信息摘要：
随着深度学习、三维视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联技术的发展，机器视觉的性能优势得到进一步提升，应用领域也向多维拓展。

　　机器视觉起源于上世纪50年代 —— Gilson提出了“光流”的概念，在相关统计模型的基础上发展了逐像素计算模型，标志着二维图像统计模型的发展。

　　机器视觉是用机器代替人眼进行测量和判断。机器视觉系统通过机器视觉产品将捕捉到的物体转换成图像信号，再传输给专用的图像处理系统，获得被捕捉物体的形状信息，并根据像素分布、亮度、颜色等信息将其转换成数字信号；图像系统对这些信号进行各种操作，提取目标的特征，然后根据识别结果控制现场设备的动作。

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　　随着深度学习、三维视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联技术的发展，机器视觉的性能优势得到进一步提升，应用领域也向多维拓展。

　　机器视觉的主要应用领域

　　1汽车制造行业

　　以往汽车制造质量主要依靠三坐标测量，效率低、耗时长、数据缺乏，只能离线测量。机器视觉引入了非接触测量技术，并逐渐发展为固定式在线测量站和机器人柔性在线测量站，能够对人体尺寸波动进行严格监控，提供数据支持。

　　蓝光扫描测量、表面缺陷测量等视觉测量方法可以进行更精确的测量，并对车身的基本特征尺寸、装配效果和缺陷提供高精度的监控。多种监视和测量手段相结合，确保生产零件零缺陷，保证车辆制造的高质量。

　　2图像识别

　　图像识别，简单地说，就是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，识别出各种物体和目标。

　　识别条形码就是一种图像识别。在商品的生产过程中，制造商将大量的数据存储在一个小的条形码中，以此管理商品。

　　随着机器视觉图像识别的应用越来越广泛，各种物料表面的条码变得非常容易识别、读取和检测，从而提高了现代化水平，降低了生产成本，大大提高了生产效率。

　　3电子行业

　　电子行业元器件尺寸小、质量标准高，用机器视觉系统检测*适合不过。同时，电子产品需求量大、生命周期短，拉动机器视觉市场需求。

　　机器视觉在消费电子领域，以PCB检测、零部件及整机外观检测、装配引导等应用为主，以改变传统的人工目视检测法易漏检、时间长、速度慢、成本高的缺点。

　　使用机器视觉，操作者可以及时得到反馈，确定印刷过程中的操作是否良好，从而达到防伪的目的，这对提高生产效率和成品率非常重要。

　　4物体分拣

　　在机器视觉应用中，目标分类应用是继识别和检测之后的一个环节。利用机器视觉系统对图像进行处理，利用机械手实现产品分类。

　　在以前的生产线中，材料是通过人工方法放入注塑机，然后进行下一道工序。现在采用自动分料设备，利用机器视觉系统对产品图像进行采集、分析、输出结果，再由机器人将相应的物料放置在一个固定的位置，从而实现工业生产的智能化、自动化和现代化。

　　机器视觉功能很少被看作是一个孤立的系统，而是作为整个自动化系统或设备的有机组成部分。它与运动控制、逻辑控制、数据采集、企业数据库管理等功能配合，并以此发挥其优势。为了打开视觉与各种信息系统之间的通道，实现系统间的互联，制定数据接口、通信协议等基本通用标准，机器视觉的推动将是产业发展的必然趋势。

资讯来源：东莞铭威网