各种各样的算法。
商业软件，收费。
4. NI Vision
由美国国家仪器（NI）公司研制开发，图形化编程界面是一大特点，不需要编程。
商业软件，收费
5. VisionMaster
VisionMaster是杭州海康机器人有限公司自主开发的机器视觉软件算法平台，特点是不需要编程就可以进行视觉开发，界面拖拉模块
6. Hexsight
Hexsight现在归属于LMI公司，以前在Adept机器人公司旗下，主打定位功能，开发方便，提供C#、VB，C++接口
7.MIL
MIL全称为Matrox Imaging Library，是加拿大Matrox公司开发的图像处理软件开发包，是一个图像采集、传输、处理、分析和显示的一整套完整的程序库，包含了大量的优化函数用于图像处理。
8. CKVisionBuilder
CKVisionBuilder 深圳创科视觉所开发的一款通用型智能机器视觉软件。
9. XG VisionEditor
基恩士开发的视觉开发软件平台，广泛应用在工业领域，不过是他自己家再用的多，我只在工业现场看到过基恩士的人在 用，强大的定位和对位算法能力，有点像Visio的流程图编程还有脚本
10. Open eVison
Open eVsion是比利时Euresys 公司开发的视觉软件开发包
11.北京凌云也有自己的算法平台，不过没有推广
12. PPT Vison
想当年（03年左右），PPT Vison是与康耐视齐名的，美国pptvision公司开发的视觉开发包，后来有点落寞了，用过他家产品，还可以
2024年国外机器视觉软件排名 篇3
1、机器视觉产业链结构
机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、机器视觉软件等的提供商。行业下游应用较广，主要下游市场是半导体和电子制造行业。除此之外还有应用到汽车、印刷包装、农业、医疗设备和金属加工等领域。
2、研发投入聚焦前沿技术领域
2019-2021年，中国机器视觉行业研发投入从14.6亿元增长至31.0亿元，年均复合增长为45.7%。从研发投入占比看，AI驱动的解决方案研发投入最高，2021年，AI驱动的解决方案研发投入占全行业研发投入的比例为21.8%，其次是嵌入式视觉系统。3D解决方案研发投入增长率最快，2019-2021年，3D解决方案方向研发投入从2.3亿元增长至6.5亿元。
3、零部件环节成本占比超60%
表面上看，国内市场逐渐形成了“国产”替代“进口”的扭转现象，但从我国机器视觉系统成本结构来看，就会发现，零部件环节的占比超过60%，底层软件系统开发占比达到19.88%。其中，元器件成本中，相机占比最大，达到27.11%。
目前我国的高端机器视觉核心组件设备大多来自国外企业，如高端镜头、高端CCD和CMOS、智能相机、高速图像处理软件等，高端核心技术还是被国外巨头把控，国内企业主要还是集中在生产光源、板卡、图像软件、相机和机器视觉集成系统方面。国内机器视觉产品在整体实力上还没出现能与康耐视、基恩士等对标的企业，国内机器视觉企业要在软硬件的技术方面下足苦功夫，才有可能打破关键技术被卡脖子的局面。
4、上游零部件技术壁垒高占据产业价值链高点
机器视觉核心价值集中于产业链上游，硬件工艺与软件算法决定产品技术天花板。机器视觉设备价值可拆分为上游零部件与软件、中游组装集成与售后维护，其中上游占据了80%价值量，技术壁垒最高;硬件部分当中工业相机价值占比达50%以上，由图像传感器、图像采集卡与各类芯片组成，技术壁垒较高。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》
