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簡單來說，機器視覺即采用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統最基本的特點是提高生產的柔性和自動化程度，對應地，機器視覺相應的有以下主要的應用方向和適用場景。
機器視覺的應用主要有幾個方面：(1)視覺檢測，又可分為高精度定量檢測(例如顯微照片的細胞分類、機械零部件的尺寸和位置測量)和不用量器的定性或半定量檢測(例如產品的外觀檢查、裝配線上的零部件識別定位、缺陷性檢測與裝配性檢測)。(2)機器人視覺：用于指引機器人在大范圍內的操作和行動，如從料斗送出的雜亂工件堆中揀取工件并按一定的方位放在傳輸帶或其他設備上(即料斗揀取問題)。至于小范圍內的操作和行動，還需要借助于觸覺傳感技術；(3)缺陷類檢測：在工業生產過程中，易產生表面缺陷、雜質等影響產品良率，批量化應用及其視覺可以輔助工業生產高效的識別缺陷，提升良率水平。
其適用的場景主要是以下兩類：(1)不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合；(2)在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。
一個典型的工業機器視覺系統包括：光源、鏡頭(定焦鏡頭、變倍鏡頭、遠心鏡頭、顯微鏡頭)、相機(包括CCD相機和COMS相機)、圖像處理單元(或圖像捕獲卡)、圖像處理軟件、監視器、通訊/ 輸入輸出單元等。
由于機器視覺的眾多優勢，為提高生產效率、減少生產過程中的錯誤，工業生產中的人工環節逐漸被機器替代，工業已成為目前機器視覺應用中比重的領域之一，在消費電子、汽車、制藥等下業的生產過程中，機器視覺系統與智能制造如影隨形，被廣泛地應用于產品尺寸檢測、缺陷檢測、產品識別、裝配定位等方面。
在非工業領域，機器視覺可應用于農業、醫療、安防、金融和交通等領域。機器視覺很大加強了農業自動化程度，實現農產品分選、品質檢測等功能；可用于進行醫學影像分析，在醫藥制藥等也有成熟應用；還可用于安防和金融領域的人臉識別，執行身份認證任務；在交通領域則可負責車牌識別等任務。
為什么機器視覺技術可以廣泛應用于工業制造生產領域。小編認為有兩點重要原因：(1)可靠性原則，對比傳統人工目測，機器視覺技術是基于人工智能的架構，是以數據傳感和核心算法作為支撐的，不受人為主觀情緒影響，對于標準批量化產品，可以做到較高的可靠性；(2)經濟性原則，機器視覺產品的應用對人工的替代性具備明顯的成本優勢，且具有更高的一致性要求。
除了以機器視覺為代表的視覺技術廣泛應用于工業制作外，在消費級領域，隨著數據量上漲、運算力提升和深度學習算法的發展，計算機視覺技術越來越多地被應用在各類消費級應用場景中，典型的如人臉識別服務，具體包括人臉檢測、人臉關鍵特征點、人臉對比、人臉搜索、人臉屬性、人臉聚類、人力活體檢測等。
隨著技術的進步以及應用成本的下降，機器視覺在工業中的滲透率日益提升，整個市場快速發展。
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