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机器视觉是使用机器而不是人眼进行各种测量和判断。

它是计算机科学的重要分支，它集成了光学，机械，电子，计算机软件和硬件等技术，涉及许多领域，例如计算机，图像处理，模式识别，人工智能，信号处理和光机集成。

图像处理和模式识别技术的飞速发展极大地促进了机器视觉行业应用的发展。

随着现代工业自动化的发展，机器视觉已广泛用于各种检查，测量和零件识别，例如汽车零件尺寸检查和自动装配完整性检查，电子装配线的自动零件定位，饮料瓶盖印刷质量检查，条形码这种类型的应用程序的共同特征是连续批量生产和对外观质量的很高要求。

通常，这种高度重复和智能的工作只能通过人工检查来完成。

我们经常在一些工厂的现代化装配线后面看到数百甚至数千名检验工人来执行此过程。

尽管工厂增加了人工成本和管理成本，但是它仍然不能保证100％的检查合格率（即“零缺陷”），并且当今企业之间的竞争甚至不允许存在0.1％的缺陷。

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这时，人们开始考虑将计算机的速度，可靠性和可重复性与人类视觉的高度智能和抽象能力相结合，从而产生了机器视觉。

机器视觉的特点是自动化，客观性，非接触性和高精度。

与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉在工业现场环境中强调准确性和速度以及可靠性。

其最大的应用行业是：汽车，制药，电子和电气，制造，包装/食品/饮料，医药。

如检查汽车仪表板的加工精度，在高速贴装机上快速放置电子元件，检查针脚数量，识别IC表面上的印刷字符，胶囊壁厚和胶囊生产中的外观缺陷，以及轴承的检查生产过程中球的数量和损坏，食品包装上生产日期的标识以及标签放置位置的检查。

机器视觉市场近年来发展迅速。

高速，小型化，低功耗，智能集成已成为行业发展趋势，工业自动化系统及其他相关领域的集成趋势日益明显。

目前，世界上机器视觉系统的应用方兴未艾，但在中国，工业视觉系统仍处于概念引入期。

解决了生产自动化问题之后，各个行业的领先公司已开始将注意力转向视觉测量自动化。