工业自动化一直在以令人印象深刻的速度发展，机器视觉技术在其发展和扩展中发挥着至关重要的作用。机器视觉系统使用相机、传感器和复杂的算法来检查和评估在工业环境中获取的图像或镜头，提供许多优势，例如增强的精度、有效性和输出。从人工智能到协作机器人，机器视觉经历了各种技术的增长或采用。

人工智能和深度学习的机器视觉趋势

机器视觉的一个重大发展是人工智能 (AI) 和深度学习方法的更多实施。这些技术使机器能够从数据中获取知识，自主改进其性能，而无需人工输入。随着这些进步，更复杂的机器视觉系统得到了发展，能够以更高的准确性和速度识别和评估图像或镜头。在工业自动化领域，人工智能和深度学习有助于改进旨在识别产品缺陷、管理库存和监督生产过程中的程序的系统。

深度学习缺陷检测工具利用先进的人工智能来准确、高效地识别制造缺陷。通过将机器视觉与深度学习算法相结合，该工具提高了检查的一致性，减少了误报，并简化了工业流程，从而提高了整体生产力和质量控制。

与 5G 技术集成的进步

机器视觉的一个新兴发展是与 5G 技术的融合。 5G 代表无线通信技术的第五次迭代，可提供更快的数据传输速率、更少的延迟和更大的容量。机器视觉系统与 5G 相结合，可以即时传输大量数据，从而加快决策速度和反应时间。这种融合对于工业自动化至关重要，快速而精确的数据传输对于高效运营至关重要。

一个有名的例子是爱立信和ABB之间的联盟，为汽车行业量身打造支持 5G 的机器视觉系统。该系统利用5G技术实时传输高分辨率图像和镜头，从而实现更快速、更精确的缺陷检测和质量管理。这种创新的解决方案具有通过降低生产成本和提高产品质量来改变汽车行业的潜力。

协作机器人的使用增加

多年来，协作机器人一直通过与人类安全地并肩工作来改变制造业。这些适应性强且轻松编程的设备可用于执行各种任务，使其成为企业经济高效的选择。技术进步催生了响应能力越来越强、适应性越来越强、技术熟练的协作机器人，能够处理复杂的任务。人工智能、机器学习和传感器技术的结合增强了它们的能力，开创了智能互联制造解决方案的新时代。

优傲机器人开发了一系列协作机器人，它们使用机器视觉来导航周围环境并与物体交互。在焊接、涂装和装配等应用中，它们用于高精度和准确度地装配零件，提高生产效率并降低成本。

利用高光谱成像的机器视觉趋势 

高光谱成像是一种先进的技术，可以捕获多个波长的视觉效果，对记录的场景进行全面的光谱检查。这种方法在工业自动化领域越来越受欢迎，因为它有助于以更高的准确度和精确度检测产品缺陷或不规则之处。

通过利用复杂的机器视觉算法，该系统可以仔细检查食品的光谱特征，从而能够精确定位和识别人眼看不见的污染物。食品加工公司利用这一创新来加强食品安全和质量控制措施。

3D机器视觉

3D 机器视觉在工业自动化领域的应用不断增加。与传统的 2D 机器视觉相比，这项创新技术可捕获物体的三维图像，提供更全面、更精确的分析。 3D 机器视觉可用于许多应用，例如质量保证、装配验证和对象识别。例如，在汽车领域，3D 机器视觉可检查组件的形状和尺寸，以确认是否符合规格。