机器视觉技术发展的趋势是什么?

随着技术的发展，机器视觉技术的发展趋势是什么？以下是对未来可能的发展方向的简要分析。

（机器视觉）

1.3D成像和机器人应用将继续扩大

工业自动化正在推动工厂生产线更加智能化，可以替代劳动力，减少劳动力。机器视觉已广泛应用于质量控制检查，但随着3D传感器和机械手拾取集成解决方案的出现，新的市场正在打开。机器人拾取系统可以随机抓取物体，而不考虑零件的位置和方向。D视觉系统可以识别大量随机放置的零件，例如行李箱和零件盒。由于机器人的动态处理，可以在不同的方向和堆栈中选择复杂的对象。人工智能（AI）与拣货操作相结合，可以实现零件的自主选择，提高生产率和循环时间，减少人机交互的需求。

2.深度学习应用程序增加

5G数据网络的到来为自动驾驶汽车提供了实现基于云计算的机器视觉计算的能力。大量机器类型通信（mMTC）大量数据可以在云端处理，用于机器视觉应用。利用卷积神经网络分类器的深度学习算法，可以快速地进行图像分类。未来一年，这些新的人工智能和深度学习系统的开发将增加。

3.机器人的数量大幅增加

根据国际机器人联合会（International Federation of Robotics）的数据，2020年将是机器人销量创纪录的又一年，工业机器人销量增长超过35%。人类协作机器人。简化使用和过程学习的趋势将有助于促进机器人在工业自动化领域的应用。未来，工业机器人将更容易、更快地使用直观的界面编程。人机协作将支持小批量和高度复杂的柔性生产。机器人和视觉系统因其复杂性降低而在中长期内得到广泛应用。

4.高光谱成像分析与检测技术

新一代模块化高光谱成像系统提供工业环境中的化学材料性能分析。化学彩色成像通过不同颜色的结果图像来可视化材料的分子结构。这允许在标准机器视觉软件中分析化学成分。塑料检测在肉类生产中的典型应用。检测不同可回收材料和气泡丸的质量控制。这种系统的主要障碍是处理所需的数据量和速度，但处理速度更快。随着算法和相机校准的发展，这仍然是近年来的热门话题。

5.热成像工业检测越来越流行

传统上，热成像相机用于国防。热成像技术广泛应用于安全和公共安全的检测。热数据对于汽车或电子工业等许多工业应用非常重要。尽管在机器视觉中可以看到生产问题，但无法检测到热异常。热成像和机器视觉的结合是一个不断发展的领域，使制造商能够发现肉眼或标准相机系统无法看到的问题。热成像技术提供非接触式精密温度测量和无损检测，是机器视觉和自动控制领域的发展方向。

与机器视觉相关的工业自动化技术行业正在推动制造业发生更多变化。机器视觉适用于所有行业，但在食品和饮料制药、医疗器械制造等高规格、高监管行业尤为重要。企业转向工厂自动化技术有很多原因。企业很难强制实现生产线的自动化，实现机器替代劳动力，包括提高生产线的效率、更有效地利用资源和提高生产力。据推测，随着工业4.0的发展，各个领域对机器视觉相关技术的需求将继续加深和增长。机器视觉检测行业将迎来一波红利。