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。

上海电子展了解到，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。

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。

1. 损伤和缺陷：机器视觉系统可用于识别各种损伤和缺陷，例如孔洞、空隙、边缘损坏、图案瑕疵、浸管弯曲、封口损坏或缺失、喷雾扳机损坏或缺失。

2. 字符和代码：机器视觉系统可用于识别和验证字符和代码，例如点阵和非点打印、光学字符识别(OCR) 和 光学字符验证(OCV)、批次、日期和条形码、一维和二维条形码（二维码和定制图案），以及用于跟踪和追溯。

3.密封完整性检查：机器视觉系统可用于在密封性检查中，检查产品的密封完整性

4. 对齐和定位：机器视觉系统可用于确保产品正确对齐和定位，例如图形位置和对齐，盖子与容器匹配等。

5. 匹配和验证：机器视觉系统可用于匹配和验证产品，例如确保盖子和标签图案匹配，以及确保喷雾扳机或盖子的朝向正确。

6.填充和方向：机器视觉系统可用于检查产品的填充和方向。

上海电子展了解到，2023 年全球机器视觉市场规模达到了约 108.8 亿美元。预计 2024 年至 2032 年期间，该市场将以 7.90% 的复合年增长率 (CAGR) 增长，到 2032 年将达到近 215.1 亿美元的规模。

工业 4.0 和工业物联网 (IIoT) 等先进创新技术的采用和实施，是推动机器视觉市场增长的主要动力之一。工业各领域的数字化转型，加上数据分析、物联网 (IoT)、机器学习、云计算和人工智能等先进技术的加速融合，也在推动应用机器视觉技术。为了能推进实时决策、提高生产效率和自动化水平，各行各业都越来越关注装备计算机视觉设备、嵌入式软件、先进传感器和机器人的智能工厂，从而提振了机器视觉市场。然而，这种先进设备的初始成本很高，而且频繁维护也需要投入大量的资金和人力，这些因素可能会阻碍该市场增长。

机器视觉应用凭借低硬件成本，快速高效的处理器，以及完整、可扩展的软件而越来越受欢迎，这些软件可提供部署和开发机器视觉系统所需的各种要素。随着人工智能、深度学习和传感器技术的不断进步，机器视觉正以更高的精度和智能水平改变着我们的世界。从工业自动化到日常生活，这一技术的广泛应用将为未来构建一个更加高效、智能的环境。

文章来源：知乎