机器有眼？非也，这里指的是一种图像处理技术，名为“机器视觉”。它能在一组视图内，自动实现对扫描对象的功能，因此，有望被引入工业制造，与多种智能系统融合发展。
机器视觉技术是软件和硬件的结合
据美国商业资讯网站6月22日来自都柏林的报道，全球机器视觉市场正处于迅速发展之中，预计到2025年年底，市值将超过192亿美元。
人眼视物，本质上是一个复杂的光传递过程，物体反射光线，经由角膜、晶状体、玻璃体折射后，在视网膜上成像，再经椎体和杆状细胞传导，神经才可感知。但机器视觉和人眼视觉大不相同，它依赖各种模块组件协同工作，收集复杂数据，最后依据先验知识给出分析结论。
机器视觉技术是软件和硬件的结合，主要组成部分包括照相机、摄像头、图像传感器、视觉处理和通信设备。完备的系统能捕捉任意对象的图像，并根据质量和安全性的不同参数来分析它们。一旦与智能设备结合，如无人驾驶汽车、无人机或智能机器人等，可为设备提供操作控制，帮助其捕捉和处理图像，并测量决策所需要的各种特殊数据。
简而言之，机器视觉技术在解决复杂工业任务方面十分可靠。而且，与各类机构或教育场所中应用的普通视觉系统相比，工业机器视觉系统更加健全，稳定性和准确性更高，成本也比军队、航空、国防和政府的应用系统更低。媒体预计，这些因素将致使该技术在工业部门的适应性更强。此外，正由于工业领域使用了机器视觉系统，越来越多的其他技术也在寻求与之融合，从而强化了机器视觉技术市场的蓬勃发展之势。
帮助人们进行产品检查和智能分类
那么工业机器视觉系统具体如何发挥作用？
澳大利亚的科技媒体举了这样一个例子，工人可以在生产线或车间中安装摄像头，对生产过程进行实时监控。机器视觉系统就可以帮助人们进行产品检查和智能分类，并为工厂机器人提供导航。在全自动生产流水线上，该技术的加入将帮助工厂机器人解释它们所“看”到的一切环境，使它们能独立地四处活动。而辅助识别环境，本质上就是不再通过直接编程而解决机器人遇到的问题，从而大大节省了生产时间与成本。
在检查生产原材料和最终成品质量是否有缺陷时，机器视觉系统特别有用。比如，一旦发现问题，它会即刻定位问题的所在，并通知生产线解决该问题。
除了检查，机器视觉还能通过识别标签来追踪生产流程。其中，照相机可以读取标签，获取指导产品登记、确认处于供应链哪个阶段等关键信息。智能摄像头和传感器可以完成数字化信息传输，解码它们所获得的信息，免除人力解释的成本。最后，机器自身可决定是否要与中央控制系统通信，传输信息。机器视觉技术所依赖的工业系统成本低，且便于使用，对于那些想简化自动化生产流程的创业者而言，确实是一个不错的选择。
亚太地区在机器视觉技术市场的占有率最大
一旦使用，机器视觉技术就会成为智能工厂的核心，它基于通信网络和智能信息组织网而建成的特性，将使其成为工厂的“眼睛”，使机器人灵活地控制生产流程，从而减少人为误差带来的损失。
由于图像处理设备完成了捕获、采集和交换数据的过程，在互联生产过程中，这些数据都可以传输到价值链，触发更多智能行为。例如，检测生产设备的磨损状态，维护工厂设施，提醒管理者提前订购生产部件等。未来，视觉系统设备各部件的尺寸将变小，而速度、精度、分辨率会显著提高，因此普及率也会在几年内急剧增长。
统计数据显示，整个2015年，亚太地区在机器视觉技术市场的占有率最大，这归功于该地区大规模生产实践所提供的大量机会。工业扩张，以及对创新的巨大包容力，都促进了各种技术在亚洲的繁荣与发展。中国、日本、韩国和印度都被认为是新技术浪潮即将到来的潜在新兴市场。
当然，目前全球用户对视觉技术的飞速发展还缺乏匹配认知，行业发展必然面临挑战。此外，系统依赖的集成电路相当复杂，对制造商而言是个难题，这也限制了市场实现更平稳的增长。然而，依然有媒体指出，预测期内，该技术市场的最快增长速度可达10.4%。因为，亚太地区不断增长的制造业，正越来越关注与机器视觉有关的研究活动，所投入的经费支出预计将刺激该技术在亚太市场的成长，进而推动全球市场成分发生变化。
