“機器換人”風口強勁，機器視覺功不可沒。
互聯網的高速發展，使得物流業走勢迅猛，不僅是每年一度的京東溝和淘寶節讓物流人員高壓負重，喘不過氣，就連現在的日常外賣派送，超市派送也使得快遞人員人手不斷速增，美團外賣布局無人物流，京東機器人物流揀貨已開始應用，機器人工作，為人們的生活帶來了巨大的便利性。機器人逐漸成為市場的寵兒。
如今，我們的身邊已然充斥著各種類型的機器人，在制造、運輸、生活等各領域起著非常重要的作用。比如機器人代步車，掃地機器人等。而讓這些機器人擁有一雙智慧雙眼的正是機器視覺技術，得益于機器人產業的規劃發展，機器視覺技術的應用就有非常廣闊的空間。
機器視覺的定義機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺基于仿生的角度發展而來，比如模擬眼睛是通過視覺傳感器進行圖像采集，并在獲取之后由圖像處理系統進行圖像處理和識別。
機器視覺的分類機器視覺主要分為三類：
單目視覺技術，即安裝單個攝像機進行圖像采集，一般只能獲取到二維圖像。單目視覺廣泛應用于智能機器人領域。然而，由于該技術受限于較低圖像精度以及數據穩定性的問題，因此需要和超聲、紅外等其它類型傳感器共同工作。
雙目視覺技術，是一種模擬人類雙眼處理環境信息的方式，通過兩個攝像機從外界采集一副或者多幅不同視角的圖像，從而建立被測物體的三維坐標。雙目視覺技術大致分為機械臂視覺控制、移動機器人視覺控制、無人機無人船視覺控制等方向。
多目視覺技術，是指采用了多個攝像機以減少盲區，降低錯誤檢測的機率。該技術主要用于物體的運動測量工作。在機械臂手眼協調方面，多目視覺技術能夠克服物體捕捉的盲區，使機械臂進行抓取更加有效。在工業機器人進行裝配領域，多目視覺也能夠精確識別和定位被測物體，KUKA機器人示教器維修，進而提高裝配機器人的智能程度和定位精度。
機器視覺的應用機器視覺的應用主要有檢測和機器人視覺兩個方面：
⒈檢測：又可分為高精度定量檢測（例如顯微照片的細胞分類、機械零部件的尺寸和位置測量）和不用量器的定性或半定量檢測（例如產品的外觀檢查、裝配線上的零部件識別定位、缺陷性檢測與裝配完全性檢測）。
⒉機器人視覺：用于指引機器人在大范圍內的操作和行動，如從料斗送出的雜亂工件堆中揀取工件并按一定的方位放在傳輸帶或其他設備上（即料斗揀取問題）。至于小范圍內的操作和行動，還需要借助于觸覺傳感技術。
此外還有自動光學檢查，人臉識別，無人駕駛汽車，產品質量等級分類，印刷品質量自動化檢測，文字識別，紋理識別，追蹤定位。機器視覺技術的應用取代了人工分揀快遞，庫卡機器人，大大提高了效率。除此之外，機器視覺技術還可以讓機械手臂擁有3D視覺能力，依靠視覺導引、定位，KUKA機器人維修，夾取產品。并且在汽車制造、醫療等領域也使用機器視覺系統進行測量和檢測。