机器视觉（MachineVision）是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，其基本功能为捕获并处理图像，为设备执行提供操作指导，是人机一体化智能系统的先锋力量，主要使用在于制造业的前端环节如电子制造和汽车等领域。
国内机器视觉行业启蒙于20世纪90年代，最初代理国外机器视觉产品，进入21世纪后少数本土机器视觉企业逐渐开启自主研发之路。根据CBInsight数据，当前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场，包括机器视觉设备在内，2019年国内总市场规模达138亿元，国产化率约为40%，预计2022年国产化率提升至55%。作为新兴技术和产业，中国机器视觉行业规模仍较小，但增速远快于全球，处于快速成长的阶段。在人力成本压力、精密制造发展、工业生产效率等大趋势下，机器视觉在我国长期广阔的发展前景。
前者依靠机器视觉系统的硬件部分完成，后者在前者的基础上，通过视觉控制管理系统完成。具体来看，最重要的包含光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制管理系统（视觉处理分析软件及视觉控制器硬件）等。机器视觉具有识别、测量、定位和检测四项重要功能，其中检测技术难度最高。这四项功能在速度、精度和适应性等方面优于人类视觉，是推进工业公司智能化的重要工具。在工业领域，机器视觉相对人眼视觉存在非常明显优势。相比人眼视觉，其具有图像采集和分析速度快、观测精度高、环境适应能力强、客观性高、持续工作稳定性高等优势，因而可帮助终端使用者进行产品增质、成本降低以及生产数字化。机器视觉四大功能难度对比：
机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，iPhone生产全过程需要70套以上的机器视觉系统。
当前苹果为机器视觉的主要用户，其创新大小对行业有明显周期性影响。从单一头部客户向多客户渗透是长期趋势，随着国内智能化需求的提升，单一客户带
来的周期波动有望趋缓。从广度上看，机器视觉的下业众多，包括汽车、3C电子、半导体、餐饮、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。国际有名的公司康耐视、基恩士、海克斯康的产业链布局更具深度，产品范围有传感器、软件等零部件，涵盖上游领域。
机器视觉是由多个部件组成，每个部件的原材料都不同，因此产业链上游涉及的行业范围较为宽广，主要有LED、CCD、CMOS、光学材料、电子元器件等原材料。在一个典型的机器视觉系统中，光源及光源控制器、镜头、相机等硬件部分负责成像，视觉控制管理系统负责对成像结果做处理分析、输出分析结果至智能设备的其他执行机构。机器视觉工作流程:
光源光源的好坏在于对比度、亮度和对位置变化的敏感程度，机器视觉行业主要是采用LED光源产品。目前没有通用的机器视觉照明设备，针对每个特定的应用实例有个性化的方案，以达到最佳效果。
光源行业国产化程度高，竞争比较激烈，其余各环节国产化率较低，产业链国产化亟待突破。奥普特为光源环节有突出贡献的公司。国内外光源主要企业：
镜头镜头相当于人眼的晶状体，是机器视觉采集和传递被摄物体信息过程的起点，所使用的的镜头为工业级镜头。根据赛迪顾问数据，2019年全球工业镜头市场规模约为12亿美元、中国约为7亿人民币，从增速来看，国内增速远高于全球增速。国内外镜头主要企业:
工业相机相机是机器视觉中的图像采集单元，相当于人眼的视网膜，将光信号转变为电信号。通过镜头的光学聚集于像平面、生成图像，采集图像后输出模拟或数字信号，这些信号在视觉控制管理系统中重建为灰度或彩色矩阵图像。工业相机以欧美进口为主，国产品牌从低端市场开始慢慢地进口替代。目前海康机器人（海康威视子公司）、大恒图像和华睿科技（大华股份子公司）均已具备工业相机生产能力。由于工业场景对机器视觉的精度、稳定性要求比较高，无论是软件，还是光源、镜头、相机等硬件，都有较高的研发难度，且由于下业和需求多样化，硬件型号以及软件算法非常繁杂，全面的产品线布局要比较长时间的积累。此外，为满足新的行业与新的需求，诸多厂商前瞻性布局3D、机器学习等创新性技术。
机器视觉中游是产业链核心环节，包括部件制造和成套系统集成两个环节。国内厂商在集成端发展迅速，尤其是在一些外资还没有布局的领域、或者非标自动化领域如3C等。国内集成厂商单纯进行二次开发利润空间较小，在某一行业下游完成良好布局之后，会尝试逐步向上游底层开发延伸，进行核心软硬件的进口替代。机器视觉开发工具主要有两种类型，一种是包含多种处理算法的工具包，另一种是专门实现某一类特殊工作的应用软件。软件算法方面，车内凌云、海康、大恒、奥普特都已具备开发底层算法的能力。视觉控制管理系统-机器视觉算法是工业机器视觉的灵魂：
除了自主研发、生产并销售标准化的机器视觉核心部件，机器视觉厂商也深度结合下游实际场景，以整体解决方案的模式提供成套系统。成套系统集成环节在机器视觉中占有至关重要的地位，根据美国自动成像协会（AIA），2018年北美机器视觉行业销售额中，机器视觉成套系统（包括智能相机）占86%，机器视觉部件仅占14%。
