机器视觉广泛应用于工业领域，其核心功能包括：测量、测试、识别、定位等。其产业链可分为上游部件级市场。中游系统集成和整机设备市场和下游应用市场。机器视觉上游有光源。镜头。工业相机。图像采集卡。图像处理软件等软硬件供应商，中游集成和整机设备供应商，行业下游应用广泛，主要下游市场包括电子制造业。汽车。印刷和包装。烟草。农业。制药。纺织和交通等领域。对于机器人来说，机器视觉赋予其精确的操作系统和处理系统，模拟生物视觉成像和信息处理方法，使机器人能够更加拟人、灵活地操作和执行，同时识别和比较。处理场景，生成执行指令，然后一次完成动作。

     可以预测，随着机器视觉技术本身的成熟和发展，机器视觉检测技术将在现代和未来的制造企业中得到越来越广泛的应用。机器视觉技术的发展有五种趋势，以下简要介绍。
     1.云深度学习。
     5g数据网络的到来为自动驾驶汽车提供了实现基于云计算的机器视觉计算的能力。大量的机器类型通信（mmtc）允许在云中处理大量的数据，用于机器视觉应用程序。使用卷积神经网络分类器的深度学习算法可以快速分类图像。目标检测和分割。未来一年，这些新的人工智能和深度学习系统的发展将会增加。
     2.3D成像和BinPicking。
     工业自动化正在推动工厂变得更加智能化，并可以取代人工减少劳动力。机器视觉已广泛应用于质量控制检查，但随着3D传感器和机械手采集成解决方案的出现，新市场正在发展。无论零件的位置和方向如何，机器人采集系统都可以随机捕获物体。3D视觉系统可以识别大量随机放置的零件，如手提箱和零件箱。由于机器人的动态处理，复杂的对象可以在不同的方向和堆栈中选择。将人工智能（人工智能）与采集操作相结合，可以实现零件的独立选择，提高生产率和循环时间，减少过程中人机交互的需要。
     3.机器人
     根据国际机器人联合会(Internationalfederationofrobotics)的数据，2018年是机器人销量创纪录的一年，工业机器人销量增长了31%。人类合作机器人。简化使用和过程学习的趋势有助于促进机器人在工业自动化领域的应用。未来，工业机器人将更容易、更快地使用直观的界面编程。人机协作将支持小批量、高复杂性的灵活生产。减少复杂性使机器人和视觉系统在中长期得到广泛应用。
     4.高光谱成像。
     下一代模块化高光谱成像系统为工业环境中的化学材料提供了性能分析。化学色彩成像通过不同颜色的结果图像可视化材料的分子结构。这使得化学成分可以在标准的机器视觉软件中进行分析。典型的应用包括肉类生产中的塑料检测。不同可回收材料的检测和球检质量控制。
     5.热成像工业检测。
     热成像相机传统上用于国防、安全和公共安全，热成像技术广泛应用于检测。热数据对汽车或电子工业等许多工业应用至关重要。虽然机器视觉可以看到生产问题，但它不能检测到热异常。热成像与机器视觉的结合是一个不断发展的领域，使制造商能够发现肉眼或标准相机系统看不到的问题。热成像技术提供非接触式精密温度测量和无损检测，这是机器视觉和自动控制领域的发展方向。

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