2024年国外机器视觉软件排名 篇4
大家好我是妍宝儿，我是一名三年工作经验的机器视觉工程师，自认为这个问答的回答还算比较中肯。
以我们公司业务对比，首先我们公司主体经营业务是工业机器人方向，机器视觉技术也是其一个重要分支，当代社会环境下，工业机器人已经成为工业生产中必不可少的重要存在，它可以替代人工生产所带来的不足，比如工业机器人在工业生产过程中工作稳定，效率高，比起人工生产来说，每分钟节拍固定，甚至可以一天24小时无休止工作。
大型工业六轴机器人
机器人焊接工位
工业机器人作为生产的执行端，相当于人的手臂，而加入了视觉系统之后，机器人就相当于拥有了一双检测的眼睛，而客户想要实现什么功能，就需要我们机器视觉工程师开发人员编写相关的视觉算法，达到客户想要的效果。
以搭配机械手为例，常见的应用就是工业相机搭配机械手实现产品的定位抓取功能。此类应用按照机械手抓取方式可以分为视觉静态抓取和视觉跟踪动态抓取，静态抓取物料比较简单，而动态跟踪抓取一般需要配合传送带和编码器跟踪，实现传送带上的动态跟踪抓取。如果按照工业相机安装方式可分为眼在手上和眼在手外，此类应用一般针对scara机器人和六轴机器人，顾名思义眼在手上就是指相机安装在机械手的抓手末端，使末端工具和相机的相对关系保持不变，而眼在手外就是将相机安装在机器人本体之外。以上两种方式均可实现机器人和相机搭配对物料进行抓取。
视觉系统除了搭配机器人使用外，还可以做缺陷检测、产品尺寸测量、轮廓检测等。
本人工作三年多，我个人总结以下几点学习方向比较重要（大家如果想入行的可重点学习此类方向）：1.做视觉软件，学习使用QT、WinForm、C#、WPF等目前市面上主流的开发上位机的软件，软件工程师一般很吃香，二三线城市待遇也得1.5w以上。2.视觉应用工程师，一般就是指现场调试人员，需要经常出差，代码维护，但是上手项目快，能够快速学到东西，但待遇啥的比较低一般都是1W以下，且比较辛苦。3.3D视觉方面，3D视觉作为视觉里的主流方向，国内好多3D相机厂商参差不齐，3D相关的算法可以实现2D上完不成的技术，比如以上所说的眼在手上，里面还有一个重要应用技术就是无序抓取，这在中国视觉展会上也是目前流行的技术。4.工业相机的SDK二次开发，这就需要软件和语言方面的一些基础经验，一般跟1方向属于同一业务方向，好的上位机软件界面需要不断地维护调试积累。以上就是我给大家的建议，仅供参考，下面是我做过的几个项目算法图像，欢迎大家关注我转发点赞！
湿巾机设备视觉定位粘盖机
装箱设备3D相机定位箱子穴位
四喜丸子定位物料抓取
2024年国外机器视觉软件排名 篇5
机器人视觉只是个摄像机加上间距探测（雷达），获得对外部情况的“感知”。至于机器人对感知到的信息能否有意识的去利用，就很值得怀疑了。据我所知，目前制造出来的机器人，其主观能动性都是程序化的。其对语言的感知也是预定的，比如：一个语言单词、词组或一句话所产生的声波会分别对应于某个相关联的信息地址，实现某个答案的语言播放，仅此而已。语言，确实是大脑换醒（突现）某个信息的存在机制，这个信息被换醒之后，如果少了自我意识，就无法识别和深度利用（联想思维），要想机器人具有主观能动性，除了能够把感觉到的信息以某种状态“潜伏”下来以外，还要对视觉感觉到的信息与经验信息进行对比。通过对比，获得知道，意识就产生了。然后思维在意识下对即时需求（对某个问题的关注点）进行调动经验信息（长期记忆信息）做出扩散性联想思维活动。所以人与机器人对感觉信息的接收方式和利用方式是绝然不同的。
附：人的信息获得机制之本人之见
