随着AI技术星期及边缘算力提升，机器视觉的应用场景得到拓展

随着人工智能技术兴起以及边缘设备算力的提升，机器视觉的应用场景不断扩展，并催生了巨大的市场。根据美国领先的调查机构Grand View Research的分析，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％。

在智能制造的浪潮下，生产线对工业设备有了新的要求，对质量检验和生产的需求不断增加。而新一代机器视觉系统能够在短短几秒内处理大量的信息，如此快速的处理能力，为机器视觉在多个领域的应用铺平了道路。

目前，机器视觉在制造业质量控制领域是至关重要的技术，尤其在汽车制造行业有大量的应用案例，包括汽车零部件尺寸、外观、形状缺陷检测，以及视觉引导定位等。还有，在食品行业包装和装瓶操作中需要使用机器视觉系统。

此外，机器人行业的发展也是推动机器视觉的一个重要因素，越来越多的机器人在工业应用解决方案中采用视觉进行引导，以执行各种复杂的工作任务，包括汽车、制药、包装、食品和饮料等的解决方案。

机器视觉技术升级触发新机遇

近年来，出现了许多推动机器视觉行业发展的新技术，特别是在识别能力方面，识别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存在或不存在，以及判断是否有装配缺陷。视觉识别还可以是用于定位对象等，例如用于机器人定位抓取目标对象，或者可以对物体进行自动分类。

3D机器视觉系统的出现为识别带来了惊喜。在大多数情况下，3D视觉系统能够更详细地检测物体对象。无论是在检测应用中进行更高级识别，还是在计量应用中实现更好对象差异化，3D视觉系统都能带来更多先进的功能。

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超出可见光以外的光谱，以获得更强大的成像画质，而彩色成像允许在检查应用中进行高级颜色分析。

还有，深度学习的发展对于推动机器视觉识别有重要的作用，通过不断学习复杂物体检测和分类技术，机器视觉系统能从周围环境中收集更多的知识经验，最终达到自主和准确识别出对象。机器视觉识别是机器视觉应用中的核心过程，将机器视觉推向更光明的未来。

工业4.0下智能工厂的趋势

近年来，以工业4．0和工业物联网为主题产生的“智能工厂”概念已成为一个越来越流行的术语，通过工业物联网技术，实现智能工厂所有设备、产品和人的连接，最终能够提高生产率、减少浪费和停机时间，以及优化制造流程。

在生产线上，机器视觉系统主要负责图像采集、处理以及测量，根据不同的质量和安全参数捕获产品图像以进行分析，通常系统包括照明、镜头、图像传感器、视觉处理和通信设备等部分，是软件和硬件的组合，高性能的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，未来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。智能工厂很快会从概念走向现实，新的生产技术为制造业、物流和仓储环境提供改善整体流程的机会。
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