在科學和技術的快速發展下，我國開始工業4.0時代，同時提出了“智能制造2025”的發展綱要，人類活動逐漸開始被機器人所代替，進而數據是人與機器之間的最佳紐帶。機器人視覺對數字、文本或更加復雜的數據如音頻、視頻和圖像有強大的處理能力，廣泛應用在現實生活中的各個領域。

那么，什么是機器視覺？

計算機視覺是通過計算機、軟件、機器人或其它任何設備獲取、分析及處理圖片的技術。計算機視覺旨在幫助這些設備根據所獲信息進行“可視”和回應。計算機視覺系統主要有以下幾個方面組成： 相機、 板 卡、軟 件 包、工業相機、工業鏡頭、光源、輔助產品、圖象處理系統 、光學系統。

下面，通過實例聊一聊計算機視覺在生活中的應用。

1. 視覺檢測

工業4.0時代，針對市場零件生產越來越趨于精密化，而用人成本不斷增高，人工效率及穩定性也不高，誤檢、漏檢比率高。在目前的市場，推出基于機器視覺的檢測方法，檢測原理是通過CCD相機拍照，軟件進行圖像分析，這種方法高效、高速、非接觸的檢測。

2、醫療業

對醫療保健領域人士來說，毋庸置疑的是，在他們獲得更好的診療工具或提高診斷和治療水平的所有途徑中，通過機器人視覺形成醫療圖像并加以分析，有助于預診和治療。例如，結腸鏡檢查應用計算機視覺技術降低了結腸癌死亡率。

3、零售業

計算機視覺在實體店鋪中也得到越來越多的應用，尤其在提升顧客體驗方面。在實體商店中使用此手機應用程序，產品會得到視覺化呈現，而你也可以看到其它相關產品。

4、銀行業

說到在銀行業的應用，使用機器學習應用圖像識別來分類和提取數據、監管文件授權（如身份證和駕駛證），可提升遠程用戶體驗并保障安全。

5、面部識別

面部識別是指通過深度學習算法描繪和儲存電子身份。據稱系統可自主學習識別貓的圖像，而且并不需要知道貓的外形。

6、無人機火災監測

計算機視覺同樣在安全領域市場上獲得了廣泛多樣的應用。無人機可利用計算機視覺、使用紅外線圖像增強人類的森林火災監測能力。先進算法對視頻圖像特點進行分析，如動作和亮度，從而監測火災。該監測系統提取和分析特定圖像，有助于識別模型和分辨林火與動態的區別。后者很容易被識別為火災。同時，無人機代替消防隊員在危險區域進行監測和研究，有助于保障其安全和提升效率。無人機借助先進算法對濃煙和火勢進行分析，以評估災情蔓延的風險。

那么，計算機視覺對人類意味著什么？

計算機視覺應用于各個領域，方便了人類的生活，增加了安全性，有利于促進人類發展和進步。但是，深度學習和機器學習算法的能力會導致在隱私和道德問題相關擔憂。這就要求全球各方的集體監管人，讓機器人視覺伴我們同行。

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