Teledyne DALSA的Linea HS 16k多场TDI相机

制造业和工业界正在经历巨大的变化，工业物联网（IIoT）等新兴技术有望大幅提升工厂运营效率。因此，各种传感器正以前所未有的速度进行部署，让IIoT应用能够感知和洞察生产过程、工业自动化和质量控制等现实场景所发生的一切。

随着计算机软硬件、图像采集处理装置、图像处理技术的迅猛发展，机器视觉技术在农业的应用领域不断扩展。目前，美国、日本、德国等发达国家已经开始将机器视觉系统应用到农业生产的各个阶段，以解决人口老龄化加剧、劳动力缺失等问题引起的挑战。

农作物的损失对农民来说是毁灭性的。随着生态波动性的增加，这也是生活中的事实。

自亨利·福特首次引入装配线系统以来，质量控制一直是制造中的一个关键因素。其理念是，质量可以通过大规模生产流水线来实现，只要每个人在生产过程中各尽其责。从那时起，我们显然已经走了很长一段路。传统的装配线仍然以许多形式存在，尽管机器已经取代了许多手工过程。

人工智能（AI）的发展促使数很多公司投资于深度学习软件，对于视觉行业来说是个好兆头，因为需要在技术上实现飞跃。但是，对于采购或投资相关产品的的用户而言，重要的是要了解如何正确地评估深度学习软件可用性 ，以及它们如何工作的。

伴随着机器视觉技术的快速发展,在提高制造商产品质量水平的同时加快生产效率,可以说拥有巨大的潜力。这项技术的影响范围也在不断地扩大,各种新的应用注定会在我们的日常生活中发挥更大的作用。

从数字图像中自动提取信息的能力为制造商努力削减成本、提高质量和简化整体流程提供了更多可能。机器视觉的主要用途是检查、测量和机器人引导。

本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景，目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的，若要对这些信息进行有效分析利用，则要依赖于机器视觉技术的发展，虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题，但离解决所有问题还很遥远，因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。

像多单元高速列车这样的现代轨道车辆需要定期进行检查维护，以确保最车辆的安全稳定运行，增加使用寿命并最大限度地减少列车的磨损

机器人进行拣货作业定义了不同的过程，在这些过程中机器人用于从箱子中拾取和放置货物。 Bin pick是机器人领域中棘手的机器人任务。但是，您不必使用复杂的解决方案来解决它。使用机器人视觉的拣选可以以简单的方式执行。

本文详细地介绍了基于自适应视觉算法的表面缺陷检测的应用原理及实际案例。同时以涂布、纺织品和皮革等类似行业的实际案例验证了该原理的可行性和实用性。介绍了能应用于涂布、印刷、涂布、塑料、橡胶、薄膜及皮革等缺陷检测的通用解决方案。

机器视觉一词可以想象是具有一组眼睛的计算机进行检测或检验行为。为了开发机器视觉应用的完整解决方案，视觉工程师执行一系列通常分为五个类别的任务：计划，设计，构建，集成和验证。