机器视觉，是自动化，也是智能化

在制造业自动化的发展趋势中，机器视觉技术发展的时间不算长，却已经在许多工厂自动化方面扮演着重要的角色，近年来也以稳定的速度成长。机器视觉技术顾名思义，是指用配备有感知视觉的检测机器，来实现人眼的视觉识别功能，也可说是自动化技术的“眼睛”，机器视觉，是自动化的，也是智能化的。

为何要强调智能化呢？往小了讲这是国家的《智能制造》政策决定的，往大了讲其实就是顺应时代发展。从机器视觉的主要架构来看，机器视觉可分为影像的获取、处理和分析、输出三大步骤，应用在自动化生产线上就是对物料进行定位、识别、检测、测量等。在传统的生产制造中，产品质检流程最为耗费人力资源，而机器视觉检测乃至智能视觉检测是最经济，且有效的方式，可用于检测出各种产品的缺陷和瑕疵，以及用于判断并识别指定物体，或者用来测量尺寸。

在智能制造中，深度学习技术是关键技术之一。深度学习通过对机器感知、自适应学习和自主决策能力进行训练和提升，从而实现更高效的生产效率。机器视觉智能检测取代人工检测，被广泛应用的好处在于，可以达到非接触性的自动化检测工作，对于检测与被检测者都不会产生任何损伤，十分安全可靠，可用于长时间恶劣的工作环境。除此之外，机器视觉智能检测可快速获取大量信息，在大批量的工业生产过程中，用人工肉眼去检测产品效率低，且精准度不易掌控，用机器视觉智能检测则大大提升生产效率和生产的自动化程度，高度的信息整合更是可以将智能化生产发挥得淋漓尽致。

目前，机器视觉智能检测的应用领域主要是交通安防、工业生产、生物科技以及传统制造业，其中在工业生产和交通安防产业，机器视觉智能检测正以稳定速率成长，包括人脸识别、智能监控、产品质检及分类等等。在生产制造上，机器视觉智能检测透过工业视觉影像数位化的处理程序，达到有效的品质控管，进一步改善制程、降低成本。

随着目前的生产技术发展，要求自动化、智能化以及高速化的前提之下，在机器视觉智能检测技术的影像获取，例如解析度、像素大小，已经不是技术发展的主流，最主要的趋势是影像分析以及系统整合，也就是数据信息管理系统与视觉设备之间的整合应用。为应现今客户需求的多元性、产品生命短、无法预期的供货缺口以及日渐复杂的产业链，虚数科技创新研发DLIA工业缺陷检测系统，让中国各领域的生产制造可以应对如今的高速演化地全球竞争。机器视觉智能检测技术在工业制造的发展上，扮演着加速提升的角色。