正当电子设备在人们的日常生活中变得日益重要，我们也发现越来越多的设备应用因为没有足够强大的视觉功能而失败，如在空中发生碰撞，机器人吸尘机吸掉不该吸的东西。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，旨在赋予机器可媲美人类的视觉。随着研究人员应用专门的神经网络来帮助机器识别和理解现实世界的图像，机器视觉在过去几年取得了巨大的进步。如今的计算机在视觉识别上能够做到各种各样的事情，从识别网络上的猫到在诸多的照片中识别特定的面孔。

机器视觉是一门学科技术，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。机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉的应用领域是指在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。

近年来，机器视觉检测技术已经有了很大发展，现在在很多情况下能与人们的解读能力相媲美。使用复杂的自学视觉算法，当前的技术能够以与人脑执行任务相同的方式处理影像。如果提供内建附加信息的图片库，智能软件可自学在哪里发现错误，智能视觉检测设备，而无需任何人编写任何一行程序代码。这些附加信息可以指出哪些产品是好的，哪些是坏的，或显示缺陷位于何处，且即使是改变设计的产品也能被快速辨识，在任何情况下，机器视觉都可以匹敌甚至超越我们眼睛和大脑的视觉检测能力。

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