近年来，随着企业数智化转型升级和工业4.0的推广，机器视觉是作为人类视觉在机器上的延伸，是实现工业自动化和智能化的重要手段之一，且正在快速的进入工业生产中。根据GGII统计数据显示，2021年我国机器视觉市场规模约为180亿元，同比增长超45%。国内视觉技术已经日益成熟，作为其关键技术典型的智能工业相和机器视觉系统也正在逐步发展。

智能工业相机与机器视觉系统的差异性

简单说来，智能工业相机并不是一台简单的相机，而是一种高度集成化的微小型机器视觉系统。机器视觉系统其实相当于机器的眼睛，主要通过光学的装置和非接触的传感器来接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。这两者在体积大小、硬件构成、软件技术等多方面存在差别。

1、体积

智能工业相机的体积相比于机器视觉系统小得多，它将图像的采集、处理与通信功能集成于单一相机内，这也使得它易于安装在生产线和各种设备上，便于装卸和移动。

而机器视觉系统一般体积相对于智能工业相机而言大且复杂得多，其由光源、CCD或CMOS相机、图像采集卡、图像处理软件仪器等构成。

2、硬件

从硬件角度比较，智能工业相机作为形成感知的关键角色，一般由图像采集单元、图像处理单元、图像处理软件和网络通讯装置等构成，经过专业人员进行可靠性设计，其效率及稳定性都较高。但是由于其硬件电路均已固定，很难进行更改，无法对不同类型产品进行调配，缺少了灵活性。

而机器视觉系统主要由相机、采集/处理卡及PC机构成。由于用户可根据需求选择不同类型的产品，因此，设计灵活性较大。

3、软件

智能工业相机是一种较为通用的机器视觉产品，其软件功能具有一定的通用性。由于智能相机已固化了成熟的机器视觉算法，用户无需编程，就可实现条形码读取、OCR读取、机器人引导和特征检测等功能。

机器视觉系统的软件一般可以由用户自主开发，用户可针对自身产品的特定应用开发适合自己的专用算法。机器视觉软件会因为用户的软件研发水平和硬件支持的不同，导致由不同用户开发的同一种应用系统的差异较大。

与任何技术一样，智能工业相机和机器视觉系统本身都会存在一定的限制和阻碍。智能工业相机计算能力较为有限、软件的灵活性较差，而机器视觉系统属于非标准化产品，容易受用户和硬件水平差异的影响。两者相同又不同，都属于在特定环境中更为适合的存在。

智能工业相机与机器视觉系统的发展新趋势

系统开发人员充分利用智能传感器以及智能工业相机来简化开发任务，将照明、图像传感、视觉软件和I/O功能集成到一个独立的单元中。因此，智能工业相机具有小体积、多功能、易使用等特点，易于安装在生产线和各种设备上，且便于装卸和移动。

也正是这个原因，在过去几年的时间里，智能工业相机的技术变得更具有挑战性。如今，智能工业相机在各个行业推广开来，在多种领域都具有广阔的应用前景。在可预见的未来，我们看到了智能相机发展的趋势。

1、特定应用的智能工业相机，低成本和单一功能导向

智能工业相机越来越专注于特定应用和单一功能，就像传统的光学传感器一般，以极低的成本，适用于各行各业的生产生活中。某些工序检测内容固定，只需要通过较少的硬件设备和软件算法就可完成目标的工作，比如条形码的读取、识别某些特征是否存在等，以此在达到更高的效率的同时节省成本。

2、将模块集成到整个系统的软、硬件

智能工业相机系统模块化，将光源、电源、控制模块甚至一些传感器集成到整个系统的软硬件中，这样应用起来更加方便，系统的稳定性也更高。功能模块化与软件变化有关，AI智能相机的进步也受到重大软件技术突破的推动。当然，硬件和计算能力，甚至传感器的进步同样也在积极助力智能工业相机的演变。

智能工业相机正在利用更多的板载智能或更智能的嵌入式技术来发展。在技术方面，智能工业相机的研发工作也总是追求更快、更容易、更经济、更强大的机会。

在智能工业相机高质量发展的同时，机器视觉系统也进入发展快车道。未来机器视觉系统将向着以下几点发展。

1、3D成像：

工业自动化正在推动工厂的数智化转型升级，3D解决方案的出现也在不断开拓新的市场。3D视觉系统可以大量识别随机放置的部件，可以做到在不同方向和堆栈中选择复杂的对象。

2、云端深度学习：

5G时代的到来，为机器视觉领域提供了基于云计算的能力，且使用深度学习算法可以通过训练深度神经网络快速的进行图像分类和目标检测。

3、机器人技术：

通过降低使用的复杂性，让机器人技术和机器视觉系统在中长期内得到广泛使用。

工业4.0离不开智能制造，智能制造也离不开机器视觉。随着国内相关企业技术的不断自我创新升级，智能工业相机与机器视觉系统也都得到了更大的发展，这也为整个机器视觉行业带来了更为广阔的市场空间。

深眸科技以机器视觉和深度学习技术为核心，在机器视觉领域快速发展，沉淀了丰富的技术储备与强大的产品研发能力。在“中国制造2025”的战略下，未来，深眸科技将抓住机器视觉行业发展新机遇，不断提升相关技术，在满足生产过程中缺陷类型迭代的同时，使缺陷检测精度到达像素级、识别速度到毫秒级，不断提高质检效率，加快应用落地速度。