現(xiàn)在很多的制造業(yè)會(huì)選擇這種技術(shù)和產(chǎn)品進(jìn)行全面品檢，機(jī)器視覺檢測(cè)在使用的過程中還需要通過專業(yè)工程師對(duì)視覺檢測(cè)設(shè)備調(diào)試驗(yàn)證的方式來實(shí)現(xiàn)它的高精度、高效率、率。

測(cè)量應(yīng)用

主要用于測(cè)量零部件以及各類產(chǎn)品的尺寸否合格。除了利用工業(yè)相機(jī)進(jìn)行二維的尺寸測(cè)量外，目前可利用結(jié)構(gòu)光、3D TOF等技術(shù)實(shí)現(xiàn)三維尺寸測(cè)量。對(duì)產(chǎn)品的基本特征尺寸、裝配效果、提供高精度監(jiān)控。

視覺在測(cè)量上的應(yīng)用，一方面減少了人力測(cè)量的需求，降低了人力成本；另一方面，視覺測(cè)量具有高精度的特性，誤測(cè)誤判的可能性極低。

圖像識(shí)別

圖像識(shí)別，簡(jiǎn)單講就是使用機(jī)器視覺處理、分析和理解圖像，識(shí)別各種各樣的的對(duì)象和目標(biāo)，功能非常強(qiáng)大。目前主要識(shí)別的內(nèi)容有人、車輛等各類目標(biāo)物。在工業(yè)領(lǐng)域?qū)в忻鞔_信息的標(biāo)識(shí)，OCR、一維碼、二維碼等常有識(shí)別需求。

對(duì)明確信息的標(biāo)識(shí)進(jìn)行識(shí)別，有助于提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本。圖像識(shí)別大多商用場(chǎng)景還屬于藍(lán)海，潛力有待開發(fā)。同時(shí)，圖片數(shù)據(jù)大多被大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所掌握，創(chuàng)業(yè)公司數(shù)據(jù)資源稀少。

定位應(yīng)用

在工業(yè)應(yīng)用中，利用機(jī)器視覺對(duì)部件或產(chǎn)品進(jìn)行定位。這種定位應(yīng)用多會(huì)輔助機(jī)器人或者其他執(zhí)行機(jī)構(gòu)以實(shí)現(xiàn)相關(guān)的動(dòng)作。一般來說，定位可協(xié)助機(jī)器人實(shí)現(xiàn)噴漆、涂膠、抓取、焊接等動(dòng)作。

物體分揀

在機(jī)器視覺應(yīng)用環(huán)節(jié)中，物體分揀應(yīng)用是建立在識(shí)別、檢測(cè)之后的一個(gè)環(huán)節(jié)，通過機(jī)器視覺系統(tǒng)將圖像進(jìn)行處理，結(jié)合機(jī)械臂的使用實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品分揀。

在過去的產(chǎn)線上，是用人工的方法將物料安放到注塑機(jī)里，再進(jìn)行下一步工序?，F(xiàn)在則是使用自動(dòng)化設(shè)備分料，其中使用機(jī)器視覺系統(tǒng)進(jìn)行產(chǎn)品圖像抓取、圖像分析、輸出結(jié)果，再通過機(jī)器人把對(duì)應(yīng)的物料放到固定的位置上，從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的智能化、現(xiàn)代化、自動(dòng)化。

視頻/監(jiān)控分析

人工智能技術(shù)可以對(duì)結(jié)構(gòu)化的人、車、物等視頻內(nèi)容信息進(jìn)行快速檢索、查詢。這項(xiàng)應(yīng)用使得讓在繁雜的監(jiān)控視頻中搜尋到罪犯的有了可能。在大量人群流動(dòng)的交通樞紐，該技術(shù)也被廣泛用于人群分析、防控預(yù)警等。

食品包裝與制藥行業(yè)應(yīng)用

機(jī)器視覺在食品包裝領(lǐng)域適用范圍廣泛，可用于檢測(cè)瓶子的分類和液位測(cè)量、標(biāo) 簽、蓋子、盒子的檢查，以及瓶的形狀、尺寸、密封性和完整性。食品包裝是食品質(zhì)量的重要保障，可以保護(hù)食品在流通過程中免受污染，提高品質(zhì)，避免發(fā)生安全事故。

機(jī)器視覺在藥品包裝、質(zhì)量檢測(cè)及控制等多個(gè)方面有廣大作為，助力醫(yī)藥行業(yè)加 快現(xiàn)代化、智能化進(jìn)程。目前，在數(shù)粒、打碼、泡罩版缺粒、藥品殘缺和斷片、 加裝說明書、編碼識(shí)別等檢測(cè)環(huán)節(jié)，機(jī)器視覺檢測(cè)內(nèi)容豐富、穩(wěn)定、精確，滿足醫(yī)藥行業(yè)包裝線經(jīng)常變包裝產(chǎn)品的需求。

