关键要点
机器视觉是全球制造和物流运营自动化中不可或缺的一部分，这要归功于一些核心组件和功能：
- 传感器、镜头、光源和软件的组合，用于精确检测和分析。
- AI 能处理各种变体并简化设置与维护流程，而基于规则的系统则擅长执行稳定、高速的任务。
- 专用光源有助于提高图像清晰度和对比度，以便进行准确的分析。
- 支持从缺陷检测到读码的各种应用 - 机器视觉可靠地支持许多工业需求。
什么是机器视觉？
机器视觉是数字系统与现实世界产生交互的重要组成部分。机器视觉可以帮助自动化系统查看组件、产品、图案、条码或其他对象，并利用这些信息做出决策。
机器视觉可以对所制造的部件和产品进行检测、测量和分类，从而大大增加工业自动化的效能和灵活性。机器视觉以高速度及高准确性来实现以上所有功能，提高产品质量并减少浪费。
机器视觉还可以让自动化设备定位对象，并对其进行识别，保存其相关材料、状态、方向及其他详细信息，以供进一步分析。对于寻求效率提升的工厂来说，这些数据至关重要。
机器视觉可以让自动化系统查看组件、产品、图案、条码或其他对象，并将这些信息用于以下目的：
- 快速准确地做出决策，提高产品质量并减少浪费。
- 帮助期望提升效率的工厂生成重要数据
借助机器视觉读取条码，跟踪和识别当下顺利入库自动化物流仓库的所有包装。在整个物流过程中，使用这些条码来跟踪与识别包装，确保将其送达至既定目的地。
上述活动均由机器视觉提供支持：让相机协助计算机解析实体对象。您可能也听过此类产品被称为“计算机视觉”，该术语定义更加广泛，有时用来描述更为理论化的图像分析研��系统。另一方面，机器视觉产品具备实用性，旨在连接工厂和仓库的工业自动化系统。
谁会使用机器视觉？
机器视觉正在不断发展，并在两类主要组织中执行越来越多的任务：
- 制造设施与工厂使用机器视觉在整个制造流程中实现自动化操作。
- 物流业提供商和仓库采用机器视觉，通常通过读取条码或其他编码符号来实现输送、跟踪和运输自动化。
制造设施与工厂使用机器视觉在整个制造流程中实现自动化操作。
物流业提供商和仓库采用机器视觉来实现输送、跟踪和运输自动化。
机器视觉有何优势？
机器视觉能以更高的分辨率、更广泛的光谱实现智能视觉，且比人类视觉处理任务更快，因此具有广泛的优势：
提高产品质量
因缺陷被拒收的产品是导致成本增加、浪费和声誉损害的重要来源。使用机器视觉进行自动化检测提高了速度和准确性，可以在包装或运输产品之前发现各类问题，也可以腾出人工检测员来处理越来越少的困难情况。
跟踪部件和产品
从最初生产、运输到最终销售，每一步都可以利用机器视觉系统读取产品和包装条码，提供关键跟踪信息。可以让寄件人了解包裹当前的位置，快速发现任何延误或运输错误，并追溯任何损坏或其他问题的来源。
提高生产效率和总体设备效率
机器视觉系统可加快操作速度，缩短周期时间，且其性能不会在换班期间下降。该系统提供的信息可以确保投入使用的每台设备发挥最大使用效率。
减少废物
机器视觉可以发现制造缺陷、识别过量填充或精确找出缺陷原因，以多种方式减少废物，降低废品率。随着时间推移，机器视觉可以协助控制开销，降低原材料成本。
在产品发货前发现问题，提高产品质量。
追踪部件和产品，提供关键的跟踪信息。
通过机器视觉自动化克服劳动力短缺挑战。
通过远程自动化提高安全性，最大限度地减少工人与潜在危险机械的接触。
克服劳动力短缺难题
制造业正面临严重的劳动力短缺，该问题预计会变得愈发严重。完成相关工作可能变得更为艰难，让人疲惫不堪。而利用机器视觉实现制造自动化，熟练工人便能腾出时间从事更具价值的劳动。
改进流程
机器视觉可即时检测产品质量变化，以可视形式记录产品生命周期中的每个步骤。这类形式的大数据揭示了流程瓶颈、机器功能降低以及常见的错误源，可以实现持续的流程改进。
确保合规性
由机器视觉生成的用于流程改进决策的数据和图像还提供了符合行业报告法规所需的数据，如医药、医疗器械、汽车、食品和饮料等行业。
提高安全性
借助机器视觉实现的工业自动化，可以最大限度地减少工人使用会发出噪音并存在安全隐患的机器执行工作。如果存在设备问题，工人通常可以利用机器视觉提供的信息进行远程诊断和调整。