在科學和技術的快速發展下，中國開始工業4.0時代，同時提出了“智慧製造2025”的發展綱要，人類活動逐漸開始被機器人所代替，進而資料是人與機器之間的最佳紐帶。機器人視覺對數字、文字或更加複雜的資料如音訊、視訊和影象有強大的處理能力，廣泛應用在現實生活中的各個領域。

那麼，什麼是機器人視覺？

計算機視覺是通過計算機、軟體、機器人或其它任何裝置獲取、分析及處理圖片的技術。計算機視覺旨在幫助這些裝置根據所獲資訊進行“可視”和迴應。計算機視覺系統主要有以下幾個方面組成： 相機、 板 卡、軟 件 包、工業相機、工業鏡頭、光源、輔助產品、圖象處理系統 、光學系統。

下面，通過例項聊一聊計算機視覺在生活中的應用。

1. 視覺檢測

工業4.0時代，針對市場零件生產越來越趨於精密化，而用人成本不斷增高，人工效率及穩定性也不高，誤檢、漏檢比率高。在目前的市場，推出基於機器視覺的檢測方法，檢測原理是通過CCD相機拍照，軟體進行影象分析，這種方法高效、高速、非接觸的檢測。

2、醫療業

對醫療保健領域人士來說，毋庸置疑的是，在他們獲得更好的診療工具或提高診斷和治療水平的所有途徑中，通過機器人視覺形成醫療影象並加以分析，有助於預診和治療。例如，結腸鏡檢查應用計算機視覺技術降低了結腸癌死亡率。

3、零售業

計算機視覺在實體店鋪中也得到越來越多的應用，尤其在提升顧客體驗方面。在實體商店中使用此手機應用程式，產品會得到視覺化呈現，而你也可以看到其它相關產品。

計算機視覺在零售店的應用

4、銀行業

說到在銀行業的應用，使用機器學習應用影象識別來分類和提取資料、監管檔案授權（如身份證和駕駛證），可提升遠端使用者體驗並保障安全。

5、面部識別

面部識別是指通過深度學習演算法描繪和儲存電子身份。據稱，2011年，谷歌設計了一套系統，該系統可自主學習識別貓的影象，而且並不需要知道貓的外形。

6、無人機火災監測

計算機視覺同樣在安全領域市場上獲得了廣泛多樣的應用。無人機可利用計算機視覺、使用紅外線影象增強人類的森林火災監測能力。先進演算法對視訊影象特點進行分析，如動作和亮度，從而監測火災。該監測系統提取和分析特定影象，有助於識別模型和分辨林火與動態的區別。後者很容易被識別為火災。同時，無人機代替消防隊員在危險區域進行監測和研究，有助於保障其安全和提升效率。無人機藉助先進演算法對濃煙和火勢進行分析，以評估災情蔓延的風險。

那麼，計算機視覺對人類意味著什麼？

計算機視覺應用於各個領域，方便了人類的生活，增加了安全性，有利於促進人類發展和進步。但是，深度學習和機器學習演算法的能力會導致在隱私和道德問題相關擔憂。這就要求全球各方的集體監管人，讓機器人視覺伴我們同行。