隨著人工智能技術興(xing) 起以及邊緣設備算力的提升，機器視覺的應用場景不斷擴展，並催生了巨大的市場。根據美國領先的調查機構Grand View Research的分析，預計到2025年全球機器視覺市場規模將達到182．4億(yi) 美元，複合年增長率為(wei) 7.7％。

在智能製造的浪潮下，生產(chan) 線對工業(ye) 設備有了新的要求，對質量檢驗和生產(chan) 的需求不斷增加。而新一代機器視覺係統能夠在短短幾秒內(nei) 處理大量的信息，如此快速的處理能力，為(wei) 機器視覺在多個(ge) 領域的應用鋪平了道路。

目前，機器視覺在製造業(ye) 質量控製領域是至關(guan) 重要的技術，尤其在汽車製造行業(ye) 有大量的應用案例，包括汽車零部件尺寸、外觀、形狀缺陷檢測，以及視覺引導定位等。還有，在食品行業(ye) 包裝和裝瓶操作中需要使用機器視覺係統。

此外，機器人行業(ye) 的發展也是推動機器視覺的一個(ge) 重要因素，越來越多的機器人在工業(ye) 應用解決(jue) 方案中采用視覺進行引導，以執行各種複雜的工作任務，包括汽車、製藥、包裝、食品和飲料等的解決(jue) 方案。

機器視覺技術升級觸發新機遇

近年來，出現了許多推動機器視覺行業(ye) 發展的新技術，特別是在識別能力方麵，識別已經成為(wei) 機器視覺的核心競爭(zheng) 力。視覺識別功能可以檢查物品的存在或不存在，以及判斷是否有裝配缺陷。視覺識別還可以是用於(yu) 定位對象等，例如用於(yu) 機器人定位抓取目標對象，或者可以對物體(ti) 進行自動分類。

3D機器視覺係統的出現為(wei) 識別帶來了驚喜。在大多數情況下，3D視覺係統能夠更詳細地檢測物體(ti) 對象。無論是在檢測應用中進行更高級識別，還是在計量應用中實現更好對象差異化，3D視覺係統都能帶來更多先進的功能。

此外，在高光譜成像和彩色成像方麵，高光譜技術將允許機器視覺檢測超出可見光以外的光譜，以獲得更強大的成像畫質，而彩色成像允許在檢查應用中進行高級顏色分析。

還有，深度學習(xi) 的發展對於(yu) 推動機器視覺識別有重要的作用，通過不斷學習(xi) 複雜物體(ti) 檢測和分類技術，機器視覺係統能從(cong) 周圍環境中收集更多的知識經驗，最終達到自主和準確識別出對象。機器視覺識別是機器視覺應用中的核心過程，將機器視覺推向更光明的未來。

工業(ye) 4.0下智能工廠的趨勢

近年來，以工業(ye) 4．0和工業(ye) 物聯網為(wei) 主題產(chan) 生的“智能工廠”概念已成為(wei) 一個(ge) 越來越流行的術語，通過工業(ye) 物聯網技術，實現智能工廠所有設備、產(chan) 品和人的連接，最終能夠提高生產(chan) 率、減少浪費和停機時間，以及優(you) 化製造流程。

在生產(chan) 線上，機器視覺係統主要負責圖像采集、處理以及測量，根據不同的質量和安全參數捕獲產(chan) 品圖像以進行分析，通常係統包括照明、鏡頭、圖像傳(chuan) 感器、視覺處理和通信設備等部分，是軟件和硬件的組合，高性能的機器視覺係統有助於(yu) 可靠地解決(jue) 複雜的工業(ye) 任務。

機器視覺在未來的智能工廠中發揮著關(guan) 鍵作用，未來自動化生產(chan) 線將能夠自我調整，以最大限度地提高質量、產(chan) 量和盈利能力。智能工廠很快會(hui) 從(cong) 概念走向現實，新的生產(chan) 技術為(wei) 製造業(ye) 、物流和倉(cang) 儲(chu) 環境提供改善整體(ti) 流程的機會(hui) 。