70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：①目标制导的图像处理；②图像处理和分析的并行算法；③从二维图像提取三维信息；④序列图像分析和运动参量求值；⑤视觉知识的表示；⑥视觉系统的知识库等。机器视觉的阿喀琉斯之踵：据麻省理工《技术评论》报道，来自谷歌和OpenAI研究所的研究人员发现了机器视觉算法的一个弱点：机器视觉会被一些经过修改的图像干扰，而人类可以很容易地发现这些图像的修改之处。机器视觉特点：⒈摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像；⒉零件的尺寸范围为2.4mm到12mm，厚度可以不同；⒊系统根据操作者选择不同尺寸的工件，调用相应视觉程序进行尺寸检测，并输出结果；⒋针对不同尺寸的零件，排序装置和输送装置可以精确调整料道的宽度，使零件在固定路径上运动并进行视觉检测。机器视觉的应用：智能交通管理系统。深圳多显机器视觉设备
机器视觉软件选型要点：
1、编程和操作方便 简练、直观的图形界面是简单运用和设置的要害。当今机器视觉商品之间的主要区别在于他们的图形接口。接口大概从“设置”和“操作”这两方面来评估。对一个工程师来讲，它大概十分复杂，而关于一个操作者来说应十分简单。
2、像素精度 视觉体系的分辩率是体系能分辩的较小特征。例如，“1”的视觉规模(FOV)运用一个640x480像素的计算机图象将得到1/640的分辩率或0.00156’’。实际上，机器视觉算法具有亚像素的才能。也就是说，这些算法可以丈量或得出比一个像素更小的单位。 多显机器视觉生产厂家根据自动装卸机制，可以实现分工或单站检测。
机器视觉产品小型化；产品的小型化趋势让这个行业能够在更小的空间内包装更多的部件，这意味着机器视觉产品变得更小，这样他们就能够在厂区所提供的有限空间内应用。例如在工业配件上LED已经成为主导光源，它的小尺寸使成像参数的测定变得容易，他们的耐用性和稳定性非常适用于工厂设备。机器视觉集成产品增多；智能相机的发展预示了集成产品增多的趋势，智能相机是在一个单独的盒内集成了处理器、镜头、光源、输入/输出装置及以太网，电话和PDA推动了更快、更便宜的精简指令集计算机(RISC)的发展，这使智能相机和嵌入式处理器的出现成为可能。同样，现场可编程门列阵(FPGA)技术的进步为智能相机增添了计算功能，并为PC机嵌入了处理器和高性能桢采集器，智能相机结合处理大多数计算任务的FPGA，DSP和微处理器则会更具有智能性。
机器视觉行业前景预测：
1、行业发展阻碍因素 机器视觉产品在中国市场应用的主要障碍有：预算限制、不易使用、工程实施资源限制、操作人员的接受程度、视觉技术的了解、相对于其他自动化项目的优先级别不够高。其中由于对视觉技术不够了解以及预算的限制是当前应用中较突出的阻碍因素。
2、行业发展前景预测 目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始普遍出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。 视觉系统具有****的元件检验、识别和引导能力。
智能相机的发展预示了集成产品增多的趋势，智能相机是在一个单独的盒内集成了处理器、镜头、光源、输入/输出装置及以太网，电话和PDA推动了更快、更便宜的精简指令集计算机(RISC)的发展，这使智能相机和嵌入式处理器的出现成为可能。同样，现场可编程门列阵(FPGA)技术的进步为智能相机增添了计算功能，并为PC机嵌入了处理器和高性能桢采集器，智能相机结合处理大多数计算任务的FPGA，DSP和微处理器则会更具有智能性。由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统普遍地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。用于视觉检测的深度学习一直处于颠覆性技术的较前沿。山西GPU机器视觉设备
机器视觉系统可以通过图像拼的方法或者通过折反射光学元件实现。深圳多显机器视觉设备
许多视觉系统被部署在制造环境中，这意味着它们暴露在各种各样的环境影响下，从污垢、湿度和温度到机械和电磁效应。有许多可用的防护罩，可以防止灰尘和湿气的侵入。镜头组件的机械稳定性对于避免模糊和确保可靠和可重复的测量至关重要。大多数用于机器视觉应用的镜头都是用金属外壳和聚焦机制制造的，以保证镜头的稳定性。许多镜头也提供了抗冲击和振动特性，使他们适用于恶劣的环境。镜头制造商已经提出了一系列的设计方案，其中一些获得了关键，以限制镜头玻璃由于振动和冲击而移动所产生的图像位移。这些包括使用锁定螺钉来防止焦点和光圈的移动，甚至是固定光圈的移动，以及透镜体中所有元件的粘接。深圳多显机器视觉设备
