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。

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最适合不过。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。

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