在以高端装备制造为核心的知识工业4.0的背景下，随着“中国制造2025”战略的深入，机器，智能，工业的工业市场呈现出日益增长的势头，其中在机器、工业中扮演“火眼”角色的视觉，机器，做出了巨大贡献。

　　安全技术一直在发展。当行业完成联网和高清后，智能应用已经成为厂家各安全类别的热门技术，应该说，从2012年开始，安全行业一直在就如何在产品和系统，做智能应用进行深入的研发和探讨，引发了一波技术潮流。如果智能视频分析是智慧安全应用2.0版，那么视觉，机器将开启智慧安全应用2.0时代，这是智能安全新的应用世界。

　　重庆机器视觉检测是正在快速发展的人工智能的一个分支简单地说，机器视觉用机器代替人眼来测量和判断。捕获的目标通过CMOS或CCD传感器转换成图像信号，传输到专用图像处理系统获得捕获目标的形态信息，根据像素分布、亮度、颜色等信息转换成数字信号；图像系统对这些信号进行各种运算，提取目标的特征，然后根据判别结果当场控制设备动作。

　　检测，视觉，机器主要使用识别图像，所以机器视觉在面对识别和车牌时已经广泛使用识别，以智能中的交通industry为例，视觉in机器具有成本低、稳定性强、精度高、适用范围广的优点。目前已在国内外高速公路和公路交通，监控系统广泛使用，体现在车牌，识别识别车身颜色、识别车型、识别违章、交通流量统计、交通流量控制等方面。

　　此时，有些人会想，机器，视觉和深度，之间是否有太多的重叠，他们是否是证券行业中同一概念的不同表达。事实上，如果我们只看监控，视频，的行业，学习算法在视觉，机器，是一个更高层次的应用，因为我们已经掌握了大量基于大量样本收集的数据特征。机器视觉擅长特征感知、图像预处理、特征提取和特征筛选，也就是说机器视觉主要是在特征识别提炼，而深度学习将特征和学习结合起来，比如利用特征感知和提取来预测数据。

　　作为工业，机器人的“大脑中枢神经”，人工智能在过去的几年里一直处于持续高速发展的阶段，工业的很多机器人已经具备了相当高的智能特征，但远未达到人类所设想的智能程度。视觉检测的出现，为工业机器人的腾飞插上了一对翅膀

　　从机器视觉检测系统，的字面意思可以看出有三个部分：机器，视觉系统机器负责机械；视觉由光源实现，工业lens，工业相机、图像采集卡等系统主要指软件，也可以理解为一个

　　系统，视觉，机器的目的是通过机器视觉产品(即光源、镜头、相机，采集卡)将拍摄的目标转换成图像信号，传输到机器视觉Software(即系统的图像，处理来代替人眼的测量、检测和判断。其原理是电脑、图像处理器和相关的设备模拟人的视觉行为，完成人的视觉和系统获得的信息随着微机技术、网络技术和大数据集成技术的发展，我相信在未来，机器，视觉和系统将取代人类完成更艰巨的工作。

　　对工业，的机器人来说，重复作业，并不难，但当它面对一个混乱的环境，时，它就不能再依靠既定的程序在执行，继续工作，也难以满足作业在特殊情况下的需要。如何让工业的机器人更智能，这就需要视觉控制的机器，工业，本地人智能引导系统，把目光放到机器的人身上，让他们能感知到功能。

　　所谓机器，视觉系统是基于系统的一套信息通过安装视觉传感器，让机器人感知分析环境，进而做出判断，可以有效提高生产line的自动化性和灵活性水平，进一步降低企业中的人工成本。