人工智能配合机器视觉技术助力工厂打造智能工业。

在智能制造的浪潮下，生产线对工业设备有了新的要求，对质量检验和生产的需求不断增加。然而，新一代机器视觉系统可以在短短几秒钟内处理大量信息。如此快速的处理能力为机器视觉在许多领域的应用铺平了道路。

目前，机器视觉是制造业质量控制领域的一项至关重要的技术，尤其是汽车制造业，包括汽车零部件尺寸、外观、形状缺陷检测、视觉引导定位等。此外，机器视觉系统需要用于食品工业的包装和瓶装操作。

此外，机器人产业的发展也是促进机器视觉的重要因素。越来越多的机器人在工业应用解决方案中使用视觉引导来执行各种复杂的任务，包括汽车、制药、包装、食品和饮料等。

机器视觉技术迭代升级出现新的应用机遇。

近年来，推动机器视觉产业发展的新技术很多，尤其是在识别能力方面，识别已经成为机器视觉的核心竞争力。视觉识别功能可以检查物体是否存在，判断是否存在装配缺陷。视觉识别也可以用来定位对象，比如用来定位和抓取目标对象的机器人，或者自动对物体进行分类。

3D机视觉系统的出现给识别带来了惊喜。大多数情况下，3D视觉系统可以更详细地检测物体对象。3D视觉系统可以带来更先进的功能，无论是在测试应用中进行更高级的识别，还是在测量应用中实现更好的对象差异化。

另外，在高光谱成像和彩色成像方面，高光谱技术可以使机器的视觉检测超过可见光以外的光谱，从而获得更强的成像质量，而彩色成像可以在检测应用中进行高级色彩分析。

此外，深度学习的发展在促进机器视觉识别方面发挥着重要作用。通过不断学习复杂的物体检测和分类技术，机器视觉系统可以从周围环境中收集更多的知识和经验，最终实现对象的独立和准确识别。机器视觉识别是机器视觉应用的核心过程，将机器视觉推向更加光明的未来。

机器视觉助力传统工厂打造智能工厂。

近几年，以工业物联网为主题的“智能工厂”概念已经成为一个日益流行的术语。通过工业物联网技术，智能工厂的所有设备、产品和人之间的联系最终可以提高生产率，减少浪费和停机时间，优化制造流程。

在生产线上，机器视觉系统主要负责图像采集、处理和测量，并根据不同的质量和安全参数捕捉产品图像进行分析。系统通常包括照明、镜头、图像传感器、视觉处理和通信设备，是软硬件的组合。高性能的机器视觉系统有助于可靠地解决复杂的工业任务。

机器视觉在未来的智能工厂中起着关键作用，未来的自动化生产线将能够自我调整，从而最大限度地提高质量、产量和盈利能力。智能工厂将很快从概念走向现实，新的生产技术将为制造业、物流和仓储环境提供改善整个过程的机会。

标签：人工智能,人工智能技术,机器视觉,机器视觉技术