机器视觉掀起“智造变革” 已成AI领域关键技术

  的来临，自动化需求凸显的制造业对机器视觉技术的需求也会随之剧增。未来，机器视觉将会是人工智能的下一个前沿领域。

  机器视觉技术如今已成功应用到了工业机器人当中，并成为一项核心关键技术。无人机、无人驾驶、智能医生、智能安防等应用领域不断突破，全球互联网与半导体巨头纷纷布局，显示出智能图像处理将是下一个竞技场，或许意味着机器视觉技术迎来黄金发展时期。是什么原因促使机器视觉技术发展如此迅速？问题大多有以下三点：

  首先，工业生产线上人眼在精准度、效率方面已不能够满足产业升级的要求，高精度产品只能依靠机器视觉。其次，人工智能、无人驾驶等消费需求端对机器视觉技术方面的要求更加苛刻，算法更加冗长多变，运用在工业生产线上的已有技术不能满足。这个因素也是当今机器视觉的最大推力。最后，工业4.0、智能制造等政策环境将机器视觉注入国家战略的核心部分。那么，工厂智能化水平的提升会让机器视觉在智能制造领域引发怎样的变革?

  机器视觉技术的不断成熟直接引发制造业信息获取能力慢慢地加强。视觉和图像技术搭载在摄像头、传感器、雷达等智能硬件内，可以在一定程度上完成图像信息的获取和分析。信息从传统的单一维度数据拓展为包含速度、尺寸、色谱等信息的多维度立体海量数据，并同设计信息和加工控制信息集成，为后续工况监测、质量检验等生产环节提供数据支撑。制造业信息获取渠道得到拓展，信息获取效率大幅提升。

  机器视觉结合信息技术有利于提高生产监控智能化水平。在工业应用方面，机器视觉通常用于物品的识别、外观检测和定位，随信息网络技术持续不断的发展，机器视觉与大数据、云计算等信息网络技术相结合，实现了数据获取后的服务功能延伸。公司开始利用机器视觉技术获取数据信息，并通过信息网络技术开展大数据计算，辅助进行设备的运营监测和产品的质量分析，推动提升生产线智能化水平。

  机器视觉技术嵌入式应用有助于自动化系统解决方案实现优化。机器视觉配合逻辑控制、运动控制、数据采集、通信网络等其他功能，能完成图像识别、检测、视觉定位、物体测量和分拣等作业内容，特别是将机器视觉技术嵌入工业机器人控制管理系统，通过精准化的识别和抓取，大幅度提高了生产的全部过程的柔性和灵活性，自动化系统解决方案实现优化。那么，机器视觉技术主要被应用到哪些领域？主要由以下几种。

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