机器视觉是一种人工智能领域的技术，旨在使计算机系统能够理解、解释和处理视觉信息，就像人类的视觉系统一样。这一领域的目标是让计算机能够感知和理解图像、视频和视觉数据，并进行相关的决策和任务。
根据ABI Research的最新报告指出，直至2027年，机器视觉(Machine Vision)将成为汽车、医疗保健、制造、零售、智能建筑、智慧城市、交通与物流等主要市场，数字化和自动化的关键支持技术。预计将达到360亿美元市场规模
目前，机器视觉传感器在当代的应用可谓是越来越广泛，如何选择机器视觉传感器是值得我们好好学习的，现在我们就深入了解如何选择机器视觉传感器。
缺陷检测加速应用是一种机器视觉应用，可使用 Xilinx Vitis 视觉加速计算机视觉功能库自动检测缺陷、产品（例如水果、PCB）的成熟度以及在高速工厂管道中进行分类。
参与本期主题，您将看到来自赛灵思的 Vitis 和 Kria SOM 平台在工业、医疗以及视觉方向的最新方案与技术。另外还邀请到了来自上海联影医疗科技以及雪湖科技的精彩案例分享。
工业市场和医疗市场上的各类视觉应用，都期待摄影机的尺寸、速度、智能性和功耗水平能获得改善，特别是工业应用还对安全性、扩展温度效能和生命周期，有着更额外的要求。本文将探讨机器视觉、工厂自动化和机器人技术等应用中的部分此类需求。
鉴于DNN 在研究和技术方面的巨大投资，很明显，DNN 作为首选解决方案的适用范围，将会继续迅速扩大。然而，在可预见的未来，许多应用将通过传统技术（包括其他形式的机器学习）或通过深度学习和传统算法的组合，来获得最好的解决方案。接下来，我们就一起了解一下，深度学习在机器视觉中的典型应用。
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机器视觉系统中，镜头相当于人的眼睛，其主要作用是将目标的光学图像聚焦在图像传感器（相机）的光敏面阵上。视觉系统处理的所有图像信息均通过镜头得到，镜头的质量直接影响到视觉系统的整体性能。下面对机器视觉工业镜头的相关专业术语做以详解。
“人们常说眼睛是心灵的窗户，带着你我看清现实世界。”在工业发展中，工业智能化替代了人类的手脚，而机器视觉就是智能化的眼睛，让其更精准的解决工业场景需求。同时智能化物联网时代不断发展的今天对机器视觉产生了更高的要求。
用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量，因此机器视觉技术广泛应用于工业检测（机械零部件的尺寸和位置测量）、机器人视觉、人脸识别、车牌识别、自动光学检查、无人驾驶汽车、追踪定位等领域