到2020年，新冠疫情的爆发虽然对整个行业有一定的影响，但已经成为最大的机器视觉& ldquo培训领域& rdquo。无人机的喷洒消毒和机器人的非接触配送，加速了大众对机器人的了解。众所周知，从长远来看，这无疑会加速机器视觉行业的发展。各行各业都会利用更多不同功能的机器视觉来推动行业的整体升级。

机器视觉给工业智能制造带来了什么？

识别

从字面上可以看出身份。这是一个识别和辨别的过程，需要人工判断机器。因此，识别主要通过图像处理和深度学习的融合来实现。

图像处理将外部物体信息转换为机器语言，再通过视觉感知完成信息输入。这个过程本质上是一个机器学习的过程。两者叠加融合，识别功能变得智能化。最常见的应用是面部识别和无人驾驶。2.高精度检测

高精度检测其实和第一个导航定位功能是一样的。不同的是，它可以结合多种测量技术，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精密加工行业、高端工业制造等高需求行业，因此对测试精度的要求达到um级别。这些是人眼检测不到的，必须由机器来完成。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

视觉检测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。

图像处理的主要目的有三:提高图像的视觉质量，提取图像中包含的一些特征或特殊信息，对图像数据进行变换、编码和压缩，以方便图像的存储和传输。这些是检查生产线上产品质量的最佳应用。这个环节也是替代劳动力中最重要的部分。

此外，它在其他领域也有应用，例如生成原始图像的预览，将相机装载到手推车或无人机上，以及使用图像处理技术处理相机拍摄的照片。

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