机器视觉有哪些特点

　　1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术，机械工程技术，控制技术，电光源照明技术，光学成像技术，传感器技术，模拟与数字视频技术，计算机硬件技术，人机接口技术等。这些技术在机器视觉中式并列关系，相互协调 应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。

2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。

对机器视觉技术人员来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的专业能力，更需要的是光、机、电一体化的综合能力。

4、机器视觉更强调实时性，要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，他们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。

　　机器视觉有哪些方向

　　机器视觉技术发展的趋势是什么样的呢？小编进行了机器视觉发展的五大方向分析。

　　1、3D成像和机械手应用将继续扩大

　　工业自动化正在推动工厂生产线变得更加智能，并可以取代人工，减少劳动力。机器视觉用于质量控制检查已经得到了广泛的应用，但是随着3D传感器和机械手拾取集成解决方案的出现，新的市场正在开拓。不管零件的位置和方向如何，机器人拾取系统都可以随机抓取物体。3D视觉系统可以大量识别随机放置的部件，如手提箱和零件盒。由于机器人的动态处理，可以在不同方向和堆栈中选择复杂的对象。将人工智能（AI）与拾取操作相结合可以实现零件自自主选择，提高生产率和循环时间，减少过程中人机交互的需要。

　2、深度学习应用增多

5G数据网络的到来为自动驾驶汽车提供了执行基于云计算的机器视觉计算的能力。海量机器类型通信允许在云中处理大量数据，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进行图像分类、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开发将会增加。

　　3、机器人大量增加

　　根据国际机器人联合会（InternationalFederation of Robotics）的数据，近几年是机器人销量创纪录的几年，工业机器人销量增长量巨大。人类协作机器人、简化使用和过程学习等趋势，帮助推动了机器人在工业自动化领域的使用。在未来，工业机器人将更容易和更快地使用直观的界面编程。人机协同将支持小批量、高复杂性的柔性生产。使用复杂性的降低使得机器人和视觉系统在中长期内得到广泛使用。

　　4、高光谱成像分析检测技术

　　下一代模块化高光谱成像系统提供了工业环境中的化学材料性能分析。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泡丸检验质量控制。这类系统的主要障碍是处理所需的数据量和速度，但更快的处理、更好的算法和相机校准的发展，仍使其成为近年来的热门话题。

　　5、热成像工业检测越来越普及

　　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探测。对于许多工业应用，例如汽车或电子工业的零部件生产，热数据是至关重要的。虽然机器视觉可以看到生产问题，但它不能检测热异常。热成像与机器视觉相结合是一个不断发展的领域，这使得制造商能够发现肉眼或标准相机系统无法看到的问题。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化控制领域的发展方向。

　　与机器视觉相关的工业自动化技术工业正在推动制造业发生更多的变化。机器视觉适用于所有行业，但在食品饮料、制药和医疗器械制造等高规格、高监管行业尤为重要。企业转向工厂自动化技术有多方面原因，企业招工难倒逼企业生产线自动化，实现机器代替人工，包括提高生产线效率、更有效地利用资源和提高生产率。根据推测，预计在未来几年机器视觉相关技术在各个领域的的需求还将不断深入和增长。