機器視覺是一項綜合技術，包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術(圖像增強和分析算法、圖像卡、I/O卡等)。

機器視覺比人眼視覺有著高度自動化、高效率、高精度和適應較差環境的優點，能夠察人眼力所不及，行人力之不可為。因而，機器視覺有著廣泛應用，如在識別、檢測、測量和機械手定位等工業應用領域。

全球機器視覺發展現狀

近年來，隨著全球工業4.0變革的興起，機器視覺的發展也十分迅速。公開資料顯示，2015年全球機器視覺市場規模約42億美元，同比增長10.5%。其中，美國是全球最大的機器視覺市場，占到50%的份額；中國市場規模達3.5億美元，近五年復合增長率26.6%。機構預測，2018年全球機器視覺系統及部件市場規模達到50億美元。

在國際上，機器視覺在發達國家已經過了爆發式增長階段，進入穩定增長期。美日處于領先地位，已較為成熟。就全球份額來說，北美占全球市場份額的半壁江山，普及率高。龍頭品牌康耐規、基恩士領跑，其中美國康耐視專注機器視覺領域，在全球汽車行業應用占據了40%左右市場份額，在半導體設備制造領域占近80%的市場份額。

在中國，機器視覺在國內起步較晚，真正工業應用也就十幾年的時間，滲透率還處在較低水平。隨著我國適齡勞動力減少，人工成本上漲速度超GDP增速，我國人口紅利拐點已經來臨，以及中國制造業轉型升級、產品質量提升帶來必然要求都將推動機器視覺進入黃金發展期。目前系統集成及設備是國內企業最有優勢的環節，低端競爭激烈，未來行業將向高端發展。

細分領域場景應用廣泛

在無人機領域，機器視覺是無人機實現無人的首要解決問題。大疆Phantom4的面世掀開了機器視覺進入了實用場景的序章。智能跟隨依靠機器視覺躲避障礙，依靠機器視覺識別目標，機器視覺的應用使得Phantom4不再是一臺提線木偶，而是擁有了有一定自主飛行能力的空中機器人。

在機器人領域，如果說工業機器人是人類手的延伸、交通工具是人類腿的延伸，那么機器視覺就相當于人類視覺在機器上的延伸。機器視覺實現了對工件尺寸、形狀、顏色等特征的自動判斷和識別，可以讓機器代替人眼做測量和判斷，是實現工業自動化和智能化的必要手段。

在智能安防領域，機器視覺可以通過生物識別、智能事件分析、太赫茲技術三個方法實現智能監管，解放大量人力并大大提升效率，使大海撈針、透視眼成為可能。以智能交通行業為例，機器視覺具有成本低、穩定性強、準確性高、應用范圍廣等優點，目前已經在國內外高速公路和公路的交通監控系統中得到了廣泛的應用,具體體現在車牌識別、車身顏色識別、車型識別、違章識別、車流量統計、流量控制等。

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