机器视觉定义，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统则是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

　　机器视觉的行业应用

　　伴随着CCD/CMOS传感技术、计算机技术、嵌入式技术、现场总线技术的发展，机器视觉技术逐步成为工业自动化生产过程中不可或缺的关键组成子系统，目前已被广泛应用于机器人与工厂自动化、太阳能、半导体、物流、消费电子产品加工、汽车制造等众多行业。

　　机器人与工厂自动化

　　工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人，在工业生产中替代人工执行单调、频繁、长时间作业，或是危险、恶劣环境下的作业，如在冲压、压力铸造、热处理、焊接、涂装、塑料制品成形、机械加工和简单装配等工序，是现代工厂的自动化水平的重要标志。机器人与机器视觉技术结合，能完成更精准的组装、焊接、处理、搬运等工作。

　　太阳能

　　太阳能作为最有价值的未来绿色能源之一，是国家重点发展的行业领域，短期相对的产能过剩对太阳能电池生产设备提出更高的要求，从硅锭、硅片纯度、到加工镀膜过程的质量控制，都会影响最后太阳能电池片的光电转换效率，高质量产线能够降低废品率、从而降低生产能耗与太阳能电池片产出比，使太阳能成为真正的清洁能源，在太阳能电池片生产过程中，通过运用机器视觉定位、测量、检测等技术，可大大提高成品率，降低生产成本。

　　半导体

　　半导体技术是现代信息产业的根基，也是机器视觉技术最早的发源地。上世纪90年代，欧美半导体企业在半导体行业中应用图像技术，使其后来逐步发展成为今天的机器视觉技术，并成为半导体工艺不可或缺的关键技术。同时半导体产业规模庞大，行业摩尔效应对行业工艺不断提出挑战，也对其生产设备中的机器视觉技术的要求不断提升。

　　物流

　　现代工业生产物流管理是现代化生产效率和先进性的体现，通过对条码和字符码的识别和跟踪，能够形成原材料器件、产成品、包装箱之间的一一对应，使现代生产具备可管理、可追溯性。对于工业品的生产工艺管理和器件追溯，对于食品饮料防串货和安全追溯，汽车行业的零部件追溯有着非常重要的应用意义。

　　目前，机器视觉的软硬件产品已逐渐成为生产制造各个阶段的必要部分。随着制造业转型升级步伐加快，机器视觉技术与产品的需求逐步提高，应用领域逐渐扩大，机器视觉将融合3D监测、彩色图像处理、人工智能、运动控制、信息网络等多种技术，由单一的检测、定位、测量功能向大数据分析、智能控制方向发展。基于机器视觉的自动化监测、智能控制系统将广泛应用于工业生产各个领域，并主要从中端生产线向前端制造和后端物流环节延伸，成为提升制造产业智能化水平的重要抓手。