機器視覺技術如今已成功應用到了工業機器人當中，并成為一項核心關鍵技術。無人機、自動駕駛、智能醫生、智能安防等應用領域不斷突破，全球互聯網和半導體巨頭紛紛布局，顯示出智能圖像處理將是下一個競技場，或許意味著機器視覺技術迎來黃金發展時期。是什么原因促使機器視覺技術發展如此迅速?原因主要有以下三點：

  首先，工業生產線上人眼在精準度、效率方面已不能滿足產業升級的要求，高精度產品只能依靠機器視覺。其次，人工智能、無人駕駛等消費需求端對機器視覺技術要求更加苛刻，算法更加冗長多變，運用在工業生產線上的已有技術不能滿足。這個因素也是當今機器視覺的最大推力。最后，工業4.0、智能制造等政策環境將機器視覺注入國家戰略的核心部分。那么，工廠智能化水平的提升會讓機器視覺在智能制造領域引發怎樣的變革?

  機器視覺技術的不斷成熟直接導致制造業信息獲取能力不斷增強。視覺和圖像技術搭載在攝像頭、傳感器、雷達等智能硬件內，能夠實現圖像信息的獲取和分析。信息從傳統的單一維度數據拓展為包含速度、尺寸、色譜等信息的多維度立體海量數據，并同設計信息和加工控制信息集成，為后續工況監測、質量檢驗等生產環節提供數據支撐。制造業信息獲取渠道得到拓展，信息獲取效率大幅提升。

   機器視覺結合信息技術有利于提高生產監控智能化水平。在工業應用方面，機器視覺一般用于物品的識別、外觀檢測和定位，隨著信息網絡技術不斷發展，機器視覺與大數據、云計算等信息網絡技術相結合，實現了數據獲取后的服務功能延伸。企業開始利用機器視覺技術獲取數據信息，并通過信息網絡技術開展大數據計算，輔助進行設備的運營監測和產品的質量分析，推動提升生產線智能化水平。

  機器視覺技術嵌入式應用有助于自動化系統解決方案實現優化。機器視覺配合邏輯控制、運動控制、數據采集、通信網絡等其他功能，能夠完成圖像識別、檢測、視覺定位、物體測量和分揀等作業內容，特別是將機器視覺技術嵌入工業機器人控制系統，通過精準化的識別和抓取，大幅提高了生產過程的柔性和靈活性，自動化系統解決方案實現優化。那么，機器視覺技術主要被應用到哪些領域?主要由以下幾種。

　工業生產

　縱觀目前工業生產中應用到的視覺技術大致可分為兩類：質量控制和輔助生產。一個典型的工業機器視覺應用系統，包括數字圖像處理技術、機械工程技術、控制技術、光源照明技術、光學成像技術、傳感器技術、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術、人機接口技術等。

　我國工業機器人市場發展潛力巨大，勢必引起機器視覺新增長。我國正處于工業機器人的發展拐點，市場潛力巨大，據IFR估計，中國市場對工業機器人的發展占主導地位，2018年全球將有三分之一的工業機器人安裝在中國，這必會引發機器視覺的廣泛應用。

　無人機、自動駕駛

　機器視覺是無人機實現無人的首要解決問題。智能無人機在未來幾年將保持超過50%的增長率，在2018年超過100億人民幣。另外，特斯拉、分時租賃為自動駕駛增加新人氣，機器視覺受益。近期采用自動駕駛系統裝置的特斯拉model3訂單超預期，國產化又被高層證實，定會引起國內相關產業鏈的蓬勃發展，機器視覺將是重要受益者。

　智能醫生

　經測算，全球醫用機器人未來三年銷量復合增速約為55%，手術機器人、康復機器人在未來五年復合增長率將達30%、47%。可以看出，醫用機器人具備著巨大的市場空間等待挖掘，機器視覺再添推力。

　安防智能監管

　智能安防是我國智慧城市的重要組成部分。截至目前，中國的智慧城市試點已接近300個。機器視覺可以通過生物識別、智能事件分析、太赫茲技術三個方法實現智能監管，解放大量人力并大大提升效率。

　虛擬試衣間

　工業4.0時代的紡織品生產方式或許會與之不同，它將通過有效的數據處理，提供定制性的個性商品。客戶一旦決定選擇哪個模型，圖像處理系統(機器視覺系統)就會對其各項維度進行測量。未來的時裝屋將不再擺滿幾柜子的商品，而是通過提供大量的虛擬選擇和快速可靠的生產流程來為客戶服務。