当您考虑到典型工业过程中涉及的每个步骤时，不难发现机器视觉可以改善操作的每个方面。
为了制造单个汽车零件，人与机器共同协作以采购原材料，评估其质量，将它们运输到工厂进行加工，并在每个制造阶段将这些物品移至整个工厂。他们可以通过质量检测流程成功看到它，然后再次出门，在那里等待至少一段旅程。稍后，零售商或用户会收到它。
无论该产品处于静止状态，运输中还是尚未组装，机器视觉都提供了一种自动处理产品的方法。它提高了每个部门（例如装配）的效率，并保持了更高和更一致的质量水平。
企业将机器视觉添加到其工作流程中
某些应用程序很简单，例如在仓库地板上放置一条生产线，以使无人驾驶车辆安全行驶。其他机器视觉工具甚至更复杂，尽管即使简单的示例也可以改变游戏规则。
工业界中一些令人兴奋的机器视觉示例涉及曾经被认为很难或不可能外包给机器人的任务。如前所述，从仓库的垃圾箱中拣货是一个过程，当涉及到错误时，它具有固有的风险。履行方面的错误使商誉和客户付出了代价。
鉴于产品损坏，物品位置和SKU略有变化是该领域的错误来源，因此采用机器学习进行垃圾箱拣选是很自然的选择。
如今已经有近100％的自动拣选机器人可用，它们可以安全地导航，检测垃圾箱中的零件和产品，使用机械臂进行正确的拣选并将拣选运输到集结或包装区域。
这意味着公司在运输损坏的商品或看起来与客户订购的商品相似但不完全匹配的错误的SKU时，风险要小得多。
自动化的质量保证和检测是机器视觉和IoT的另一个方面，它正在迅速普及。
在某些现代制造环境中，即使不牺牲人工，它也可以帮助雇主实现质量检测流程的自动化并改善结果。取而代之的是，自动化检测站负责处理这一优先级较高的工作，而员工则需要学习更多的认知要求技能。
到2025年，协作机器人将有可能在所有机器人技术销售中占据34％的份额。这在很大程度上是由于机器视觉的改进以及为消除现代工业中尽可能低的效率，不准确性和浪费所致。
机器视觉与第四次工业革命
期望机器视觉在未来几年继续发展，并进一步推动工业4.0，许多人称之为第四次工业革命。眼睛已经接受有关具有机器视觉功能的嵌入式和板级图像处理功能的新型，低成本产品的培训。
机器视觉功能将导致物联网和机器视觉的更广泛采用，以及企业利用数字智能的新方法。
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