工業4.0的興起，信息化技術的浪潮加速了製造產業的變革步伐，人類視覺已經無法滿足現代企業高速發展的需求
，因此，高精度、gaoxiaolvqiechengbengengdidezhizaoxuqiu，cushiqiyezouxiangzhinenghuahezidonghuadefangxiang。jiqishijiaoshishixiangongyezidonghuaqiangyoulidegongju，yurenleishijiaoxiangbi
，jiqishijiaodekekaoxinggenggao，keguanxinggengqiang，chixugongzuoshijianyuechang。

  chuantongdeshengchanxian，shidanchundiyikaorenleirouyanshijiao

，duishengchandeguochengjinxingshibiejiance
，bijingrendejingliyouxian，jiancedesuduman，zhunqueduyedi。tongshirenyanjinnengganzhikejianguangboduan，huoquxinxiyouxian。ruguodaolegaowen、寒冷、狹窄或者高空等極端的場景下，人類的視覺檢測就沒辦法用了。所以，高效準確、靈活穩定、信息豐富、應用廣泛的機器視覺開始逐漸代替人類視覺，帶領生產製造業走向提速增效的發展之路。

  機器視覺常常用來檢測人眼難以識別的問題
，比如物體的微小缺陷及形變、高壓電纜的放電檢測、不透明包裝的產品填充檢查等等。一套機器視覺係統一般包含光源、鏡頭
、工業相機、jiqishijiaoruanjiandengruanyingjianchanpin，gongyexiangjizaiheshideguangzhaoxiacaijibeicewudetuxiang，zaiyoujiqishijiaoshijiaoruanjianduituxiangjinxingshuzihuafenxijichuli。zaijiqishijiaozhong
，xiangjikuaimenshijiankedaweimiaoji
，hainenggouganzhiziwaidaohongwaidekuanboduanfanweiguangpu
，qiejiqishijiaochanpinyoukuanwen
、抗振等不同性能可以選擇

，適應性強，因此，相較於人類視覺，機器視覺成本更低，且更加高效穩定，應用廣泛。

  機器視覺和人類視覺的差別：

  1、觀測精度

  人類視覺：人類手工操作無法達到高精度要求。

  機器視覺：識別精度和抓取精度均高於人類操作精度，可精準地控製位移量。

  2
、彩色識別能力

  人類視覺：對色彩的分辨能力強，但容易受人的心理影響，不能量化

  機器視覺：受硬件條件的製約，目前一般的圖像采集係統對色彩的分辨能力較差，但具有可量化的優點

  3

、灰度分辨力

  人類視覺：差

，一般隻能分辨64個灰度級

  機器視覺：強
，目前一般使用256灰度級，采集係統可具有10bit、12bit、16bit等灰度級

  4、空間分辨力

  人類視覺：分辨率較差，不能觀看微小的目標

  機器視覺：目前有4K×4K的麵陣相機和8K的線陣相機，通過備置各種光學鏡頭，可觀測小到微米大到天體的目標

  5、速度

  人類視覺：人眼無法看清快速運動的目標

  機器視覺：快門時間可達到10μs左右，高速像機幀率可達到1000fps以上，處理器的速度越來越快

  6、感光範圍

  人類視覺：400nm-750nm範圍的可見光

  機器視覺：從紫外到紅外的較寬光譜範圍
，另有X光等特殊相機

  7、智能化

  人類視覺：可對工件進行理性分析，對工件的具體詳細情況進行分析，得到一定規律。

  機器視覺：可以利用人工智能技術，但不夠智能
，通過多次學習識別結果進行分析，按照人類設定思路進行。

  8

、環境要求

  人類視覺：對環境溫度、濕度的適應性差，另外有許多場合對人有損害

  機器視覺：對環境適應性強，另外可加防護裝置

  9、環境適應

  人類視覺：人類在長期惡劣的環境中工作（比如激光環境等）對身體健康有很大的影響。

  機器視覺：可以長期總惡劣的工作環境中替代人工的位置。