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AutoVision机器视觉技术新功能
新版本的AutoVision™软件包含多个增强功能，包括更快速的OCR和定位工具，以及基于网络的HMI终端窗口。该平台现支持将应用移植到基于PC的相机，如GigE千兆以太网相机，客户可在AutoVision™上编辑任务后将其移植到基于PC的方案中。此外，AutoVision1.1版本还改进了OCR字符库，可支持64位Windows 7以及通过串口或以太网输入的串口匹配代码。
3D技术解决机器视觉问题
当前机器视觉主流的检测手段还是依赖2D相机，即从灰度图中提取被测物特征，在X-Y平面内进行测量。当遇到需要高度测量或需要Z方向信息，如需要测高度、测深度、测厚度、测平面度、测体积、测磨损等情况时，2D视觉往往无能为力。甚者在被测物灰度图像对比度较差，无法准确提取被测物特征值时，往往可以考虑通过高度分割进行特征提取并测量，这时，3D视觉技术就成为解决机器视觉问题的重要检测手段。
3D打印、3D机器视觉及光刻印刷的推进应用
DLPC900控制器的界面使用起来非常方便，用户可以通过该界面对微镜进行可靠、高速的控制。由于仅通过单个控制器就可以同时对多个数字微镜阵列进行管理，开发者只要通过一次设计迭代就可以设计出多个高性能系统，设计灵活度较高。
机器视觉—机器人取代四台传统的火焰处理机器人
在Fitz-Thors Engineering Inc.公司向一家一级汽车供应商提供的设计中，配备机器视觉的机器人取代了四台传统机器人。该机器人能够连续工作，从而消除了机器人在传统工作间工作时经常出现的闲置时间。同时，新的机器人方案无需接近传感器，从而使其能够处理更广泛的元件。
机器视觉应用领域—汽车制造行业
随着经济全球化进程的不断加快，中国制造业面临来自全球市场的激烈竞争，为了提高在业界的竞争力，制造商们正在改变原有的生产模式，实施以技术创新的转型升级。汽车行业作为一个自动化程度比较高的高科技行业，很多先进的自动化技术已经成功的运用到该行业各个生产流程中。
基于机器视觉的全自动影像测量仪
现代制造业的飞速发展，对产品的质量要求越来越高，制造业已不仅是简单的产品加工制造，而是到了更加复杂的产品设计和质量的保证上。检测技术是互换性得以实现的必要保障，加工完成后的零件是否满足生产精度的要求，需要通过测量加以判断。
机器视觉企业现状及发展趋势分析
机器视觉是一次技术的革新，依赖于不断扩大的行业需求，成为逐渐崛起的新兴行业。中国的电子制造和代工厂商过去几年正在采购大量自动化设备取代人工，以应对中国愈演愈烈的缺工现象，未来几年这一现象将达到高潮。
下一个机器视觉重要目标市场会是谁?
当前，我国机器视觉市场主要分成三大类，一类是国外强势的机器视觉企业，一类是国企视觉公司，另一类是自主开发的民营企业。相较而言，三者的产品价格有一定差距，个中原因一部分是因为主流技术的差距，另一部分则是国情需要和本土化策略。
当机器有了视觉之后......
一台机器为什么能看到你？因为它有了自己的视觉。机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，Zui终用于实际检测、测量和控制，技术Zui大的特点是速度快、信息量大、功能多。
1秒能识别30次的“超级机器视觉”技术
目前在工业机器人中，佳能的视觉装置“RV500”、“RV300”（2015年7月发布）被广泛用于散装部件拣选等用途，这些装置识别每个工件需要花1.8秒，而此次的技术可大幅缩短这一时间。佳能计划在下一代产品中配备这一技术。
国内机器视觉行业发展状况的分析评估
随着自动化需求的提高和人工成本的提升，机器视觉在工业领域的运用越来越多。在中国，机器视觉应用起源于20世纪80年代，半导体及电子行业是机器视觉应用较早的行业之一，其中大都集中在如PCB印刷电路组装、元器件制造、半导体及集成电路设备等，机器视觉在该行业的应用推广，对提高电子产品质量和生产效率起了举足轻重的作用。
机器视觉走出数据库，什么时候能和人类一样？
机器为什么需要视觉呢？视觉是主要的感官。机器要能够理解人类，提供他们所需的支持，那么它们必须能够在视觉范畴进行观察和表现。具体形式可以是一个帮助盲人“看见”和理解周遭世界的小摄像头，又或者能够准确区分流浪猫、在移动的树枝和窃贼的家庭监控系统。