AI+机器视觉成趋势，图文详解N大应用场景

机器视觉广泛应用于工业领域，涵盖众多应用场景。在制造业中，利用机器视觉执行的任务有：对子组件进行最终检查，查验零件有无潜在制造缺陷等等。在自动化领域，机器视觉在引导机器人方面发挥着重要作用。此外，它还用于验证数据矩阵码、检查食品包装和读取条形码。机器视觉白皮书将全面介绍机器视觉系统及市场，本文为第一部分，将重点介绍系统用途、市场趋势、系统实现。

系统用途

机器视觉利用摄像头从环境中收集视觉数据，然后通过硬件和软件联合处理这些数据，将数据转换为适合各种应用的格式。机器视觉技术经常采用专门的光学元件来捕获图像，以便对图像的特定方面进行处理、分析和量化。

这类应用可以检查生产线上正在生产的部件的特定特征，比如评估部件是否满足产品质量标准，如果不满足，则可能会丢弃部件。机器视觉系统采用数字传感器，这些传感器位于配备专用光学元件的工业摄像头中并受到保护。传感器捕获图像后，交由计算机硬件和软件进行处理、分析、测量图像的不同属性，从而辅助决策。

除了制造业中的质量控制之外，机器视觉系统还有许多其他应用。比如，可用于交通管理系统，监视和控制交通流量，提高道路的安全性和效率。在医疗领域，机器视觉可以为诊断过程提供支持，通过精准的图像分析，尽早发现疾病。在农业领域，机器视觉系统可以监测农作物健康状况，并实现收割过程的自动化。

此外，在零售业，机器视觉可以促进自动结账系统的应用，改善客户体验和运营效率。因此，机器视觉系统功能强大，应用广泛，已成为现代科技不可或缺的一部分。

各种视觉系统

机器视觉系统可用于检查各种各样的产品，包括食品、饮料、药品和电子产品等。机器视觉系统使用多种机器视觉技术，包括图像识别、光学字符识别 (OCR) 和物体检测，从而识别缺陷并加以分类。另外，它也可用于测量物体的尺寸和形状，或是在整个生产过程中跟踪和追溯产品。机器视觉系统可以帮助提高产品质量，降低成本，并确保产品安全。通过在生产过程中尽早识别和纠正缺陷，机器视觉系统可以帮助避免召回和退货。