机器视觉是人工智能领域里的一个分支，近几年发展迅速，但由于它是一个“幕后角色”，不同于同领域内的机器学习，亮相即吸引无数人的目光，它仍然是一个不为大多数人知道的人工智能发展领域。但是不可否认的是，它是人工智能领域里重要的发展方向，且有着较强的实用性和广阔的应用领域。

人工智能是2017年度中国媒体十大热词之一，国内某公司CEO频繁的说要ALL IN人工智能实现发展的弯道超车，长时间的站台，人工智能这个词终于也被更多人知道。延伸人类的意识与思维，并把人从危险、复杂的工作环境中解放出来，这是人工智能最初的构想。

简单来说，就是机器学习代替人类从事生产操作，解放人力，工作人员只需要拿着智能设备便可操控一切。与之相关的是机器视觉，它可以代替人类从事产品检测类工作，以达到生产、检测智能自动化闭合。

其实，检测一直存在于生产生活中，流水线生产的食品，布料厂染色的布等，食品需要知道是否密封完好，布料是否染色均匀无瑕疵，过往这些都是由人工来检测，质检作为一个工作岗位，已经存在了很多年。

上面举的例子是流水线上的密集型生产，一般公司即便设置了质检岗位，也无法做到全部检测一遍，只能选择抽样检查的工作方法。那精密仪器类和小型电子芯片类的检测又该如何呢？不管是技术上的还是实际操作上，都需要应用技术对技术的检测，而不是简单的人眼分辨出瑕疵那么简单。

比如最近芯片内容很火，拿芯片举例，你如何判断芯片是无损的呢？这就涉及到了机器视觉检测，只要通过扫描分析即可获得答案，精准且耗时少。

不管是密集型产业还是高新技术产业，机器视觉都可以通过数字、3D、颜色等等分辨，可见，机器视觉虽常出现在幕后，但它的实际应用是和机器学习是相辅相成的。

也不管是机器学习还是机器视觉，人工智能领域的实际应用都需要智能触控设备统管操作，人工智能并不是完全的脱离人类，它仍然需要指令与程序设定来完成既定的工作内容。  

触想智能智控设备在机器视觉上的应用体现在元器件功能检测设备和视觉检测设备上，它能辅助检测机器做出对应的检测内容，它在检测数据、储存分析、得出结论等方面拥有优势。在设备安装，工作时长，无故障间隔时间，符合应用场景的外观设计上等，表现俱佳。

产品元器件功能检测设备和视觉检测设备可以满足相对应行业的检测需要，简单分类就是电子行业和其他行业。触想智能触控显示设备从一代到四代可以满足不同环境的应用要求。

工业互联引入微型传动系统战略布局机器视觉赛道

机器人视觉系统是实现工业自动化、工厂智能化的关键零部件之一。他以嵌入式计算机系统为技术载体，利用机器来代替人眼进行各种测量和判断任务，涉及到计算机、图像处理、智能识别、人工智能、光机电一体化等多个领域，对提高制造作业的效率和自动化水平，推动中国“智”造发展进程具有重要作用。如何让工业机械手或机器人“睁开”一双眼睛，使其具有更好的控制精度和灵活性，是众多机器人制造厂家努力的方向。

在工业机器人作业中，主要通过视觉感知周围环境，利用视觉处理器让机器人能够采集物体信息，构成数字化的图像资料，通过计算机系统设备进行数据分析和处理，以此完成机器人与系统间的配合和对事物目标的搬运、跟踪等有效控制，提升工业生产效率。

将视觉技术与单个工业机器人结合的技术已经比较成熟机器视觉导航系统解决方案用摄像头升降或旋转模组来解决这需求，通过精密的计算系统和处理系统，可以模拟生物视觉成像和信息处理方法，从而使机器人更像人类，并且可以灵活地执行操作，识别，比较和处理方案，生成执行指令，然后一次性完成所有操作。视觉导航里面的摄像头组件比较简单，齿轮马达的寿命长、稳定性强，损耗几乎不用担心。

机器人视觉系统在智能工厂中广泛用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。诸如上下料使用机器视觉进行定位，并引导机械手臂准确地抓住它。在半导体封装领域，设备需要根据通过机器视觉获得的芯片位置信息来调整拾取头，准确地拾取芯片并进行绑定。这是视觉定位在机器视觉行业领域中最基本的应用。或是检测生产线上产品的质量，包括尺寸检测，瓶子外观缺陷检测，瓶肩缺陷检测，瓶口检测等。还有识别检测高度集成的可达到0．010．02mm甚至um级的电子电路板等等。

机器人视觉系统发展至今，早已不是单一的应用产品。机器视觉系统的软硬件产品早已逐渐演变发展为产品在生产制造的各个阶段中的重要组成部分，因此，这也就对系统的集成性提出了更高的要求。随着电子控制技术的发展，机器人视觉控制技术也不断的推陈出新。

传统意义上实现视觉导航的VSLAM主要通过两种视觉传感器来获取信息，一是深度摄像头，通过测距实现三维空间感知，也算作一种测距传感器，属于主动光源测距传感器，包括结构光和相位TOF两种。二是双目、多目、鱼眼导航传感器，属于非主动光源传感器，工作机制类似于人眼，根据三角测距的原理，通过分析两个传感器采集到的图像的差异，计算出距离信息。视觉导航技术的优势在于成本较低，最基础的功能仅需要可以采集到清晰环境图像信息的摄像头，以及处理信息的计算单元，搭载训练完成的AI模型，即可实现。较低的物料成本意味着较低的产品价格，更易被消费者接受，用户数量增加便可以不断训练AI模型，形成良性循环。以及双目导航传感器等非主动光源测传感器是通过接受环境光计算距离，理论上可以建图的区域更大。 

视觉导航技术的弊端也同样突出，毕竟硬件条件过于薄弱，正是由于仅靠摄像头来采集信息，主动光源测距传感器由于功率较低，很容易受到环境光的干扰，而非主动光源测距传感器在光线条件不好的情况下几乎无法工作，对光线的要求很高；其次，非主动光源测距传感器和人眼一样，距离越大，误差越大，同时过多的光线数据也让处理单元难以负荷。兆威用摄像头升降或旋转模组来解决这需求，一来解决了成本，另一方面提高了产品的可靠性及寿命，大有可期。