近几年，国内机器视觉的普及型呈爆炸式增长，尤其对于国内的制造业，企业应用机器视觉，可以减少产品故障，提升生产线的整体质量，都是机器视觉不可或缺的因素。机器来获取图像、评估图像、解释（情况）然后做出适当反应的能力被称为机器视觉。
智能相机、图像处理和软件都是视觉系统的一部分，因为成像技术、智能传感器、嵌入式视觉、机器与监督学习、机器人接口、信息传输协议和图像处理能力等各领域的不断进步，机器视觉技术可以在很多方面为制造业提供升级改造。机器视觉通过减少人为错误，确保生产线上的所有货物能够准确的质量检查，提高了产品质量。
据分析，到2028年底，国内的机器视觉市场价值将达到533亿美元，预估将以9.9%的速度保持增长，此外，高端的制造企业对于检查的需求更明显，这都会推动人工智能技术下对工业机器视觉的需求，并推动市场向前发展。
机器视觉在制造行业的作用
预测性维护
制造企业需要使用各种大型机械来生产大量商品。为避免设备停机，必须定期监控某些设备。在制造工厂中手工检查每件设备不仅耗时，而且成本高昂且失误。这个想法是只在设备出现故障或出现问题时才修复设备。但是，利用这种技术来恢复设备可能会对工人的生产力、制造质量和成本产生重大影响。
另一方面，如果制造组织可以预测其机器的运行状态并采取积极措施防止发生故障，那会怎样？让我们来看看一些生产过程在高温和恶劣环境中进行，材料劣化和腐蚀普遍存在的情况。结果，设备变形。如果不及时解决，可能会导致重大损失和制造过程的停止。机器视觉系统可以实时监控设备，并根据多个无线传感器预测维护，这些传感器提供各种参数的数据。如果指标的任何变化表明腐蚀/过热，视觉系统可以通知相应的主管，然后他们可以采取先发制人的维护措施。
货物检验
制造业公司可以使用机器视觉系统来检测物理产品中的故障、裂缝和其他瑕疵。此外，在制造产品时，这些系统可以轻松检查准确可靠的组件或零件尺寸。货物图像将由机器视觉系统捕获。经过训练的机器视觉模型将这些照片与可接受的数据限制进行比较，然后通过或筛选掉货物。任何错误或缺陷将通过适当的通知/警报进行沟通。如此制造商就可以通过机器视觉自动化的来提升产品质量。
条形码扫描
制造商可以通过为机器视觉系统配备增强功能（如光学字符识别（OCR）、光学条形码识别（OBR）、智能字符识别（ICR）等，实现整个扫描过程的自动化。与照片标签中包含的OCR文本一样，可以根据数据库检索和验证包装或文档。这样，信息不准确的产品可以在出厂前自动识别，从而限制误差幅度。此过程可用于应用有关药品包装、饮料瓶标签和食品包装信息（如过敏或有效期）的信息。
3D视觉系统
机器视觉检测系统在生产线中用于执行人类认为困难的任务。在这里，系统使用高分辨率图像创建组件和连接器引脚的完整3D模型。当组件通过制造工厂时，视觉系统从各个角度捕获图像以生成3D模型。当这些图像被组合并输入AI算法时，它们会检测到任何错误的线程或与设计的微小偏差。该技术在汽车、石油和天然气、电子电路等制造业中具有很高的可信度。
基于视觉的模切
制造过程中最广泛使用的模切技术是旋转和激光模切。旋转使用硬质工具和钢制刀片，而激光使用高速激光。虽然激光模切更准确，但切割坚韧的材料很困难，而旋转切割可以切割任何材料。
为了切割任何类型的设计，制造业可以使用机器视觉系统进行与激光切割一样精确的旋转模切。将设计图案馈送到视觉系统后，系统将指导模切机（无论是激光还是旋转）执行精确切割。
机器视觉在人工智能以及深度学习算法的辅助之下，能够有效地提升制造业的工作效率和高精度要求，在这种模型、控制器和机器人技术结合起来之后，就可以监控制造业生产供应链内发生的所有情况，从装配到物流，这期间需要人工来互动的需求极少，这就避免了手动程序造成的失误，可以让企业员工能够专注于更高层次的认知活动，因此，机器视觉对于制造业的重要性是不可替代的，他将是一次新的变革。
