机器视觉在智能制造中的突破：从瑕疵检测到工艺优化

在一条现代化的汽车生产线上，每个车身要经过上千个焊接点。传统方式需要几十名质检员拿着手电筒仔细检查，而现在，几台相机悄无声息地捕捉每个焊点的图像，瞬间完成分析。更令人惊叹的是，系统不仅能识别缺陷，还能预测焊接设备何时需要维护——在质量问题发生前就发出预警。

这就是机器视觉在智能制造中的革命性演变：从替代人眼的简单检测工具，升级为驱动整个制造系统优化的“视觉大脑”。根据国际机器视觉协会数据，全球机器视觉市场规模预计将从2022年的140亿美元增长至2028年的248亿美元，其中制造业应用占比超过60%。

机器视觉：让机器“看懂”世界

机器视觉本质上是通过相机、镜头和图像处理算法，让机器具备识别、测量和定位物体的能力。与我们人类视觉不同，机器视觉能看到更多——从紫外到红外光谱，检测速度可达每分钟上万个零件，精度达到微米级别。

一套完整的机器视觉系统包括“眼睛”（工业相机和镜头）、“视觉神经”（图像采集卡）和“大脑”（图像处理软件）。当相机捕捉到产品图像后，系统会将其转换为数字信号，然后通过算法提取特征信息，最终做出判断。

深度学习技术的引入使机器视觉产生了质的飞跃。传统的机器视觉依赖于工程