機器視覺技術是一門涉及人工智慧、神經生物學、電腦科學、影象處理、模式識別等諸多領域的交叉學科。主要用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的影象中提取資訊，進行處理並加以理解，最終用於實際檢測、測量和控制。

發展簡介

   機器視覺的研究是從20世紀60年代中期美國學者L.R.羅伯茲關於理解多面體組成的積木世界研究開始的。當時運用的預處理、邊緣檢測、輪廓線構成、物件建模、匹配等技術，後來一直在機器視覺中應用。

70年代以後，機器視覺形成幾個重要研究分支：

• 目標制導的影象處理；

二、影象處理和分析的並行演算法；

三、從二維影象提取三維資訊；

四、序列影象分析和運動參量求值；

五、視覺知識的表示；

六、視覺系統的知識庫等

應用情況

在國外，機器視覺的應用普及主要體現在半導體及電子行業，其中大概40%-50%都集中在半導體行業。機器視覺系統還在質量檢測的各個方面已經得到了廣泛的應用，並且其產品在應用中佔據著舉足輕重的地位。

在國內，機器視覺技術的應用開始於90年代，因為行業本身就屬於新興的技術領域，所以目前國內大多數機器視覺產品為國外的品牌。國內大多機器視覺公司基本上是靠代理國外各種機器視覺品牌起家，隨著機器視覺的不斷應用，公司規模慢慢做大，技術上已經逐漸成熟。

三維技術

    在現實生活中，越來越需要更多的三維模型來實現對物體或環境的全面掌握。獲得三維模型有兩種基本方式，一種是利用鐳射掃描器，一種是拍攝照片。但鐳射掃描器的成本高，也有可能會對樣本帶來一些損害。第二種方式的成本小，而且在精度上也跟鐳射掃描器相差無幾，因此成為了現在研究的一個熱點。

    在實時定位與線上三維重建方面，機器視覺也具有極大的應用潛力。

發展趨勢

由於機器視覺是自動化的一部分，沒有自動化就不會有機器視覺，機器視覺軟硬體產品正逐漸成為協作生產製造過程中不同階段的核心繫統，無論是使用者還是硬體供應商都將機器視覺產品作為生產線上資訊收集的工具，這就要求機器視覺產品大量採用標準化技術，直觀地說就是要隨著自動化的開放而逐漸開放，可以根據使用者的需求進行二次開發。

當今，自動化企業正在倡導軟硬一體化解決方案，機器視覺的廠商在未來十年內也應該不單純是隻提供產品的供應商，而是逐漸向一體化解決方案的系統整合商邁進。隨著中國加工製造業的發展，對於機器視覺的需求也逐漸增多。隨著技術的提高，國內機器視覺的應用狀況將由初期的低端轉向高階。由於機器視覺的介入，自動化將朝著更智慧、更快速的方向發展。

超人視覺專業機器視覺培訓，課程分為工業二維視覺、深度學習、三維視覺等。有其他各方面的想法想和我們交流的，歡迎聯絡我們，給我們留言，讓我們相互陪伴，共同成長！