工业机器视觉系统构架主要分为硬件设备和软件 算法两部分，其中硬件设备主要包括光源系统、镜头、智能相机、图像采集卡和视觉处理器；软件包中核心算法主要包括传统的数字图像处理算法和基于深度学习的图像处理算法。

机器视觉技术在工业制造环节中的应用优势：

1.可以实现更可靠的产品质量检测和实时监控，有效避免人工检测过程中的主观性和个体差异；  

2.检测精度可以达到亚微米级别，突破了人眼的物理限制，并且可以在整个产品生命周期中检查产品的外观，标签和完整性;  

3.不断优化数字图像处理和计算机视觉算法，在软件系统级别提供更广泛，更高效的检测功能，以补充机器视觉硬件系统的检测功能；  

4.避免检查员与被检测物体直接接触，以防止物体被人为损坏，避免消耗检测系统的机械零件和维护成本； 防止物体被污染；  

5.采用机器视觉技术的机器人或机械臂可以根据机器视觉系统提供的位置和方向信息，智能地抓取工件，广泛用于食品，医疗，制药和包装行业，扩大了生产和制造的灵活性；  

6. 减少人员在现场进行操作的时间，有效避免操作员的听力受损和身体机能下降，从而确保了操作员的个人生活。

工业机器视觉系统的五大未来发展趋势：

1.工业相机中的视觉传感器在结构设计优化;

2.中不断进行优化,嵌入式视觉系统的应用提高了工业现场的编程效率;

3.设备端深度学习模型不断地被压缩和加速;  

4.设备端计算能力的提高;  

5. 将计算机视觉和机器人技术相结合以提高机器人视觉的自适应性。