这项技术真正开始起飞并逐渐普及

在人们从自然界获取的各种信息中，视觉获取量最高，约占总信息量的80%。随着信息技术的发展，人类的视觉功能逐步被赋予计算机、机器人或其他智能机器。目前正处在行业风口的机器视觉就是这样一种技术，它通过图像处理实现自动检测和分析应用，包括自动检测、过程控制和机器人导航等。目前，机器视觉（MV）技术已经实现产品化。视觉传感器、镜头、高速相机、光源、视觉软件、图像采集卡、视觉处理器等都变得越来越完善。在工业自动化环境中，机器视觉越来越受到行业的关注，并被大量用于诸如自动驾驶汽车、食品生产、包装和物流、机器人和无人机等。
当提到机器视觉时，技术人员可能会很多理解，本文尝试着从四个方面逐一解释有关机器视觉应了解的真相。
机器视觉是一种通过光学设备和非接触传感器自动接收和处理真实物体图像的设备，以获取所需信息或控制机器人的运动。自20世纪50年代开始运行，从1980年到1990年，这项技术真正开始起飞并逐渐普及。经过数十年的发展，机器视觉已经为它是什么以及它是如何工作的积累了各种定义。

自动化成像协会（AIA）给出了一个更具广义意味的定义，即：机器视觉包括所有工业和非工业应用，其中硬件和软件的组合为设备执行基于图像捕获和处理的功能提供操作指导。而SearchEnterpriseAI则给出了机器视觉的狭义定义，将其称之为“计算机的视觉能力”，该系统使用一个或多个摄像机、模数转换（ADC）和数字信号处理（DSP），将产生的数据传输到计算机或机器人控制器。

在实际应用中，机器视觉通常需要与其他先进的技术协同工作，包括自然语言处理、机器人过程自动化（RPA）、人工智能（AI）和机器学习（ML）等，以实现自动化所需的“视觉”功能。你可以把机器视觉看作是自动化的眼睛，AI和ML是大脑，RPA提供了完成工作所需的“键盘手”。近年来，自动化的采用速度不断加快，这对企业保持行业竞争力至关重要。如果把自动化想象成“数字化员工”在工作，假如不增加机器视觉，那么所有这些“数字化员工”都会处于失明状态。

计算机视觉也是近年来的行业大热门，那么它与机器视觉又有什么关联呢？宏观来讲，机器视觉是一种以新的方式与现有技术集成并应用于解决现实世界问题的技术能力，是一门系统工程学科。而计算机视觉是计算机科学的一种形式，不是通过固定在机器人上的视觉设备如摄像头等有形硬件来实现的。

更具体来说，机器视觉是一个系统的主体，而计算机视觉是系统的智能，是处理信息的大脑。没有计算机视觉，机器视觉将无法工作。机器学习、深度学习和神经网络是通过机器视觉系统以更快的速度处理项目的三种技术。这三种技术可用于扩大机器视觉对要定位的内容的理解，使其成为机器视觉的宝贵资产。随着计算机视觉技术的进步，机器视觉潜在应用的可能性也相应增加。

值得注意的是，机器视觉与图像处理同样是两个不同的概念，图像处理是一个输出图像的过程，而机器视觉系统可以检测和分类广泛行业中的各种物体和项目，包括汽车、电子和半导体、食品和饮料、道路和车辆交通或智能运输系统（ITS）、医疗成像、包装、标签和印刷、制药、电视广播等，基于机器视觉的技术正在成为自动化创建的核心。