e-works Research：2025年工业机器视觉生态地图-机器之眸推动制造升级报告

工业机器视觉，简单来说，是运用图像处理技术，模拟人类视觉功能，实现对工业场景中物体的精准感知、深入分析以及快速决策。其工作流程一般包括以下几个步骤:1.图像获取:相机在特定光源的照射下，对工业产品或场景进行图像采集。这一过程中，相机、镜头、光源的选择都对成像质量影响深远。2.图像处理:工业机器视觉的核心环节，包含了图像预处理、特征提取、决策分析等。在这一过程中人工智能算法如深度学习、机器学习发挥着越来越重要的作用。例如，深度学习中的卷积神经网络(CNN)能够对复杂物体和场景进行高精度识别。此外，图像处理技术还涉及对图像的增强、复原、校正等操作以满足不同工业场景的需求。3.输出结果与执行:经过处理分析得出的结果，将被传输至执行机构，如机器人、自动化生产线设备等。执行机构根据这些结果进行下一步操作，诸如分拣、装配、调整等。这一环节确保了机器视觉系统的决策能够快速、准确地转化为实际的工业操作，从而实现生产过程的自动化和智能化。工业机器视觉的工作流程不仅体现了技术的先进性，还展示了其在实际应用中的高效性和灵活性。从图像获取到最终的执行操作，每一个环节都紧密相连相互协作，共同构成了一个完整的自动