机器视觉未来发展方向

机器视觉是通过对被测物体进行拍摄，并利用计算机将所获得的图像信息进行分析、理解和解释，以获取所需信息的过程。

机器视觉系统是由光源、照相机、光学镜头、图像采集卡、图像处理软件等部分组成。它是人工智能的一个重要分支，与人的视觉相比，具有快速、准确等优点，因此被广泛应用于工业领域。

随着人工智能技术和算法的快速发展，机器视觉技术将继续为推动制造业的数字化转型发挥重要作用。

道尔芬智能自主研发的“迈达立刻免示教智能焊接系统”，可适配多种示教器、机器人系统。结合3D视觉图像算法、自主避障算法以及焊接工艺设计，提供基于图像识别和特征分析的自主规划功能，能够解决传统机器人焊接无法满足多种类焊接工件或节点形式复杂多样的钢结构工件焊接需求的问题。

随着机器视觉技术在智能制造领域不断深化应用，未来机器视觉技术将会呈现以下几个趋势：

一、人工智能与机器视觉的融合

人工智能和机器视觉是两种不同的技术，但它们在解决实际问题时有相同的应用领域，因此它们可以相互补充。近年来，人工智能技术和算法取得了长足发展，机器视觉技术也在不断进步。人工智能与机器视觉的融合，为机器视觉提供了更多的解决方案，这将推动机器视觉系统朝着更智能、更灵活、更稳定、更可靠的方向发展。从长远来看，随着人工智能技术和算法的快速发展，机器视觉将继续推动工业智能化进程。

二、边缘计算将成为重要的计算模式

机器视觉与云计算相结合，可以实现数据处理和存储的本地化，使边缘计算成为了新的重要计算模式。在智能制造中，边缘计算主要用于实现边缘数据分析和处理，从而解决传统集中式云计算在数据处理时可能存在的延迟和安全性问题。与云计算相比，边缘计算具有更强的灵活性和更低的时延。在智能制造中，边缘计算可以与云计算协同工作，通过将机器视觉系统部署在靠近现场或用户的位置，实现远程实时控制和监控，从而减少数据传输距离，提高数据处理速度。

三、多功能融合

随着机器视觉技术的快速发展，机器视觉系统的应用场景也会越来越多。为了更好地满足用户需求，机器视觉系统将会与其他设备、传感器、机器人等进行融合，以实现更多应用场景。例如，通过对目标物体的尺寸、颜色、形状等参数的测量和控制，实现对目标物体的高精度定位和检测，提高工作效率和产品质量。

四、智能化升级

随着工业智能化进程不断深入，机器视觉技术将会实现智能化升级，机器视觉系统将会从检测与测量的单一功能向智能视觉系统演变。通过采集各种类型图像数据，建立图像数据库，再结合不同的算法、软件，可以对目标进行识别、测量和分类，并对缺陷进行定位和识别。此外，机器视觉系统还可以与其他工业设备或系统进行集成，实现对工业设备或系统的实时监控与数据采集。这些都将大大提高机器视觉在工业领域的应用效果。

五、工业机器人与机器视觉的融合

机器视觉技术的发展也推动了工业机器人技术的发展，二者相互促进。在传统制造企业中，由于人员成本和企业生产效率的原因，车间工人只能操作少量的机器设备，这就需要工业机器人来替代人工完成重复性的工作。但是随着生产环境的复杂化和个性化需求的增加，这一需求越来越多。工业机器人是集计算机技术、自动化控制技术、传感技术和人工智能等多学科技术于一体的机电一体化产品。它具有可编程性、自主性和自主性强等特点。因此，工业机器人与机器视觉相结合可以大大提高生产效率和产品质量，促进企业提高经济效益。