许多行业企业高度依赖自动化生产线，如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车及零部件制造等，实现自动加工、组装和检测。自动化生产线，如轴承，机器视觉检测也用于械零件，如轴承。智能产线是自动生产线的升级版。在自动生产过程中，智能生产线可以通过核心自动化大脑自动判断、分析和处理问题。下面小编来与大家简单讲解一下自动化生产线和智能产线特点对比。一、自动化产线的特点如下：1.自动化生产线生产的产品产量应足够大；2.产品设计和工艺应科学稳定.可靠，且长期保持基本不变；3.机器视觉检测在大批利用自动化生产线可以提高劳动生产率、稳定性和产品质量。

机器视觉与图像处理、模式分类和场景分析三个领域密切相关。(1)图像处理主要是根据现有图像获得新图像。由于获得的是图像，其输出结果仍需要分析和解释。（2）模式分类的主要任务是：对“模式”进行分类。这些“模式”是指事物的一组属性或者说特征。通过这些属性特征，机器视觉检测将其划归为已知类中的某一类，也就是识别出了这个事物。(3)场景分析的重点是将简单的描述转化为更复杂、更详细、更有利于我们判断或得出结论的描述。机器视觉检测这些输出描述深化了输入描述，进一步解释了事物之间的深层联系。

机器视觉系统通过光学系统将被摄对象转换为图像信号，机器视觉检测然后将图像信号传输到图像采集卡，并根据像素分布、亮度、颜色等信息转换为数字信号。图像处理单元可以有效地计算这些数字信号，并获得拍摄目标的特征值，从而指导设备根据判断结果执行相应的操作。机器视觉是用机器代替人眼来测量和判断。本质上，机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用。这些决策是通过使用光学系统、工业数码相机和图像处理工具来实现的，机器视觉检测通过指挥特定的设备来模拟人类的视觉功能并做出相应的决策。

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。在半导体包装领域，设备需要根据机器视觉获取的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并绑定，这是机器视觉工业领域视觉定位基本的应用。事实上，物体分拣应用是基于识别和检测后的一个环节，机器视觉检测通过机器视觉系统处理图像，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件外貌瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。机器视觉上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等硬件和软件供应商，中游有集成和机器设备供应商，下游应用广泛，机器视觉检测主要下游市场包括电子制造业、汽车、印刷包装、烟草、农业、医药、纺织运输等领域。

生产和制造业的未来。在电子产品生产车间，各种芯片和元件的尺寸已经从几毫米减少到几十毫米，从几微米减少到几十微米。在机器视觉系统的指导下，零件的焊接和组装与生产机器人的操作一样准确。由于零件的尺寸和质量已经减少了几百倍，装配速度大大提高，可以每秒钟完成一次。机器视觉检测生产效率提高了100倍。在装配线运行的10秒内，机器视觉检测可以生产出一种包含数千个零件的电子产品。工业4.0概念的受益者是中国，制造业的发展是中国的国家战略。2025年中国制造业表明了政府的动机和决心。一旦启动，它将迅速改变局面，中国的工业也将达到一个新的高度。