機器人和智能製造的趨勢使機器視覺技術成為工業自動化不可或缺的工具。機器視覺技術已逐步發展起來
取代了人工進行的質量檢驗。該技術提供了目標識別能力，具有不同程度的準確性和可靠性。製造商使用機器視覺來改善其產品的可追溯性，以增強一致性、生產力和整體質量。這種對質量的渴望表現為消費者要求沒有缺陷或錯誤的商品。製造商希望組裝組件的一級供應商零缺陷;製造商從外包供應商和內部生產線尋求高質量的“直通生產”。產品缺陷可能導致傷害或死亡的行業有法規要求必須使用視覺。隨著工業物聯網或工業4.0，智能機器、庫存係統和生產機械將大大改善工業流程，推動更多自動化產品的使用，如機器視覺係統。
2020年機器視覺趨勢
三維成像
3D圖像處理一直是機器視覺領域穩步發展的技術。在過去的幾年裏，各種組件的可用性急劇增長，這些組件變得更加複雜，並針對特定的應用基礎，如機器人製導，高速成像和表麵分析。這些應用需要非常精確和可靠的3D圖像。立體視覺、飛行時間和結構光等3D成像技術已經大量湧現。具有立體視覺的結構光已經開始滲透到3D領域。3D結構光解決方案正被應用於機器人任務，如導航和路徑規劃。大多數成熟的供應商，如Keyence和Wenglor，已經在結構光原理上建立了他們的係統。市場也見證了一些新的參與者，如Photoneo, Zivid和佳能，進入3D技術領域的結構光技術。
深度學習
深度學習正在徹底改變機器視覺在工業自動化和智能製造中的作用。深度學習的集成使機器視覺係統能夠自動適應製造的變化。這從根本上提高了機器視覺的價值主張，提高了操作效率，加快了檢查過程，並提高了在過去沒有成本效益的應用程序的生產力。深度學習解決了視覺應用程序難以用基於規則的算法編程的問題，它處理複雜的表麵紋理和零件外觀的變化，並在不重新編程核心網絡的情況下適應新的示例。與傳統機器視覺係統相比，該技術有效地處理基於判斷的零件定位、檢查、分類和字符識別挑戰。
嵌入式視覺
嵌入式視覺的采用將繼續廣泛應用於消費領域。ARC預計，在預測期內，嵌入式視覺也將被應用於工業領域。嵌入式係統是一種緊湊的係統，由微型pc或處理板和功能強大的板級攝像頭組成，專為被稱為嵌入式視覺係統的特定應用而設計。這些係統因其重量輕、體積小、成本低、能耗低和用戶友好等特點而受到關注。嵌入式係統在自主移動機器人、駕駛員輔助係統、工業無人機、生物識別、醫療成像和空間成像等領域都有應用。這些係統的發展應用之一是在機器人領域。嵌入式視覺係統提高了機器人裝配應用、檢查任務和自主導航的能力和生產力。該技術在三維測繪中發揮著至關重要的作用，為機器人在新的和多樣化的環境中提供安全、可靠的導航。
機器人
機器人解決方案解決了製造業中看似永不滿足的需求，以增加靈活性、提高生產率，並隻在可以增加最大價值的任務中雇用人工操作人員。對機器人的需求已經在更廣泛的行業中多樣化。雖然機器人技術在汽車行業是一項相對成熟的技術，但在食品和飲料、電子、醫療保健和物流領域的應用越來越多。機器視覺係統用於機器人識別和觀察物體。3D機器視覺結合機器人技術為廣泛的裝配和檢測應用提供了指導和定位。功能強大的攝像頭、更快的視覺處理器和先進的軟件使機器人無需重新編程就能完成多項任務。該技術提供精確的實時位置數據，使機器人更加獨立和靈活，並適應變化。隨著對機器人和機器人應用的需求在未來幾年加速增長，機器視覺係統的銷售將在預測期間激增。
ARC的新報告”機器視覺係統提供戰略市場信息，包括機器視覺係統的量化評估和預測，以及世界地區、收入類別、行業、應用、銷售渠道和客戶類型的討論。
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