物联网分析机构IoT Analytics的市场调研显示，由于相机、人工智能（AI）和芯片技术的最新进展，机器视觉正迎来蓬勃发展。在IoT Analytics分析的39个用例中，有七个应用场景被标记为“特别令人感兴趣”，预示着广阔的市场潜力和发展前景。
1. 质量检测：提升生产效率，降低缺陷率
机器视觉最常见的应用之一是缺陷检测，主要应用于质量检测环节。传统的非AI机器视觉系统依赖于包含所有可能缺陷图像的数据库，而今天的AI驱动的机器视觉系统则实现了“异常检测”的突破。富士通在日本的工厂就是一个生动的例子。通过训练AI修复数千张有缺陷的电路板模拟图像，从而生成正常图像，使得工厂检查电路板所需的时间减少了25%。当AI对特定类型的异常检测能力不足时，可以利用生成更多此类型异常的模拟图片，持续优化模型性能。
2. 流程/操作优化：实现更高效的制造流程
机器视觉正在改变制造流程。通过机器视觉，机器人能够以更高的精度和效率完成复杂的任务，甚至完成过去无法实现的操作。 弗劳恩霍夫-设计工程机电一体化研究所(IEM)开发的新型橡胶研磨解决方案就是一个典型的例子。该方案采用三菱电机机械臂、光学激光扫描仪和配备AI软件的控制系统，实现了橡胶材料研磨过程的自动化。研究团队表示，新方法可将橡胶研磨过程的时间缩短40%。
3. 自动驾驶：构建智能交通的基石
机器视觉在自动驾驶技术的发展中扮演着至关重要的角色。从0级（全手动）到5级（全自动），自动驾驶技术正逐步进化。要实现4级或5级的高度自动驾驶，机器视觉系统和AI计算能力必须实现质的飞跃。谷歌Waymo One的自动叫车服务就是一个成功的案例。每辆Waymo One自动驾驶汽车都配备了由五个激光雷达、四个雷达、29个摄像头和AI软件构成的复杂机器视觉系统，实时收集传感器数据并计算最优行驶路线。该系统积累了超过2000万英里的真实驾驶体验数据，为自动驾驶的持续优化提供了坚实基础。
4. 托盘尺寸标注：优化物流效率，降低运输成本
在物流领域，托盘尺寸标注是一个极具潜力的机器视觉应用。创新的3D飞行时间（time-of-flight）技术使得测量装载托盘的尺寸成为可能，可以显著减少手动测量的时间，并最大程度地减少由于尺寸重量不准确而产生的潜在费用。产品包装公司DSSmith与机器视觉公司NeAdvanced和传感器仪表公司SICK合作，在生产传送带的末端安装了摄像头，在托盘被取走之前进行快照，准确提供托盘的尺寸和体积信息。 这将有助于制造商优化生产流程，并帮助承运人更高效、安全地运输货物，从而降低相关成本。
5. 姿态/运动分析：赋能医疗保健，提升诊断精度
机器视觉正在为医疗保健领域带来革新。相机精度和质量的提升，使得姿态/运动分析成为可能。通过相机，无需额外设备即可识别骨骼和关节的位置和方向。这种技术在人体工程学、骨科等医疗保健领域，以及手势交互等方向都有广阔的应用前景。德国相机制造商IDS研发的新型工业相机，生物医学解决方案公司DIERS开发了一种解决方案，通过连续记录设备投射到患者背部的光线，生成脊柱曲率的准确表示，用于检测脊柱健康状况，从而帮助骨科医生检测肌肉系统的不平衡或姿态缺陷。
6. 自动结帐：提升零售效率，改善购物体验
借助机器视觉，自动结账系统可以显著减少结账时间，从而改善零售店的购物体验。初创公司Mashgin开发了一种机器视觉解决方案，能够在无需扫描条形码的情况下识别产品。自动结帐解决方案的实施使得交易量增加了34%，这体现了机器视觉在提升零售效率方面的巨大潜力。
7. 污染物识别：保障食品安全，提升质量控制
污染物识别是食品质量评估的重要环节。 传统的检测方法因需要包含各种可能污染物组合的数据库而面临挑战，而AI技术则能够有效地识别加工食品中的变色、异物和其他异常。冷冻食品公司Apeto在其20多条生产线部署了自动化定性评估解决方案，确保加工食品部门能够成功检测原料中的污染物，保障了食品安全。