大脑获取的各种信息，来自于体内外。大脑获取信息的生理途径来之于视、听、嗅、味以及体内和体表的感受器。人的一切生理活动皆建立在这些感受器的基础之上，可以说是这些感受器赋予了生命体的存在、进化、记忆存取以及自主运动和随意运动的机能。
每一个感受器，在接受一种信息内容的刺激时，都是感受器内群体性神经感受细胞共同兴奋活动的过程。在这个活动过程中，每一个感受细胞各自独立、各自运作、各具兴奋度状态，但又相互协作，在同一个时间段里，把一个信息内容整合在一起。整合，就是形成一个独一无二的记忆单元（共同兴奋体），并且以一个脉冲频率波的形式，实现长期性、整体性和“困绑”在一起的兴奋体状态记忆。这个“兴奋体状态记忆”，在进入海马前，还不具有长期记忆的存在机能，但也有初始信息接受时的短期“印痕”，并在形成长期记忆以后，下次再提取此信息时，埋下了被容易提取出来的“伏笔”（惯性冲动状态）。以视觉感受器为例，视野信息画面借助光入瞳孔，再经过晶状体透镜聚焦后投射至视网膜。
视网膜上进化出了密密麻麻的纵向排列着的柱状视杆和视锥感受细胞。视野中，照片式信息画面内容被数以万计的视网膜感受神经锥细胞所一一对应，视网膜上的感觉神经锥细胞将整体的视野照片式信息画面内容“分割”成了数以万计的像素点。“照片”内容中不同的区域，一般都存在着自然的黑白明暗差和色彩差，无论是黑白差还是色彩差，它们都是一种借助光子下的冲动频率波。对视网膜感受细胞的刺激度大小，一般取决于光的明暗度；对视网膜感受细胞的不同色彩刺激，一般取决于光对视野物的折返频率波的频率波长。有什么样的频率波。就有什么样的视网膜神经锥细胞被刺后的兴奋态。使得视网膜神经锥细胞的兴奋度状态与刺激源的明暗度和色彩度刺激相一致。视网膜中每一个神经锥杆细胞本身，都存在着感受阈，可描述为：从抑制状态的0到最大兴奋度状态的100。如果视野照片式信息内容的某个区域中一个极其微小的点，其黑白色彩亮度处于1，说明能够引起视网膜中某一个神经锥杆细胞的兴奋阈度低到接近极限，或者说这个视野信息的微小点上，暗到不能引起神经锥细胞兴奋的程度；视野信息的黑白色彩亮度处于50，说明视网膜内该神经锥杆细胞被刺激后的兴奋阈度处于中间状态。也说明反光亮度和波峰处于中等刺激水平；视野信息的黑白色彩亮度处于100，说明视网膜内该神经锥杆细胞的兴奋度处于最高限度的档位阈。数以百万计的视网膜神经锥杆细胞在“面对”视野照片式信息画面内容时，“它们”各自做出自己的兴奋度反应。这样，整个视网膜上群体性神经锥细胞的兴奋度，就完全彻底地“复制”了视野照片式信息画面内容中黑白和色彩度的全部状态，即使这个视野信息画面处于光亮度不断变化的环境之下，但就整体性而言，视野信息画面内容通过光反射，对群体性神经细胞的刺激，仍然保持一致的梯度响应，这个视野信息不会因光亮度变化而导致信息内容的串改。视网膜这个群体神经锥杆细胞的整体兴奋状态再汇聚到视神经盘，入视神经，通过外侧膝状体中继后投射到视觉感觉皮质，引起视觉皮层中群体性神经锥细胞的共同兴奋活动。视觉皮层中，神经锥细胞的共同兴奋度状态与视网膜神经细胞的兴奋度状态是一致的，视觉皮质是一种应承性反应，类似于电脑的显示器，有什么样的信息脉冲频率波送达，显示器就“照本宣读”。因此，视觉皮质的应答性反应与视野信息画面内容的黑白色彩相一致。人才得以感觉到视野信息画面。以上就是人感受或获得视野信息内容的生理运作机制。
人的其它感受器，其构造和形态虽然各不相同，但是有一点是相同的，那就是一个感受器内数以百万计的感受细胞，分别都有自己的感受阈，呈相嵌模式，纵柱向排列，相互紧邻在一起，面对同一个信息单元的刺激，感受细胞在同一时间段里，各自做出“自己”的冲动度阈值反应。这种群体性神经细胞的共同差异性、协调性反应（兴奋），表现出错落有致，精准地反应出了全部刺激源的信息状态。