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作為一種給機器人帶來視覺功能的關鍵技術，機器視覺應用廣泛。從工業視覺到計算機視覺，從人機交互到自動駕駛，從虛擬現實到物體自動識別，機器視覺都能擔當著重要角色。

工業4.0離不開智能制造，智能制造離不開機器視覺。如果說工業機器人是人類手的延伸、交通工具是人類腿的延伸，那么機器視覺就相當于人類視覺在機器上的延伸，是實現工業自動化和智能化的必要手段。機器視覺具有高度自動化、高效率、高精度和適應較差環境等優點，為我國工業自動化打開“新視界”。

機器視覺＋機器人

機器視覺在機器人上的應用是十分必要的，工業機器人和服務機器人都需要機器人視覺當做自己的“眼睛”，但工業機器人和服務機器人對機器人視覺的需求卻是不同的。

機器視覺在工業機器人和服務機器人上的區別，首先就是應用場景。在工業機器人的環境里，計算機視覺看到的場景是相對單一，但服務機器人的應用場景就要復雜很多。場景之外，便是精度方面。在工業機器人里面，計算機視覺的辨識精度一定是在毫米級以下的，包括靜態的辨識精度和動態的辨識精度，靜態指的是相機或者觀測物品相對處在一個靜止的狀態，它這個時候的辨識精度取決于相機的分辨率，包括物品的邊緣是否清晰，差異化是否很明確，這個時候精度甚至可以達到微米級以下，服務機器人大部分的精度并不會很高，可能會在厘米級以上。

機器視覺＋食品藥品

眾所周知，食品藥品關系到人類的生命健康，如果因為藥品的質量問題而對人的生命造成威脅，這將是一個大的災難。因而各藥品生產廠家，尤其是世界知名大廠對藥品的整個生產過程甚至后段的包裝都給予了非常大的重視。在食品藥品的生產、包裝過程中，無論是藥品的泡罩包裝、液體灌裝，還是后段的壓蓋、貼標、噴碼，以及最后的裝盒檢測，機器視覺技術都可以發揮其強大的功能。

利用機器視覺的方法，可以快速、準確地檢測到制藥包裝是否完好無缺，通過設定圖像傳感器，獲取包裝后的對象圖片信息，通過預先設定的面積參數對每個藥粒或者藥瓶進行檢測對比，這樣，破損的藥粒或者缺瓶的包裝都將被檢測出來，正確的正常通過。

機器視覺＋安防

安防是人工智能最具市場空間的應用領域，我們可以預測，在今后的5-10年，安防行業必然將發展到人工智能應用全面爆發的階段，安防機器視覺的拐點已經到來。

未來4-5年時間，我們將進入一個人工智能在安防領域高速發展的時代，2016年基本已經完成了場景智能的適配，而2017年、2018年將進入一個基于深度學習的為基礎的人工智能階段，到2019年、2020年我們認為將全面進入到數字智能的階段，經過數字智能階段后，安防行業的人工智能將全面的和全行業、全IT的大數據業務平臺進行完善的對接，這個是我們可以預測到的整個行業接下來的發展脈絡。