智能工业相机不是一台简单的相机，它是一种用于工业场合的高度集成化微小型机器视觉系统，将光学图像的采集、处理与通信功能集成于一体。

机器视觉的应用相当广泛，主要集中在电子、汽车、冶金、食品饮料、零配件装配及制造等行业。例如，在芯片屏蔽罩的生产线上，传统工位是人眼检测产品瑕疵或绝缘缺陷。但人眼毕竟是有使用局限的，会感到疲惫，会感到累，有时候因为外界因素的干扰还会带来判断错误。而机器视觉不会，因此在质量检测方面得到广泛应用。

目前[智能工业相机]主流特征是：

1.智能识别，自动匹配关键特征，准确度和可靠度是关键；

2.智能测量，测量是工业的基础，要求准确度；

3.智能检测，在测量的基础上，综合分析判断多信息多指标；

4.智能互联：图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等等数据互联，衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力，真正展示出工业4.0的威力。

在过去几年里，人工智能、大数据和机器人过程自动化等领域取得了空前的发展。未来机器视觉技术应用也将呈现以下几大趋势：

相机的云端深度学习：

5G数据网络的到来，为自动驾驶汽车提供了执行基于云计算的机器视觉计算的能力。海量机器类型通信允许在云中处理大量数据，用于机器视觉应用程序。使用卷积神经网络分类器的深度学习算法可以快速进行图像分类、目标检测和分割。这些新的人工智能和深度学习技术，将会广泛应用于智能相机领域。

3D相机成像与自动控制：

普通光学视觉技术只是解决了平面二维检测问题。随着3D传感器和机械手拾取需求的不断涌现，新的市场正在开拓。不管零件的位置和方向如何，机器人拾取系统都可以随机抓取物体。3D视觉系统可以大量识别随机放置的部件，如零件、产品。配合机器人的动态处理，将人工智能与3D拾取操作相结合可以实现零件自主选择，提高生产率和循环时间，减少过程中人机交互的需要。亚为正在加紧研发3D视觉产品。

高光谱成像化学分析：

高光谱成像系统提供了工业环境中的化学材料性能分析能力。化学色彩成像通过不同颜色的结果图像，可视化的分析材料分子结构。这使得化学成分可以在标准的机器视觉软件中进行分析、统计、量化。典型应用包括生产中的成分检测。

热红外成像工业检测：

非可见光的热成像，传统上用于公共安全，热成像技术广泛应用于探测。对于许多工业应用，热成像与机器视觉相结合是一个不断发展的领域，这使得制造商能够发现肉眼或标准相机系统无法看到的问题。热成像技术提供非接触式精密温度测量和无损检测，这是机器视觉和自动化控制领域的发展方向。

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