机器视觉之于人工智能等同于视觉之于人类，本文系统介绍决定机器视觉的两大要素——视觉算法和芯片，重点介绍国内外视觉芯片市场及发展前景，包括重量级玩家及其产品。
机器能否比人眼看得更清楚?近年来，，随着CV (Computer Vision) 芯片产品不断推出，这一疑惑正在慢慢变成现实。就如AlphaGo战胜“围棋天才”柯洁一样，在某些应用场景，机器视觉因其准确性、客观性、稳定性，比人类生理视觉更具优势。
在我们通常的印象中，一个视力正常的人可以迅速且毫不费力地感知世界，甚至可以详细生动得感知整个视觉场景;但其实这只是一个错觉，人类生理视觉有着天然的局限，只有投射到眼球中心视觉场景的中间部分，我们才能详细而色彩鲜明地看清楚。比起人眼来，CV其实具备了相当多的优势(详见表一)，可以清楚的看到，CV的视力已经远不止5.0了!
表一：机器视觉相对人眼的优势
机器视觉的视力为何如此之强?关键在于芯片，核心是将一些特定图像算法用芯片方式实现，同时融入了深度学习和神经网络算法。
机器视觉原理——图像处理和算法
机器视觉或称计算机视觉是用一个可以代替人眼的光学装置和传感器来对客观世界三维场景进行感知，即获取物体的数字图像，利用计算机或者芯片，结合专门应用软件来模拟人脑的判断准则而对所获取的数字图像进行测量和判断。该技术已广泛用于实际的测量、控制和检测中，随着芯片技术发展，在人工智能各个领域应用也逐步展开。
图一：机器视觉代替人眼抽象图
一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、相机 (包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元 (或机器视觉芯片)、图像处理软件、监视器、通讯、输入输出单元等。系统可再分为主端电脑、影像采集与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源、高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、控制器、精密桌台、伺服运动机台。
