在以高端裝備制造為核心的知識工業4.0的背景下，隨著“中國制造2025”戰略的深入，機器，智能，工業的工業市場呈現出日益增長的勢頭，其中在機器、工業中扮演“火眼”角色的視覺，機器，做出了巨大貢獻。

　　安全技術一直在發展。當行業完成聯網和高清后，智能應用已經成為廠家各安全類別的熱門技術，應該說，從2012年開始，安全行業一直在就如何在產品和系統，做智能應用進行深入的研發和探討，引發了一波技術潮流。如果智能視頻分析是智慧安全應用2.0版，那么視覺，機器將開啟智慧安全應用2.0時代，這是智能安全新的應用世界。

　　重慶機器視覺檢測是正在快速發展的人工智能的一個分支簡單地說，機器視覺用機器代替人眼來測量和判斷。捕獲的目標通過CMOS或CCD傳感器轉換成圖像信號，傳輸到專用圖像處理系統獲得捕獲目標的形態信息，根據像素分布、亮度、顏色等信息轉換成數字信號；圖像系統對這些信號進行各種運算，提取目標的特征，然后根據判別結果當場控制設備動作。

　　檢測，視覺，機器主要使用識別圖像，所以機器視覺在面對識別和車牌時已經廣泛使用識別，以智能中的交通industry為例，視覺in機器具有成本低、穩定性強、精度高、適用范圍廣的優點。目前已在國內外高速公路和公路交通，監控系統廣泛使用，體現在車牌，識別識別車身顏色、識別車型、識別違章、交通流量統計、交通流量控制等方面。

　　此時，有些人會想，機器，視覺和深度，之間是否有太多的重疊，他們是否是證券行業中同一概念的不同表達。事實上，如果我們只看監控，視頻，的行業，學習算法在視覺，機器，是一個更高層次的應用，因為我們已經掌握了大量基于大量樣本收集的數據特征。機器視覺擅長特征感知、圖像預處理、特征提取和特征篩選，也就是說機器視覺主要是在特征識別提煉，而深度學習將特征和學習結合起來，比如利用特征感知和提取來預測數據。

　　作為工業，機器人的“大腦中樞神經”，人工智能在過去的幾年里一直處于持續高速發展的階段，工業的很多機器人已經具備了相當高的智能特征，但遠未達到人類所設想的智能程度。視覺檢測的出現，為工業機器人的騰飛插上了一對翅膀

　　從機器視覺檢測系統，的字面意思可以看出有三個部分：機器，視覺系統機器負責機械；視覺由光源實現，工業lens，工業相機、圖像采集卡等系統主要指軟件，也可以理解為一個

　　系統，視覺，機器的目的是通過機器視覺產品(即光源、鏡頭、相機，采集卡)將拍攝的目標轉換成圖像信號，傳輸到機器視覺Software(即系統的圖像，處理來代替人眼的測量、檢測和判斷。其原理是電腦、圖像處理器和相關的設備模擬人的視覺行為，完成人的視覺和系統獲得的信息隨著微機技術、網絡技術和大數據集成技術的發展，我相信在未來，機器，視覺和系統將取代人類完成更艱巨的工作。

　　對工業，的機器人來說，重復作業，并不難，但當它面對一個混亂的環境，時，它就不能再依靠既定的程序在執行，繼續工作，也難以滿足作業在特殊情況下的需要。如何讓工業的機器人更智能，這就需要視覺控制的機器，工業，本地人智能引導系統，把目光放到機器的人身上，讓他們能感知到功能。

　　所謂機器，視覺系統是基于系統的一套信息通過安裝視覺傳感器，讓機器人感知分析環境，進而做出判斷，可以有效提高生產line的自動化性和靈活性水平，進一步降低企業中的人工成本。