时间


：2021-01-05来源



：

导语：随着人工智能技术兴起以及边缘设备算力的提升
，机器视觉系统的应用场景不断的进行扩展
，并催生了巨大的市场。而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在不断增加

。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
。

随着人工智能技术兴起以及边缘设备算力的提升
，的应用场景不断的进行扩展



，并催生了巨大的市场

。而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在不断增加。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还有智能包装行业有大量的应用案例


，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


。

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中的核心竞争力。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

，例如用于视觉定位机器人抓取目标对象
，或者可以对物体进行自动分类。

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。

在生产线上
，机器视觉系统主要是负责图像采集



、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包装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。