机器视觉（Machine Vision）是一种模拟人眼对环境和事物进行感知和识别的技术，但它使用的是计算机和相机设备。机器视觉系统一般由图像采集设备（如摄像头）、光源、图像处理软件和输出接口（通常是电脑或嵌入式系统）组成。
在图像被采集后，机器视觉软件会对其进行一系列复杂的算法处理，以完成例如物体识别、定位、检测缺陷、计数、测量尺寸等任务。这些算法可以包括图像滤波、边缘检测、纹理分析、颜色识别以及更高级的机器学习或深度学习方法。
机器视觉在很多领域都有广泛的应用：
（1）制造业：检查产品质量，例如检测产品上是否有缺陷或瑕疵。
（2）医疗诊断：用于分析医学影像，如X光、MRI和CT扫描。
（3）交通和内部物流：用于自动驾驶和车辆识别。
（4）安全监控：用于人脸识别或异常行为检测。
（5）农业：用于识别病虫害、分析土壤质量等。
（6）零售业：用于自动结账和库存管理。
机器视觉与人眼的最大不同之处在于，它可以在多个维度和光谱范围内进行分析，甚至包括人眼无法感知的红外或紫外光谱。这使得机器视觉在某些特定应用场景中具有超过人眼的性能。
机器视觉可用于优化物流流程的各个阶段，包括物品和货物的分拣、检查、供应和记录。人工智能和工业相机在其中发挥着关键作用。然而，如果企业还不熟悉这项技术，又该如何开始其自动化之旅？与许多情况一样，关键在于一步一个脚印。
工业相机已广泛应用于各个领域：从设备、工厂和机械工程到医疗技术、农业和物流。它们被广泛用于各种任务，如在线质量检查和一般质量控制。它们与生产线相连，检查产品是否存在偏差或缺陷，以便在产品离开生产车间前对其进行分类。他们还擅长分类和跟踪。通过识别代码、缺陷或其他特征，这些相机可以确保在整个供应链中进行正确的分类和处理。与人眼相比，机器视觉系统的工作速度更快、更准确、更可靠，因为即使在高速运转的情况下，它们也不会遗漏任何细节。此外，员工也可以从 "单调 "的分拣和检查任务中解脱出来，不再需要进行脑力劳动。
随着人工智能（AI）和机器视觉技术的飞速发展，这些先进技术逐渐被运用到内部物流管理中，极大地提高了各个环节的效率和准确性。本文将探讨以AI驱动的机器视觉在内部物流领域的具体应用和多重好处。
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