机器视觉（MV）是一种使用计算机和算法来解释、分析和理解周围视觉信息的解决方案，是不同技术和方法的组合，主要用于自动提取图像信息，为机器在工业和非工业环境中执行给定任务提供操作指导和关键数据。

在应用中，机器视觉系统由多个摄像头组成，这些摄像头分别捕捉、解释信号并将信号发送到控制系统。对机器视觉市场的新研究表明，相机、人工智能和芯片组的进步正在推动在工业应用中使用机器视觉系统的潜力。IoT Analytics预计，从2022年到2027年，机器视觉市场的复合年增长率将达到8%。

三大关键技术：助力机器视觉更广泛应用

机器视觉技术已经存在了30多年，但最近的技术转变为进一步拓展其采用提供了新的推动力。

Part1

先进相机技术的转变。分辨率超过4500万像素的相机现在不仅优于人眼，而且还能以极高的速度拍摄物体且不会失真。相机的进步是引入了“基于事件的视觉传感器”，与视神经处理信息的方式类似，基于事件的视觉传感器仅通过检测每个像素的亮度变化就能捕获图像，与传统的基于帧的视觉传感器相比，它可以工作在更黑暗的环境或更恶劣的天气条件下。

Part2

人工智能（AI）技术的转变。从基于规则的机器视觉（基于预定参数的决策）到基于人工智能的机器视觉的转变（基于适用MV模型输出的决策），这是一个极具影响力的转变。基于规则的MV是“刚性的”，仅适用于可量化、清晰和非常具体的特征，例如产品上的某种划痕，它回答了一个yes/no的问题。而基于人工智能的MV可以为不可量化的特征提供准确的结果，在更广泛的背景和照明设置中识别缺陷，并灵活应对产品外观和缺陷类型的变化（如凹痕或变色）。深度学习作为人工智能的一个更复杂、更强大的子集，也越来越多地应用与机器视觉应用中。

Part3

AI芯片的技术进步和转变。新一代的AI芯片功能更强大，适合处理图像和运行基于人工智能的机器视觉算法。这些进步有助于将深度学习训练时间从数周减少到数小时。现在，许多智能相机的机器视觉系统都配备了强大的AI芯片，例如ADLINK的NEON-2000-JNX系列内置了英伟达Jetson Xavier NX模块。

机器视觉改变工业的未来

随着工业自动化的增加和智能设备数量的增长，物联网设备创建的数据将呈指数级增长。在各种工业应用中，机器学习（ML）可以智能地利用这些数据，机器视觉（MV）系统可以获得有价值的数据，在对有用的数据进行排序，识别模式后将这些数据用于分析和改进工业操作，避免决策中出现失误，还可以改善预测性维护和用户体验等流程。

机器视觉取代了人眼，使机器人和计算机能够在视觉上感知和解释周围环境。它们使用先进的成像技术，如相机、传感器和成像处理算法来模拟人类视觉的能力，并使其能够用于增强业务流程。这意味着机器可以执行需要视觉检查或分析的任务，从图像或视频流中提取有意义的信息，并使用这些信息做出智能决策。

目前，机器视觉是极令人兴奋的工业物联网（IIoT）和工业4.0技术之一，它的出现将彻底改变工业供应链的运营。根据MarketsandMarkets Research的说法，2021年，全球机器视觉市场的价值为111亿美元，预计在2022-2027年间将以7.4%的复合年增长率（CAGR）增长，到2027年将达到172亿美元。

这一增长的市场驱动力主要是由于对加强质量控制和检查的需求不断增加。与协作机器人和人工智能（AI）的集成，将极大地提高仓库、制造厂和整个供应链的工业自动化水平。当机器视觉与IIoT（工业物联网）设备集成时，系统实现了更大的独立性和先进的决策能力。两者的结合通过使用算法来提高机器视觉的智能，制造商可以更好地了解系统操作、工厂和工厂活动，并实施先进的检查流程。