圖像及視頻編輯

目前市場(chǎng)上也出現(xiàn)了很多運(yùn)用及機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像進(jìn)行處理，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片的自動(dòng)修復(fù)、美化、變換效果等操作。并且越來越受到用戶青睞。

汽車制造行業(yè)

汽車制造質(zhì)量原先主要依靠三坐標(biāo)測(cè)量完成，效率低、時(shí)間長(zhǎng)、數(shù)據(jù)量嚴(yán)重不足， 且只能離線測(cè)量。機(jī)器視覺引入非接觸測(cè)量技術(shù)，逐步發(fā)展成固定式在線測(cè)量站 與機(jī)器人柔性在線測(cè)量站等在線測(cè)量系統(tǒng)，可嚴(yán)格監(jiān)控車身尺寸波動(dòng)，提供數(shù)據(jù)支持。

機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)可以對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行制造工藝檢測(cè)、自動(dòng)化跟蹤、追溯與控制等，包括通過光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)獲取車身零件編碼以保證零件在整個(gè)制造過程中的可追溯性，通過識(shí)別零件的存在或缺失以保證部件裝配的完整性，以及通過視覺技術(shù)識(shí)別產(chǎn)品表面缺陷或加工工具是否存在缺陷以保證生產(chǎn)質(zhì)量。

消費(fèi)電子行業(yè)

機(jī)器視覺在消費(fèi)電子領(lǐng)域，以PCB/FPC AOI檢測(cè)、零部件及整機(jī)外觀檢測(cè)、裝配引導(dǎo)等應(yīng)用為主，并呈現(xiàn)出越來越多的新的應(yīng)用場(chǎng)景。

在電路板從印刷裝置中移下，或在清洗劑中清洗后，以及返修完成返回生產(chǎn)線中，機(jī)器視覺提供的在線視覺技術(shù)可以在實(shí)施印刷操作后直接發(fā)現(xiàn)存在的缺陷情況，保證了操作者在加上PCB以前能夠及時(shí)處理有關(guān)問題。另外，發(fā)現(xiàn)缺陷時(shí)可以有效防止有缺陷的電路板送達(dá)生產(chǎn)線后端，從而避免出現(xiàn)返修或廢棄現(xiàn)象。操作者能夠及時(shí)得到反饋，明確處于操作中的印刷工藝操作是否良好，達(dá)到預(yù)防缺陷產(chǎn)生的目的，對(duì)生產(chǎn)效率和良率的提升至關(guān)重要。

無人駕駛

隨著汽車的普及，汽車已經(jīng)成為人工智能技術(shù)非常大的應(yīng)用投放方向，但就目前來說，想要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛/無人駕駛，距離技術(shù)成熟還有一段路要走。不過利用人工智能技術(shù)，汽車的駕駛輔助的功能及應(yīng)用越來越多，這些應(yīng)用多半是基于計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。

機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈

機(jī)器視覺行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈主要由上游零部件、中游裝備及下游應(yīng)用市場(chǎng)構(gòu)成。上游的零部件通常包括光源、工業(yè)鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、軟件及算法平臺(tái)，其中工業(yè)鏡頭、相機(jī)、采集卡、軟件算法平臺(tái)等關(guān)鍵軟硬件是機(jī)器視覺的關(guān)鍵價(jià)值組成部分。

行業(yè)中游中的裝備協(xié)助企業(yè)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行引導(dǎo)、識(shí)別、檢測(cè)、測(cè)量及其他智能制造相關(guān)應(yīng)用。這些裝備隨即可廣泛應(yīng)用于電子及半導(dǎo)體制造、食品飲料、汽車、制藥等下游市場(chǎng)。

我國(guó)機(jī)器視覺下游需求市場(chǎng)一半以上由電子電氣構(gòu)成，占比52.90%，其次為半導(dǎo)體，占比10.30%。除此之外，應(yīng)用較為廣泛的下游市場(chǎng)還有汽車、印刷包裝、以及食品加工，分別占比8.80%、5.50%、4.90%。

機(jī)器視覺的系統(tǒng)成本由零部件制造、軟件開發(fā)、組裝集成以及維護(hù)過程產(chǎn)生的成本構(gòu)成，其中以零部件為主要構(gòu)成部分，占據(jù)的百分比接近所有成本值的一半。零部件生產(chǎn)和軟件開發(fā)是上游企業(yè)的核心業(yè)務(wù)范圍，二者合計(jì)占比高達(dá)80%。