机器视觉是一种使用光学器件进行非接触感知的技术，自动获取和解释一个真实场景的图像，以获取信息和控制机器或过程。以下是机器视觉的主要特点：
高精度检测：
机器视觉系统可以实现高精度的测量和检测，远超人眼的能力。例如，它可以用于显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量等.
自动化和高效性：
机器视觉系统可以显著提高生产效率和自动化程度。在大批量生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和精度，减少人为错误.
适应性强：
机器视觉系统可以在不适合人工作业的危险环境中工作，也可以在人工视觉难以满足要求的场合中替代人工视觉.
信息集成能力：
机器视觉系统易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。它可以快速获取大量信息，并与测试或控制系统协同工作.
灵活性：
机器视觉系统可以根据不同的应用需求选择不同的光源、镜头、相机等组件，以达到最佳效果。例如，背向照明可以用于获得高对比度的图像，结构光照明可以用于解调出被测物的三维信息.
机器视觉的发展方向
根据最新的行业趋势和发展预测，机器视觉在未来几年将朝着以下几个方向发展：
跨行业协作：
机器视觉组件的多种新用途将使视觉制造商面临许多不熟悉的接口标准。为了解决这些标准之间的差异问题，各方需要合作共享专业知识，以便更好地从相机传感器中获取数据并将其发送到PC中进行处理.
智能城市：
作为智能城市概念的一部分，视觉系统将被大量部署，用于交通状况的监控和车牌识别。先进的视觉技术（包括连网的车辆技术）将有助于减少车辆碰撞、死亡和伤害数量。预计2017-2025年间，智能交通系统(ITS)市场将增长9%甚至更多.
视觉引导的零售：
无人商店的测试和推广将推动视觉技术在零售业的应用。例如，亚马逊正在其公司总部进行无人商店的测试，顾客利用机器视觉相机、传感器和RFID标签完成购物。预计在未来的3-5年内，零售商可能会积极拥抱视觉技术，以提高实体店的效率.
CoaXPress与USB3Vision/GigEVision的对决：
CoaXPress凭借600MB/s的数据传输速率，以及消除了USB3和GigEVision在延迟、中断、电缆和I/O方面的所有挑战，将成为低数据速率领域的行业领导者。CoaXPress较低的硬件价格，确保了GigEVision和USB3Vision系统客户可以轻松做出决定.
高光谱应用：
基于PC的高光谱成像用于肉眼无法完成的材料识别、物体发现或过程检测。制造领域以外的应用，正在推动高光谱相机的强劲增长。虽然高光谱成像的数据处理相对复杂，但制造商正在努力克服这些缺点.
机器视觉作为一种高度集成和自动化的技术，已经在多个行业中展现出巨大的潜力。未来的发展将更加注重跨行业的协作、智能城市的建设、零售业的创新以及高光谱成像的应用。随着技术的不断进步和市场需求的增加，机器视觉将在更多领域发挥重要作用。
