随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要。
那机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择呢？接下来咱们就来简单分析分析。
机器视觉技术，是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
机器视觉的定义：机器视觉就是使用光学非接触式感应设备自动接收并解释真实场景的图像以获得信息控制机器或流程。
机器视觉的优势
虽然人类视觉最擅长于对复杂、非结构化的场景进行定性解释，但机器视觉则凭借速度、精度和可重复性等优势，擅长于对结构化场景进行定量测量，举例来说，在生产线上，机器视觉系统每分钟能够对数百个甚至数千个元件进行检测。配备适当分辨率的相机和光学元件后，机器视觉系统能够轻松检验小到人眼无法看到的物品细节特征。
另外，由于消除了检验系统与被检验元件之间的直接接触，机器视觉还能够防止元件损坏，也避免了机械部件磨损的维护时间和成本投入。通过减少制造过程中的人工参与，机器视觉还带来了额外的安全性和操作优势。此外，机器视觉还能够防止洁净室受到人为污染，也能让工人免受危险环境的威胁。
机器视觉在先进无人驾驶系统中的应用
目前，视觉传感器及机器视觉技术被广泛应用到了各类先进无人驾驶系统中。其中，行车环境的感知是基于机器视觉的先进辅助驾驶系统的重要组成部分之一。
行车环境的感知主要是依靠视觉技术感知车辆行驶时的道路信息、路况信息和驾驶员状态，为辅助驾驶系统提供决策所必需的基础数据。其中
道路信息主要是指车外的静态信息，包括：车道线、道路边沿、交通指示标志和信号灯等；
路况信息主要是指车外的动态信息，包括：行车前方障碍物、行人、车辆等；
驾驶员状态属于车内信息，主要包括：驾驶员的疲劳、异常驾驶行为等，通过提醒驾驶员可能发生的不安全行为，避免车辆发生安全事故。
借助机器视觉技术对行车环境进行感知，可获取各种车内、外的静态信息和动态信息，帮助无人驾驶系统做出决策判断。
而目前应用较多的基于机器视觉的先进辅助驾驶系统的关键技术包括：车道线检测技术、交通标志识别技术、车辆识别技术、行人检测技术和驾驶员状态检测技术等。
在未来，随着各类传感器的技术革新、图像处理算法复杂度的降低，机器视觉技术将更好地满足实时性、准确性的要求。
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