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经济全球化加剧了市场竞争，制造业智能化、柔性化、无人化成为发展趋势，工业自动化行业获得了广阔的发展空间。近年来，德国提出了“工业4.0”计划，美国提出了“国家制造业创新网络”，日本提出了“创新型产业结构计划”，中国也提出了“中国制造2025”发展规划。他们的共同点是充分利用物联网、5G通信、机器人、人工智能等技术手段，提高制造业的智能化和无人化程度。

ZionMarketResearch的调查数据显示，截至2017年，全球工业自动化市场规模已达2071.7亿美元。由于物联网、5G技术和人工智能技术的逐渐成熟和商业应用，预计到2024年，全球工业自动化市场规模将达到3219.3亿美元，年复合增长率约为6.5%。根据ResearchAndMarkets的数据，2018年工业自动化服务市场规模已达421亿美元，预计2024年将达到706亿美元，年复合增长率约为9%。

图像识别的发展经历了字符识别、数字图像处理与识别、物体识别三个阶段。字符识别的研究始于1950年，一般识别字母、数字和符号，从印刷体字符识别到手写体字符识别都有广泛应用。数字图像处理和识别的研究始于1965年。与模拟图像相比，数字图像具有存储、传输和压缩方便、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，为图像识别技术的发展提供了强大的推动力。

是以数字图像处理和识别为基础，结合人工智能和系统学的研究方向，其研究成果广泛应用于各行业和检测机器人。现代图像识别技术的缺点之一是自适应性能差。一旦目标图像被强噪声污染或目标图像严重不完整，往往得不到理想的结果。图像识别的数学本质属于模式空间到类别空间的映射问题。目前，在图像识别的发展中，主要有三种识别方法:统计模式识别、结构模式识别和模糊模式识别。