从理论初探到智能制造的核心力量，推动多个行业自动化和智能化升级
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉可以根据图像的获取方式和应用场景的不同分类为单目视觉技术、双目视觉技术和多目视觉技术。
中国机器视觉行业发展主要经历了三个阶段。20世纪80年代至90年代的起步阶段，80年代，随着计算机图像处理技术和CCD图像传感器的出现，机器视觉技术开始在国际上萌芽，并逐渐进入中国。这一阶段，中国开始接触和了解机器视觉技术，但应用较少，主要停留在理论研究和初步尝试阶段。
20世纪90年代至21世纪初的发展阶段，90年代，随着计算机处理能力的增强和算法的不断优化，机器视觉技术开始在中国加速发展。大量海外机器视觉企业进入中国市场，带来了先进的技术和解决方案，推动了中国机器视觉产业的发展。特别是在3C电子产品检测领域，中国对机器视觉技术的需求激增，驱动了技术的快速迭代和应用场景的拓展。
21世纪初至今的高速发展阶段，进入21世纪，特别是近十几年来，中国制造业快速发展，机器视觉作为工业自动化的关键技术装备，得到了迅猛发展。中国政府部门出台多项政策，支持智能制造行业的发展，为机器视觉技术提供了良好的发展环境。中国本土机器视觉企业迅速崛起，如海康威视、大恒科技、天准科技等，在核心零部件和独立软件算法方面进行了大力投入，提升了整体品牌竞争力。机器视觉技术广泛应用于3C电子、汽车与零部件、新能源、半导体、医疗制药等多个领域，推动了这些行业的自动化和智能化升级。
自动驾驶技术引领机器视觉智能化，加速机器视觉市场扩张
机器视觉行业产业链上游主要为光源、镜头、工业相机、图像采集卡、软件算法、半导体芯片等。中游为系统集成、整机装备制造商，负责将上游的零部件整合成完整的机器视觉系统，并应用于多个领域。下游为机器视觉应用领域，主要包括自动驾驶、工业视觉、人机交互、智能安防、医学领域、虚拟现实、图像自动解释、物体自动识别等。未来，机器视觉将不断拓展新的应用场景和领域，以满足不同行业的需求。
相关报告：智研咨询发布的《中国机器视觉行业市场竞争策略及未来发展潜力报告》
工业相机是机器视觉系统的核心部件，其本质是一个光电转换器件，主要功能是将收到的光信号转变成有序的电信号，然后再通过模数转换并送到处理器以合成图像，并进一步进行处理、识别和分析。目前市面上的工业相机主要有工业线扫描相机、工业面扫描相机、3D相机以及智能相机等类型。随着5G、AI等新一代技术的创新发展，机器视觉逐渐从2D升级到3D，对工业相机的技术要求也在不断提高。未来，工业相机将更加注重高精度、高速度、高稳定性等性能指标的提升。
图像采集卡是构建完整的机器视觉系统的一个重要部件，其功能是建立和前端相机中的连接，管理相机控制信号，从相机中获取数据，并将其转换成计算机能处理的信息。随着高速数据传输接口（如PCIe、USB 3.0）和高分辨率图像传感器的普及，图像采集卡的性能和功能得到了显著提升，能够捕捉高清晰度视频和实时处理压缩数据。2023年，中国图像采集卡市场规模达6.23亿元，同比增长17.77%。中国市场的快速增长，特别是国产图像采集卡品牌的崛起，加速了国产替代进口的趋势，增强了本土机器视觉企业的竞争力。
机器视觉技术基于计算机算法模仿人类视觉感知，能够实现对目标的识别、定位、测量和对比，具有精确度高、应用灵活多变的特点。近年来，随着深度学习、人工智能和机器学习等新兴技术的不断发展，机器视觉技术得到突破和创新，推动了其在更多领域的应用。2023年，中国机器视觉市场规模达164亿元，同比增长16.57%。机器视觉市场规模的不断攀升，推动了相关产业的升级和转型。通过应用机器视觉技术，企业可以实现生产过程的自动化、智能化，提高生产效率和产品质量，降低生产成本，从而增强市场竞争力。
自动驾驶技术通过机器视觉技术来获取车辆周围的环境信息，并通过神经网络等算法进行处理，从而实现车辆的自主决策和控制。从自动驾驶解决方案的技术路线看，目前相关企业切入自动驾驶业务的方式各不相同：传统车企采用“渐进式”路线，从相对基础、难度较低的辅助驾驶入手，逐步实现L1/L2/L2+的辅助驾驶功能。而百度、华为等互联网科技公司则选择“跨越式”路线，直接瞄准L4和L5；“蔚小理”等造车新势力则瞄准L3阶跃式发展。未来的1-2年，自动驾驶的主要突破方向将是自动驾驶出租车（Robotaxi）。多家企业正在积极推进自动驾驶出租车的研发和商业化试点，并有望在未来几年内实现大规模应用。随着自动驾驶技术的不断发展，这将不断提升机器视觉技术的智能化水平。例如，通过深度学习算法的优化，机器视觉系统能够更加准确地识别道路标志、车辆、行人等关键元素，并在毫秒级的时间内做出决策。
中国机器视觉行业迎来爆发式增长，技术创新与国产化趋势双轮驱动智能制造未来
随着工业自动化、智能制造等领域的快速发展，中国机器视觉行业正迎来前所未有的发展机遇。从技术层面来说，机器视觉技术将持续创新。图像处理、算法优化、传感器技术等领域的突破将提高机器视觉系统的精度、速度和稳定性。这些技术进步将使得机器视觉系统能够更准确地识别、定位、测量和检测物体，从而满足制造业对生产效率和质量控制的更高要求。同时，传统的2D机器视觉已不能满足现代制造业的需求。而3D视觉技术的发展，使得机器视觉系统能够更加精确地进行空间定位和测量，为自动化装配、质量检测等提供更为可靠的数据支持。随着5G技术的普及，3D视觉数据的实时传输和处理变得更加高效，推动了3D机器视觉在智能制造中的广泛应用。
其次，随着技术的成熟和成本的降低，机器视觉将在更多行业和场景中发挥重要作用。从传统的制造业到智能制造、智慧物流、智慧医疗、智慧农业等多个领域，机器视觉的应用将不断拓展。特别是在智能制造领域，机器视觉将成为实现生产自动化、智能化和数字化的关键技术之一。
同时，在竞争格局方面，中国机器视觉行业正经历着深刻的变化。过去，市场长期由基恩士、康耐视等国际品牌主导，但近年来，随着国产厂商技术水平和市场份额的不断提升，国产化趋势加速。以海康机器人、凌云光、大恒图像等为代表的本土厂商，凭借技术创新、定制化服务和价格优势，逐渐在国际市场上崭露头角。未来，随着技术和市场的不断成熟，国产厂商将进一步提升竞争力，与国际品牌展开更加激烈的竞争。
●以上数据及信息可参考智研咨询（www.chyxx.com）发布的《中国机器视觉行业市场竞争策略及未来发展潜力报告》。
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