实时机器视觉软件是一种应用程序，可以即时处理和分析来自相机或传感器的视觉数据，从而能够立即做出决策。它将计算机视觉算法与高速处理相结合，可以在捕获图像或视频流时对其进行解释，通常具有最小的延迟。该软件通常用于自动化、机器人和工业系统，在这些系统中，及时响应至关重要——例如检测生产线上的缺陷或引导机器人手臂。核心组件包括图像采集（捕获帧）、预处理（提高图像质量）、特征提取（识别边缘、形状）和决策逻辑（根据分析触发动作）。
从技术上讲，实时机器视觉依赖于优化的算法和硬件来处理严格的时序约束。例如，卷积神经网络 (CNN) 可能会检测视频馈送中的对象，而 Canny 或 Sobel 算子等边缘检测算法可以识别图像中的边界。为了最大限度地减少延迟，开发人员通常使用轻量级模型或硬件加速器，如 GPU、FPGA 或专用视觉处理器。OpenCV、TensorFlow Lite 或 ROS（机器人操作系统）等框架为图像滤波、模板匹配或光流分析等任务提供库。延迟至关重要：如果系统每秒处理 30 帧 (FPS)，则必须在 33 毫秒内分析每一帧。相机输入和处理管道之间的同步也是避免丢帧或延迟输出的关键。
实际应用非常广泛。在制造业中，实时视觉系统检查产品的缺陷——例如检查电路板上的焊点——而自动驾驶汽车则使用它来识别行人或车道线。医疗设备可能会使用它来跟踪手术过程中的手术工具。构建此类系统的开发人员必须平衡速度和准确性。例如，食品包装线可以使用阈值算法来发现未对齐的标签，并在带有相机模块的 Raspberry Pi 等嵌入式硬件上运行。挑战包括处理不同的光照条件、运动模糊或高吞吐量环境。通过利用高效的代码、并行处理和特定于硬件的优化，开发人员可以创建在瞬间对视觉数据采取行动的系统，而不会牺牲可靠性。