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機器視覺能夠帶來什么？可以讓自動駕駛在道路上更安全的行駛，可以讓農作物能夠更健康的成長，可以讓機器人在我們的生活中充當好幫手。

機器視覺在工業上應用領域廣闊，核心功能包括：測量、檢測、識別、定位等。其產業鏈可以分為上游部件級市場、中游系統集成和整機裝備市場和下游應用市場。機器視覺上游有光源、鏡頭、工業相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商，中游有集成和整機設備提供商，行業下游應用較廣，主要下游市場包括電子制造行業、汽車、印刷包裝、煙草、農業、醫藥、紡織和交通等領域。

就像歌詞里唱的，“讓我做你的眼睛，那樣你才能看的清”。機器視覺對于機器人而言，機器視覺賦予其精密的運算系統和處理系統，模擬生物視覺成像和處理信息的方式，讓機械手更加擬人靈活的操作執行，同時識別、比對、處理場景，生成執行指令，進而一氣呵成的完成動作。

機器視覺技術的快速發展使得大量新應用成為可能，同時也有助于推動當今機器視覺集成商的需求和技術能力。

首先，考慮3D成像：更容易獲得捕獲視野的3D信息的機器視覺組件。這些設備在成像方法和實現技術方面差異很大。集成商可以將這些設備應用于各種應用，包括高精度表面分析、3D零件和特征測量，以及使用3D圖像數據進行檢查，而不是2D灰度信息。還有最新推出的機器人視覺引導，在機器人導引中，隨機的產品甚至是混合的、隨機堆積的產品都可以被夾持器挑出并抓取。

其次，高光譜和多光譜成像是一項相對較新的技術。這些攝像機收集單個場景的多個（有時是數百個）圖像，每個圖像具有不同的窄帶寬光譜信息。在熟悉該技術的集成商手中，可以在線完成材料離散光譜分析甚至化學成分的應用。食品，制藥和回收等許多行業都可以從這種檢測能力中受益。

第三，許多工業應用需要高速成像和處理。線掃描是一種在高分辨率下實現更高成像速率的常用技術，但這些組件的集成可能比普通區域成像應用更復雜。同樣，高速成像和處理是需要熟練集成的任務。

最后，深度學習變得越來越受歡迎。雖然機器視覺并不是全新的，但機器學習及其最新的實現深度學習是該行業的最新流行語。這項技術在許多應用領域顯示了巨大的潛力，但是它需要一個熟練的集成人員來確定特定任務的深度學習的可行性和實現參數。

可以說，機器視覺集成已經發展起來，就像整個機器視覺行業一樣。在不斷擴大的應用基礎上提供尖端的解決方案，機器視覺集成具有廣闊的前景

審核編輯黃昊宇