（一）人工智能（AI）技術(shù)深度應(yīng)用

人工智能（AI）技術(shù)在機(jī)器視覺行業(yè)的深度應(yīng)用將是一個(gè)重要的發(fā)展方向。過去十年的發(fā)展使得深度學(xué)習(xí)技術(shù)在機(jī)器視覺中的應(yīng)用成為現(xiàn)實(shí)，例如ViDiSystems公司（2017年4月被康耐視公司收購）開發(fā)的ViDiSuite深度學(xué)習(xí)工業(yè)圖像分析軟件。它基于先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可完成缺陷探測、零件定位、分類等諸多艱巨任務(wù)。AI技術(shù)的運(yùn)用將賦予機(jī)器視覺超越現(xiàn)有解決方案的能力，從而勝任更具挑戰(zhàn)性的應(yīng)用，讓機(jī)器的思考模式更接近人類。

（二）基于嵌入式的產(chǎn)品逐漸取代板卡式產(chǎn)品

隨著計(jì)算機(jī)和微電子技術(shù)的迅速發(fā)展，嵌入式系統(tǒng)的應(yīng)用日益廣泛。嵌入式操作系統(tǒng)開發(fā)的產(chǎn)品具有可靠性高、可維護(hù)性好、易于升級(jí)換代等優(yōu)點(diǎn)?；谇度胧降漠a(chǎn)品取代板卡式產(chǎn)品是行業(yè)發(fā)展趨勢，但這并不意味著板卡式產(chǎn)品毫無意義，板卡式產(chǎn)品的研發(fā)需要更高技術(shù)水平，引進(jìn)板卡式視覺產(chǎn)品有助于提升國內(nèi)機(jī)器視覺產(chǎn)品的研發(fā)實(shí)力。

（三）非工業(yè)應(yīng)用成為增長關(guān)鍵因素

無人駕駛汽車、自動(dòng)農(nóng)場設(shè)備、無人機(jī)應(yīng)用、智能交通系統(tǒng)、引導(dǎo)性手術(shù)等機(jī)器視覺的非工業(yè)用途正在迅速普及。例如亞馬遜的無人商店測試，利用機(jī)器視覺相機(jī)、傳感器和RFID標(biāo)簽，讓顧客無需排隊(duì)結(jié)賬，購物費(fèi)用自動(dòng)從亞馬遜賬戶扣除。預(yù)計(jì)未來3 – 5年，會(huì)有更多零售商積極采用機(jī)器視覺技術(shù)，非工業(yè)應(yīng)用或?qū)⒊蔀闄C(jī)器視覺增長的關(guān)鍵因素。

二、機(jī)器視覺缺陷檢測

（一）常見檢測內(nèi)容

表面缺陷：檢測產(chǎn)品表面是否存在劃痕、凹陷、裂縫、污點(diǎn)等。通常采用圖像分割、形態(tài)學(xué)操作、邊緣檢測等算法識(shí)別和定位缺陷。

形狀缺陷：測量產(chǎn)品的長度、寬度、高度等參數(shù)，檢測其形狀是否符合規(guī)定要求，是否存在偏差或變形等問題。

變色缺陷：檢測產(chǎn)品顏色是否均勻、準(zhǔn)確，是否存在色差、色斑等，一般使用顏色分析和色差檢測算法進(jìn)行檢測。

異物檢測：檢測產(chǎn)品中是否存在雜質(zhì)、異色物體等異物，可通過灰度分析、背景建模、形態(tài)學(xué)操作等方法檢測和分析。

缺陷分類：除了檢測缺陷的存在，還能對(duì)不同類型的缺陷進(jìn)行分類和識(shí)別，例如將缺陷分為大、中、小缺陷，或者根據(jù)缺陷特征分類，以便后續(xù)處理。

（二）不同行業(yè)中的應(yīng)用

制造業(yè)產(chǎn)品：用于檢測電子產(chǎn)品、汽車零部件、機(jī)械設(shè)備等產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的缺陷，這些缺陷可能是表面缺陷（如裂紋、劃痕）、尺寸偏差、裝配問題或其他制造缺陷。

食品和飲料：在該行業(yè)中廣泛用于檢測產(chǎn)品質(zhì)量問題，涵蓋瓶裝飲料、罐裝食品、糕點(diǎn)、水果和蔬菜等產(chǎn)品，常見的缺陷包括異物、污染、破損、變質(zhì)等。

醫(yī)療器械和藥品：在醫(yī)療和藥品制造領(lǐng)域至關(guān)重要，可用于檢測醫(yī)療器械的尺寸精度、外觀質(zhì)量、裝配問題，以及藥品的包裝完整性、標(biāo)簽準(zhǔn)確性等。

紡織和服裝：紡織和服裝行業(yè)借助機(jī)器視覺的缺陷檢測確保產(chǎn)品質(zhì)量，可檢測織物的線頭、破洞、染色問題以及服裝制品的裁剪準(zhǔn)確性、縫紉質(zhì)量等。