近年来，工业随着4.0概念的普及和人工智能、大数据等新技术的不断发展，机器视觉和智能制造成为全行业关注的重点领域。工业机器人增加视觉就相当于拥有了一双“眼睛”，完全可以更灵活地替代人类的工作。工业它在自动化和智能化的过程中起着关键的作用。工业4.0离不开机器视觉，两者相辅相成。
机器人视觉分为2D和3D。通过3D视觉，可以对物体进行3D扫描，获得物体的立体信息。通过算法的精确定位，可以更精确地控制生产过程中材料的使用。
工业机器人视觉的应用
计算机视觉工业应用广泛，主要有四大功能:制导定位、外观检测、高精度检测识别。从行业来看，电子、半导体制造短期仍在。工业视芯的下游应用领域主要是半导体和电子设备的制造。工业对视觉技术有刚性需求。
(1)引导定位:视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置，利用机器视觉对上下料进行定位，从而引导机械臂准确抓取。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉获得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是机器视觉中的视觉定位。工业领域中最基本的应用。
(2)识别:利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，从而识别不同模式的目标和物体。它可以跟踪和收集数据，广泛应用于汽车零部件、食品、医药等领域。
(3)外观检查:检查生产线上的产品有无质量问题，也是人工更换最多的。机器视觉涉及医学领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩缺陷检测、瓶口检测等。
(4)高精度检测:部分产品精度高，达到0.01~0.02m甚至U级，人眼无法检测，必须由机器完成。
机器视觉系统的工作过程
1)工件定位检测器检测到物体已经靠近摄像系统的视场中心，并向图像采集部分发送触发脉冲。
2)图像采集部分根据预设的程序和延时分别向摄像机和照明系统发送启动脉冲。
3)相机停止当前扫描，开始新的一帧扫描，或者相机在起始脉冲到来之前处于等待状态，在起始脉冲到来之后开始一帧扫描。
5)另一个启动脉冲开启照明，照明的开启时间要与相机的曝光时间相匹配。
6)相机曝光后，一帧图像的扫描输出将正式开始。
7)图像采集部分接收模拟视频信号并通过A/D进行数字化，或者直接接收摄像头数字化的数字视频数据。
8)图像采集部分将数字图像存储在处理器或计算机的存储器中。
9)处理器处理、分析和识别图像以获得测量结果或逻辑控制值。
10)处理结果控制装配线的动作，进行定位，修正运动误差等。
工业视觉具有高精度的特点，自然适合制造高性能、精密的专业设备。以半导体制造为例，前中工序都需要。工业视觉的精确定位和视觉测量、电学检查、切割、AOI封装以及制造过程后期对晶片的检查都需要广泛的应用。工业视觉技术。
现在自动化行业对柔性生产的要求越来越高。工业机器人视觉产品会逐渐变得更小，更智能。届时，3D视觉技术可以应用到更多的智能硬件产品上。当然，视觉产品要沉淀下来满足更多行业的需求还需要很长时间。
工业机器人视觉的发展方向
未来，机器视觉的应用将呈现爆发式增长趋势。安全地监控高度自动化驾驶，增强现实，医学图像，机器人工业在视觉、移动互联网等领域有很多计算机视觉的应用。CV芯片的成熟量产，会让人类生活在一个无所遁形的时代。每一个装有CV芯片的摄像头都是一只视力远高于5.0的眼睛，拥有超强的分析判断能力。当然，人工智能的有序应用最终会造福人类。
下图是2014-2018年机器视觉系统及组件全球市场规模预测。图中虚线为年增长率。根据复合增长率，可以计算出2014-2018年复合增长率为8.39%。
从硬件方面来说，需要更好的产品，比如更好的扫描仪，工业从生产和环境适应性的角度来看，这些组件，如相机，可以变成更好的传感器。未来几年的发展方向不仅是技术需要更新，应用拓展也在于对客户应用的深入了解。只有更贴近用户的需求，不断完善自己的产品，才能做出。工业机器人路越走越快，越走越精。
目前，工业机器人视觉的应用行业越来越广泛，比如3D打印、装配、建筑、电子、物流、仓储、制造、医药、农业等。，随着中国制造2025战略的深入，智能工业机器人市场有更大的增长动力，机器视觉是必不可少的核心技术。