工业视觉系统的进步是工业自动化背后的驱动力，工业视觉系统的核心就是机器视觉。具备视觉能力的机器，可以帮助检测产品缺陷、视觉引导机器人、协助确保工人安全，此外还可以帮助优化工厂运营，提升整体效率。机器可以始终如一重复高精度作业，相对于人力而言具有极高的准确性，且很少需要停机时间。

但是，什么是机器视觉？

机器视觉是机器“查看”周边环境并基于视觉输入（如工业环境中的图像数据或视频数据）做出决策的能力。它需要通过专业的硬件和软件组合运行，在工业环境中提供基于图像的传感和处理。机器视觉系统一般会通过视觉组件搭载PC的系统或智能相机进行部署。

在近几年的发展中，机器视觉已经成为了工厂自动化的核心驱动力之一。它通过大量收集数据，同时根据数据做出智能反应的方式帮助工厂流程的自动化。未来的智能工厂将利用机器视觉和分析实现从产品到人员在到流程的工厂运营的全面可视化，从而最终实现更好的业务决策以及自动化流程管理。例如，边缘的远程监控和分析等应用将为预测维护提供见解，这反过来也可以降低维护成本，同时改进和完善机器运行时间。

现在机器视觉系统可以通过深度学习来增强识别能力，且经过深度学习训练的机器视觉系统甚至能比人眼更加准确地执行任务。其次技术的发函，最新的机器视觉技术已经解决了机器以前无法理解的问题。例如，在低光下和弯曲的表面上识别字符。它们还能够处理高像素计算图像以及处理高速率的缺陷检测。

工业视觉系统有两个主要形式：

l 采用智能工业相机内置视觉算法，能够执行简单的推理任务

l 视觉组件（工业相机，镜头，光源以及图像采集卡）搭配PC系统进行视觉数据的处理

最新的智能相机能为机器视觉应用提供紧凑的基本计算节点，这些系统的处理速度近乎可以媲美PC，同时可以提供灵活的配置和设置。而后者的视觉组件搭配PC，可能根据具体的项目需求进行合理的搭配，可选择的组件更多，性能搭配也更加齐全。如，视觉组件中的工业相机可以根据项目需求，选择不同的分辨率，快门，帧速率以及芯片（CCD与COMS），镜头也可以根据实际的应用选择不同的焦距或者是视场，光源可以根据实际环境选择环形光源或者条形光源，还可以为视觉系统选择搭载深度学习的图像采集卡，可以有效减少PC端的CPU负载等等。这两种主要的形式可以根据应用需求进行选择。

在工业视觉系统的应用方面，它可以应用于许多不同的场景，但是其中主要的应用方向包括质量保证和检测、定位和引导、测量以及鉴定。除此之外，它在工厂操作中也非常有用，可帮助提升工厂的安全性，通过减少不安全情况的可能性，保护公司资产。或是通过监测设备和工人的行动，保护人员和财产免受威胁。

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。

关键词：