中国的机器视觉相关产业起步较晚，但发展迅速。从2011年到2019年，我国的机器视觉市场已从10亿元跃升至数百亿元，并保持每年两位数的增长速度。目前，中国已经成为仅次于美国和日本的世界第三大机器视觉市场。

　　到2020年，新皇冠疫情的爆发虽然对整个行业都有一定影响，但已成为机器视觉z大的&ldquo培训领域&rdquo。无人机的喷雾和消毒以及机器人的非接触式分配加快了公众对机器人的认识。众所周知，从长远来看，这无疑将加快机器视觉行业的发展进程。各行各业将使用机器视觉的更多不同功能来促进行业的全面升级。

　　机器视觉为工业智能制造带来了什么?

　　1.识别

　　识别可以从字面上看。这是识别加歧视的过程，需要人工判断机器。因此，识别主要是通过图像处理和深度学习的融合来实现的。

　　图像处理将外部对象信息转换为机器语言，然后通过视觉感知完成信息输入。这个过程本质上是机器学习的过程。两者叠加并合并，因此识别功能变得智能化。z常见的应用是面部识别和无人驾驶。　　2.高精度检测

　　高精度检测实际上与第yi个导航和定位功能相同。不同之处在于它可以结合多种测量技术来形成高精度的检测系统。

　　由于进行高精度测试的行业通常是在精密加工行业和高端工业制造等高要求行业中，因此对检测精度的要求达到um级。这些是人眼无法检测到的，必须由机器完成。这已经成为工业4.0时代工业自动化的关键应用。

　　3.外观检查

　　视觉检查是通过图像处理技术完成的。图像处理实际上是计算机对图像信息的处理。

　　处理图像的主要目的是三方面的：提高图像的视觉质量，提取图像中包含的某些特征或特殊信息，对图像数据进行转换，编码和压缩，以利于图像的存储和传输。这些是检查生产线上产品质量的z佳应用程序。此链接也是替代劳动力的z重要部分。

　　此外，它还具有其他领域的应用，例如生成原始图像的预览，将相机装载在手推车或无人驾驶飞机上以及使用图像处理技术来处理相机拍摄的照片。