随着人工智能技术的兴起和边缘设备计算能力的提升，机器视觉的应用场景不断扩大，创造了巨大的市场。据美国领先研究机构GrandViewResearch分析，预计到2025年全球机器视觉市场规模将达到182.4亿美元，复合年增长率为7.7%。智能制造浪潮下，生产线对工业装备有了新的要求，质检和生产需求不断增加。新一代机器视觉系统可以在短短几秒钟内处理大量信息。这种快速的处理能力为机器视觉在许多领域的应用铺平了道路。目前，机器视觉是制造质量控制领域的一项重要技术，尤其是在汽车制造行业有着大量的应用案例，包括汽车零部件尺寸、外观、形状缺陷的检测，视觉引导等。定位。此外，食品行业的包装和装瓶操作也需要机器视觉系统。此外，机器人产业的发展也是驱动机器视觉的重要因素。越来越多的机器人在工业应用解决方案中以视觉为导向，执行各种复杂的工作任务，包括汽车、制药、包装、食品和饮料解决方案等。机器视觉技术升级引发新机遇近年来，许多新技术应运而生推动了机器视觉产业的发展，尤其是在识别能力方面，已经成为机器视觉的核心竞争力。视觉识别功能可以检查物品的有无，以及判断是否存在装配缺陷。视觉识别还可以用于定位物体，例如，供机器人定位和抓取目标物体，或自动对物体进行分类。3D机器视觉系统的出现给识别带来了惊喜。在大多数情况下，3D视觉系统能够更详细地检测物体。无论是检测应用中更高级的识别，还是计量应用中更好的物体区分，3D视觉系统都能带来更高级的功能。此外，在高光谱成像和彩色成像方面，高光谱技术将允许机器视觉检测可见光以外的光谱以获得更强大的成像质量，而彩色成像则允许在检测应用中进行高级颜色分析。此外，深度学习的发展对机器视觉识别也有重要的推动作用。通过不断学习复杂的物体检测和分类技术，机器视觉系统可以从周围环境中收集更多的知识和经验，最终实现对物体的自主准确识别。.机器视觉识别是机器视觉应用的核心过程，将机器视觉推向更美好的未来。工业4.0下的智能工厂趋势近年来，以工业4.0和工业物联网为主题的“智能工厂”概念成为越来越热门的名词。通过工业物联网技术，所有设备、连接产品和人员最终都可以提高生产率，减少浪费和停机时间，并优化制造流程。在生产线上，机器视觉系统主要负责图像的采集、处理和测量，根据不同的质量和安全参数采集产品图像进行分析。通常，系统包括照明、镜头、图像传感器、视觉处理和通信设备。它是一个软件与硬件相结合的高性能机器视觉系统，有助于可靠地解决复杂的工业任务。机器视觉在未来的智能工厂中发挥着关键作用，自动化生产线将能够自我调整以最大限度地提高质量、产量和盈利能力。智能工厂很快就会从概念变为现实，新的生产技术将为制造、物流和仓储环境提供改进整体流程的机会。
