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机器视觉有着巨大的发展潜力
对于生物视觉，人们早就注意到，几乎具有视觉的生物都有两只眼睛，而我们利用双眼同时观察物体时，也会有深度或远近的感觉。立体电影之所以会有逼真的深度感，也是效仿了立体视觉的原理。
机器视觉图像处理之角点检测技术
角点是图像很重要的特征，对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中，也称为特征点检测。
防弹技术：机器视觉产业将超过2016年产业总值
作为一个有利的技术，机器视觉不驱动市场，像水一样流到所有可用的空间。当制造业从美国到亚洲市场，美国的公司通过使用自动化来降低生产成本。今天，根据金字塔影像机器视觉代理主席（坦帕，佛罗里达州）和友邦保险的董事会成员雷克斯李博士，中国正转向视觉引导机器人为美国在10年前同样的原因：保护制造市场份额公司认为成本更低的制造市场在印度、越南、和其他地方。
智能工厂对机器视觉的需求分析
机器视觉在智能工厂中扮演着重要的角色，可以有效增加产能、提升产品合格率。在选择小型机器视觉系统时，传统工业智能相机的优势是体积小、集成度高、便于开发使用；嵌入式机器视觉系统的优势则在于配置相当弹性，可配备较高等级的CPU处理器，支持多通道相机，以及具备高扩展性。是否有更新型态的小型机器视觉系统，可以兼具两者的优点，同时具备降低成本，满足需求越来越严苛与快速的视觉应用考验？
四大机器视觉应用的市场研究
机器视觉早期多用于工厂自动化光学检测，近期随着技术进展，已开始扩大应用范畴，进入虚拟实境(VR)/扩增实境(AR)头戴式显示装置、自动驾驶车、无人机及机器人等创新载具领域，将带动光学影像感测器需求攀升，预估2016年全球光学影像感测器产值约可达32亿4,000万美元，2020年更将上看50亿美元规模。
机器视觉的未来应用之一铁路安全
机器视觉技术使铁路检测自动化，提高了检测的质量和速度，同时降低了整体成本。机器视觉技术为智能交通运输系统提供了快速的自动检测、评估、记录和传输关于铁路设备和部件的各种详细信息。
高分辨率荧光显微技术
在此之前光学显微镜面临的假定局限之一在于无法获得比可见光波长的一半更高的分辨率。这一假定是基于阿贝光学衍射极限，后者是以1873年德国显微镜学家恩斯特•阿贝(Ernst Abbe)提出的方程式为名。今年的诺贝尔化学将得主利用荧光分子规避这一极限，使得科学家们可以以更高的分辨率进行观测。
工业4.0时代 智能工厂将如何改变制造商们的竞争趋势？
对于制造平台的大数据应用，我们需要安全与保护，这样，行业内的人们才会信任这种与工业互联网连接的新型联网技术——工业4.0。可持续经济发展的潜能已经在我们的面前。
工业4.0大势：走向融合
在本次汉诺威博览会上，一家叫”Local Motors”的公司将上述技术用于电动车的增材制造，整个制造的原材料只有塑料和碳纤维两种。虚实结合。激光指示和数字化眼镜，以博世（Bosch）公司为例.
第四次工业革命不只是机器互联
在德国，关于工业4.0的探讨方兴未艾。这一概念Zui早是在2011年的汉诺威工业展上提出，它描绘了全球价值链将发生怎样的变革。第四次工业革命通过推动“智能工厂”的发展，在全球范围实现虚拟和实体生产体系的灵活协作。
典型的机器视觉系统构成要素
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到Zui佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。