隨著技術的進步和智能工廠的發展，視覺檢測設備在過去十年中發生了巨大變化。預計到2022年，全球視覺檢測設備市場將增長近一倍，達到136.2億美元，因為行業對質量檢測的要求增加了。亞太地區將繼續成為全球最大的市場，到2022年將占收入的38.4％。在技術，靈活性，效率和準確性方面表現出高度創新的外觀檢測供應商將在不斷發展的市場中取得最大的成功?；ヂ摼W的高速發展，使得物流業走勢迅猛，不僅是每年一度的京東購物節和淘寶節讓物流人員高壓負重，喘不過氣，就連現在的日常外賣派送，超市派送也使得快遞人員人手不斷速增，美團外賣布局無人物流，京東機器人物流揀貨已開始應用，機器人工作，為人們的生活帶來了巨大的便利性。機器人逐漸成為市場的寵兒。

如今，我們的身邊已然充斥著各種類型的機器人，在制造、運輸、生活等各領域起著非常重要的作用。比如機器人代步車，掃地機器人等。而讓這些機器人擁有一雙“智慧”雙眼的正是機器視覺技術，得益于機器人產業的規劃發展，機器視覺技術的應用就有非常廣闊的空間。機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺基于仿生的角度發展而來，比如模擬眼睛是通過視覺傳感器進行圖像采集，并在獲取之后由圖像處理系統進行圖像處理和識別。

機器視覺檢測技術的應用

1、視覺引導和定位應用

視覺定位要求機器視覺系統能夠快速準確地找到被測零件并確認其位置，上下料使用機器視覺來定位，引導機械手臂準確抓取。在半導體封裝領域，設備需要根據機器視覺取得的芯片位置信息調整拾取頭，準確拾取芯片并進行綁定，這就是視覺定位在機器視覺工業領域最基本的應用。此外，在半導體制造領域，芯片位置信息調整拾取頭非常不好處理，機器視覺則能夠解決這個問題，因為需要準確拾取芯片以及綁定，這也是視覺定位成為機器視覺工業領域最基本應用的原因。

2、外觀缺陷檢測應用

檢測生產線上產品有無質量問題，該環節也是取代人工最多的環節。例如機器視覺涉及到的醫藥領域，其主要檢測包括尺寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。伴隨著現代工業自動化的發展，機器視覺檢測被廣泛應用到各種各樣的檢查、測量和零件識別，例如新能源動力電池表面缺陷檢測、電子元器件識別、磁性材料外觀缺陷檢測、產品包裝上的條碼和字符識別等，這類應用的共同特點是連續大批量生產、對外觀質量的要求非常高。隨著經濟水平的提高，機器視覺檢測越來越受到重視。它可以提高合格產品的生產能力，在生產過程的早期就報廢劣質產品，從而減少了浪費節約成本。

3、高精度檢測應用

有些產品的精密度較高，達到0.01~0.02m甚至到u級，人眼無法檢測必須使用機器完成。最典型的案例就是動力電池毛刺檢測、pcb電路板檢測等。以及藥用玻璃瓶檢測，醫藥領域也是機器視覺的主要應用領域之一。

4、圖像識別應用

圖像識別就是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象?？梢赃_到數據的追溯和采集，在新能源電池、電路板、電子元器件、五金配件、食品、藥品等領域應用較多。最典型的案例就是識別二維碼。二維碼和條形碼是我們生活中極為常見的條碼。在商品的生產中，廠家把很多的數據儲存在小小的二維碼中，通過這種方式對產品進行管理和追溯，隨著機器視覺圖像識別應用變得越來越廣泛，各種材質表面的條碼變得非常容易被識別讀取、檢測，從而提高現代化的水平、生產效率大大的提高、生產成本卻逐漸降低。

5、物體分揀應用

在機器視覺應用環節中，物體分揀應用是建立在識別、檢測之后的一個環節，通過機器視覺系統將圖像進行處理，結合機械臂的使用實現產品分揀。在過去的生產線上，是用人工的方法將物料安放到指定地點，再進行下一步工序。而現在則是使用自動化設備分料，其中使用機器視覺系統進行產品圖像抓取、圖像分析，輸出結果，再通過機器人，把對應的物料、放到固定的位置上，從而實現工業生產的智能化、現代化、自動化。常用于食物分揀、快遞主動分揀、棉花纖維分揀等，節約人工、提升速率、進步產物質量成為了當下經濟情況下企業生計的必經之路，應用機器視覺檢測技巧將能幫助企業在劇烈的競爭中立于不敗之地。

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