在机器视觉发展路径中，软件保护扮演了怎样的角色？

机器视觉是一门跨学科的综合性应用领域，它是一种通过光学装置和非接触式传感器，自动接收和处理真实物体图像的装置，获取实际应用中所需信息进行进一步的操作实践，如用于控制机器人的移动。

机器视觉技术主要是利用被检测物体的多角度光源，通过不同传感器获取目标的光学影像，由特定的视觉软件算法对图像进行信息提取、分析、处理，最终用于实际的检测和控制。简而言之，机器视觉是集机器、光学、电子、自动控制、AI、计算机科学及图像处理等多学科于一体的应用技术。

机器视觉技术在人工智能AI产业中占据将近一半的比例，广泛应用于工业自动化、生产等各领域。机器视觉学科是AI领域重要的前沿分支，应用落地较多，通过机器视觉对外部环境的观察、识别、判断等功能，人工智能得以进入传统的行业，发挥出巨大经济效益。

计算机视觉算法、软件以及视觉传感器和精确驱动控制是机器视觉产业的核心技术，其中机器视觉系统的核心部件包括视觉软件、各种类型的传感器，因此其产业链的利润主要集中在上游零部件领域，包括软件算法在内。

而拥有核心技术的零部件企业在产业链中占有较高的地位，往往享有较高的利润空间，同时产品覆盖范围广，具备成为大型企业的潜力。而机器视觉软件算法因为不是具体的实物，因此较容易被企业所忽视，但为机器视觉企业带来收益的往往是企业创新部分——算法和软件。因此机器视觉中的软件代码及算法保护同样举足轻重，甚至决定了创新技术的生命周期。

伴随着现代工业科学技术的进步与发展，机器视觉领域的发展空间也在迅速扩大；机器视觉优势突出，技术不断提高，得到了广大市场用户的热忱支持和投入，随着 络技术与工业应用的结合，以及工业4.0概念的提出，机器视觉的发展空间迎来了前所未有的扩张。机器视觉技术成熟的应用，广泛的使用场景为广大自动化、制药、食品等等行业打开了大门，丰富了产品生产检测的效益提升手段。

机器视觉的主要优势有4点：

1?.精密准确，科学合理?

机器视觉的工作流程是先将部件送至检测位置，然后在光电等传感器感应时触发视觉传感器工作。然后通过光学影像部件获取图像，之后对数据进行处理。在加密狗的保护下，通过运用一系列视觉软件对图像进行处理，判断出产品是否合格，进一步对产品分发，筛选出所有合格的产品。机器视觉软件也可以提供实时图像判断分析信息，供相关生产人员辅助判断。

2.经济效益显著

机器视觉应用技术的经济效益上的优势主要有：节省时间；降低企业生产成本；提升生产率，提高产品质量；减少检测人员，并降低劳动强度，保证工作质量；提高产品良品率及机器利用率等等。

3.溢出效益明显

在自动化行业，其技术的发展就是一般机器生产的发展史。随着自动化水平的不断提高，生产线速度加快，普通的人类感官机能已经越来越跟不上现代化生产的步伐。同时生产企业对于高精度、无损、高良品率的产品生产需求与日俱增，因此机器视觉应运而起，其与人眼视觉相比具有速度快、高精度、开阔视野、微距远、抗疲劳、环保等优点，较好地符合企业的需求，并创造出更多的效益。

4.软件算法应用广泛

机器视觉通常被用于测量、缺陷残次检测、定位、数字颜色识别等等。如工业、食品、医药等行业中视觉软件通过各种计算数字信 来提取目标特征，然后根据识别结果控制现场设备如机械臂、机器人等的动作，自动完成图像收集、显示、存储和处理。

机器视觉技术的发展，使得机器视觉的应用范围越来越广，机器视觉检测技术的特点是高速度，高信息密度，多功能，目前在工业领域中的应用范围很广，那么未来的机器视觉检测趋势会是什么样的呢？一起来看一下：

由于对工业应用的支持不断增加，嵌入式视觉系统将继续快速发展，如自动驾驶、医学健康、3C数码产品、人脸识别和智能制造等。处理器得到了极大地提高，内存也变得便宜了。嵌入视觉技术使得智能摄像机能够在一个很小的机箱内，尽可能靠近图像处理视频分析的图像传感器。同样的，嵌入式系统中可以运用嵌入式加密狗，保护机器视觉软件代码。

和传统的机器视觉相比，嵌入式机器视觉具有成本、应用的独特优势。

深度学习对于机器视觉检测的意义自不必说，深度学习本身是一种软件算法，对于提高检测精度和效率来说至关重要。前面我们也提到软件算法保护的重要性，当深度学习算法越来越成熟时，毫无疑问其将是机器视觉企业最重要的资产，也是创新技术价值所在，因此算法受反编译或模拟复制，非授权使用的威胁只会增加，如果能从产品研发之初就使用一套成熟先进的加密方案，并可不断升级，那么企业的顾虑将可以大大降低，专注于机器视觉技术的研发生产。

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