赛迪：中国工业机器视觉产业发展白皮书（31页）.pdf

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1、算法软件及开发工具机器视觉的算法及软件是机器视觉行业的核心技术壁垒，随着人工智能技术和半导体技术的不断发展，算法及软件也在不断朝着集成化和高效化的方向发展。制造业的发展，带来了对自动化机器视觉软件需求的提升;也决定了自动化机器视觉软件将由过去单纯的组态监控功能，向着更高和更广的层面发展。标准化技术将成为算法及软件的发展方向工业软件正成为生产制造过程中主导不同智能化阶段变革的核心系统，无论是用户还是硬件供应商都将工业软件作为全厂范围内信息收集和集成的工具，这就要求工业软件大量采用“标准化技术”，使得工业软件演变成软件平台，在软件功能不能满足用户特殊需要时，用户可以根据自己的需要进行二次开发。工业

2、机器视觉算法及软件作为服务工业生产的机器视觉核心程序，也会在OT与IT不断融合中，形成更多面向垂直行业和特定应用场景的标准化技术。多元化加速平台为AI提供更多可能视觉设备的许多供应商都使用基于相同指令集(ARM，x86等)的集成CPU，为软件开发提供了一套通用的开发工具。但是，即使基本指令集相同，每个CPU供应商也会集成具有独特软件接口要求的不同外设集。此外，大多数供应商都通过专用计算设备(GPU，DSP，FPGA等)来加速CPU。这种扩展的CPU编程模型需要标准开发工具的定制版本。大多数CPU供应商都开发了自己的优化软件工具链，同时还与第三方软件工具供应商合作以确保广泛支持CPU组件。由于视

3、觉应用程序通常需要混合处理架构，因此开发工具变得更加复杂，并面临处理多个指令集和其他系统调试的挑战。大多数供应商提供了一套工具，将开发任务集成到开发人员的单个界面中，从而简化了软件开发和测试。工业基因将决定开发工具的普及程度机器视觉算法软件及开发工具是作为计算机视觉技术的延伸，基于开发人员需求逐渐形成的软件产品，其最初的使用对象以具备开发经验的AI开发人员为主。但随着机器视觉技术向工业领域不断普及，现场工程师成为算法软件及开发工具的潜在用户，并将从需求端直接影响软件的用户群体分布。工业与消费领域存在本质区别，要求算法和软件能够尽量简单、稳定的解决特定需求，使得现场工程师能够熟练使用开发软件对工业机器视觉系统进行及时升级。因此要求软件能够以友好的界面和尽量简单的操作实现图像标定、算法调整等功能，通过使用模块化程序设计，以窗口交互的形式让工程师以拖拉拽等方式实现二次开发。