机器视觉简介
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，跟踪和识别顺利入库当下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用研究系统。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。
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装当前的位置，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。
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，如制药、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。