1.什么是机器视觉？许多人对此感到困惑。
举一个简单的例子，“眼睛”指的是“眼睛”。
我们通常看到的机器人中，有一半是机器视觉技术的应用。
机器视觉是基于仿生学的观点而开发的。
例如，模拟的眼睛用于通过视觉传感器进行图像采集，并且在采集之后，图像处理和识别由图像处理系统执行。
就公众接受的概念而言，机器视觉是指使用相机，摄像机和其他传感器，结合机器视觉算法为智能设备提供人眼的功能，从而执行物体识别，检测，测量等功能。
近年来，随着图像识别和智能传感器等技术的进步，机器视觉已在工业生产和社会生活中得到了越来越广泛的应用，并且市场渗透率不断提高，使其不再遥不可及。
二，机器视觉的分类机器视觉主要分为三类：单眼视觉技术，即安装单个摄像头进行图像采集，通常只能获得二维图像。
单眼视觉被广泛应用于智能机器人领域。
但是，由于该技术受到图像精度低和数据稳定性问题的限制，因此需要与其他类型的传感器一起使用，例如超声波和红外线。
双目视觉技术是一种模拟人眼以处理环境信息的方法。
两台摄像机从外界收集一幅或多幅具有不同视角的图像，以建立被测物体的三维坐标。
多眼视觉技术是指使用多个摄像机来减少盲点并减少错误检测的可能性。
该技术主要用于物体的运动测量。
在机械臂的手眼协调方面，多眼视觉技术可以克服物体捕获的盲区，使机械臂更有效地抓握。
在工业机器人的组装领域，多眼视觉还可以识别和定位被测物体，从而提高了组装机器人的智能性和定位精度。
3.人工智能催生了机器视觉的发展。
人工智能促进了机器视觉的快速发展。
从手机中的美容APP的面部识别功能，面部相册的分类到支付宝面部识别认证，更衣室面部识别，再到工业机器人准确抓取物体，物流机器人避免障碍物...视觉机器无处不在。
借助于人工智能“东风”，机器视觉技术已经成为许多制造公司向智能化和信息化升级迈进的关键驱动力。
特别是，具有一定自动化基础并且非常渴望朝着智能化发展的行业，例如智能物流和智能包装，在机器视觉技术的应用中更加主动。
机器视觉作为人工智能的重要领域，机器视觉的应用极大地促进了智能机器人的普及和应用。
当前，无论是市场上的工业机器人还是服务机器人，对自动避障和智能决策能力的要求都越来越高。
机器视觉技术是机器人实现自主避障，智能决策等功能的基础。
在人工智能日益普及的推动下，在制造业转型升级的巨大需求下，以及在机器人技术市场的增长带动下，机器视觉行业迎来了爆炸性的机遇。
第四，未来的机器视觉应用范围很广。
机器视觉具有广泛的应用，从工业视觉到计算机视觉，从人机交互到自动驾驶，从虚拟现实到自动对象识别，从智能安全到医疗领域，机器视觉都可以用作核心技术。
模块扮演着重要的输入角色。
机器视觉具有高度可扩展性。
除了满足智能制造的功能要求（例如定位，测量和检查）之外，它还在扫地机器人，无人驾驶，新兴服务机器人和AR等智能生活领域中发挥着极其重要的功能。
满足其对视觉功能的不同要求。
另外，机器视觉“人脸识别”的细分技术被应用于计算机视觉。
具有更广泛的想象力，可以应用