受高精度要求机器视觉的下游需求结构相对单一，半导体及电子制造、汽车行业应用仍占半壁江山，占比分别为46.6%和10.2%。随着新能源行业的加快速度进行发展，成为新的增长极；同时医药、食品等领域的应用也在兴起。以饮食业为例，机器视觉目前应用于检测和分拣等，但主要是伊利、蒙牛等大型食品企业使用较多，在行业内整体渗透率并不高，因此未来人机一体化智能系统大趋势下，渗透率逐步加深可期。
从机器视觉市场之间的竞争格局来看，行业内全球主要玩家有基恩士、康耐视、CCS、海康机器人、中国大恒、茉丽特株式会社、奥普特等。据中金公司报告数据显示，全球机器视觉龙头基恩士过去十年的毛利率、息税前利润率、净利润率中等水准为80%、50%、35%，康耐视盈利能力低于基恩士，但中等水准也高达75%、27%、26%。较强的盈利能力反映了较高的行业壁垒，这主要源于机器视觉行业具有“技术密集”与“工艺密集”这两大特性。且机器视觉厂商研发费用率较高，2019年除了基恩士仅3%外，NationalInstruments、Basler、康耐视和奥普特研发费用率均超过10%。基恩士虽然研发费用率低，但其通过“应用带动研发”的方式，仍保证每年70%的新品是全球首款或行业首推。据西部证券调研，康耐视、基恩士平均一套方案的价格在6-7万，软件价值占比超过50%，并占据高端产线。机器视觉系统中，软件以及系统是核心，能为整套方案带来更高的产品溢价。国产厂商整套方案价值较低，硬件占比较高。国内机器视觉市场仍较为分散，集中度存在提升空间。国内厂商加强在算法上的突破，有助于其向更高端、精密的工序渗透，提升单套方案的价值量。
从中国市场方面来看，2019年康耐视占中国市场占有率达6%左右，奥普特4%左右，国内市场的企业已超越200家，产品代理商超过300家，市场仍较为分散。奥普特成立于2006年，是国内较早进入机器视觉领域的企业之一。在国内市场中，业务规模位居行业前五，且属于前五名企业中唯一一个以生产销售自主机器视觉核心软硬件为主的企业，属于行业内较有规模与影响力的企业。
2016年海康威视在其原机器视觉业务部的基础上设立子公司海康机器人，主要经营移动机器人、机器视觉和无人机三个业务板块。其进入机器视觉领域的时间比较短，但是依托上市公司海康威视的资金和技术实力的支持获得了较快的发展。
海康威视为全球安防领域领先企业，其在安防影像方面的技术积累和生产规模，对其研发工业相机产品并迅速规模化生产有较大非消极作用。中国大恒原名中国大恒公司，成立于1987年，现为大恒科技的控股子公司。在机器视觉部件方面，与众多国际知名品牌有合作伙伴关系，为其在华的代理销售经营渠道，同时，中国大恒还提供以机器视觉为核心的检测设备，在印刷、纺织、空瓶等行业具有竞争优势。
机器视觉是智能制造装备的关键零部件，根据调研，当前90%制造业企业有自动生产线%使用智能化技术，多数场景下仍靠人工或简单设备做识别、检测。根据康耐视，估计在全球3.6亿制造业工人中，视觉质检人员约3,500万人，按照世界银行2018年全球人均净收入9,290美元计算，全球每年仅因视觉检测而产生的人力成本就超过3,000亿美元。而人力成本的节约只是机器视觉为下游带来价值增值的其中一环，若考虑产品质量和一致性的提升、数字化生产，以及机器视觉在高精度、复杂场景下的增量应用。整体看来，中国工业增加值占全球比例正不断的提高，进而有望提振机器视觉行业需求，全球机器视觉的超远期潜在空间有望达到千亿美元级别。
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《中国制造2025》是我国实施制造强国战略的第一个十年行动纲领，目标是实现制造大国向制造强国的转变，其中人机一体化智能系统是主攻方向。近年来随着有关技术的进步，我国制造业逐步渗透到装配、检测等高端复杂的领域，而3C产业拥有强大的覆盖规模，将成为当下人机一体化智能系统的新增长点。 人机一体化智能系统是一种全新的生产模式，它将采用多种先进的技术，例如机器人、人工智能、物联网、大数据等，进一步实现高效、节能和灵活的工厂。其中，机器视觉是迈向先进制造极其关键的一项技术。 机器视觉：为人机一体化智能系统打开新“视”界 计算机视觉是采用机器代替人眼来做测量和判断的技术。其主要原理是，通过相机产品(即图像摄取装置)，将被摄取目标转换成图像信号，然后再传送给专用的图像处理系统，系统
人工智能的迅速发展带动工业化的进程，工业控制的加快速度进行发展也得力于人工智能的普及。下面就随工业控制小编共同来了解一下相关联的内容吧。 人工智能助力工业控制 机器视觉将快速重构 对AI赛迪有自己的定义。现在很多业界人士都对强AI和弱AI有很清晰的定义，其实强的人工智能还是存在比较遥远的探索阶段，它是关于自我意识方面比较深层次的探索，我们关注最多的是弱的人工智能。 弱的AI有三个定义，它主要具备了3C特性，第一个就是人工智能通过深度学习和神经网络算法，能够对人类的一些知识感知实现机器理解。第二个就是机器视觉和语音识别，可以通过机器对外界的行为进行一个感知。第三，协作的关系。这个协作是指运动器官，通过机器外部控制器完成人
机器视觉算法有哪些 机器视觉算法有很多，以下是其中一些常见的算法： 边缘检测算法：用于检测图像中的边缘，如Sobel算法、Canny算法等。 特征提取算法：用于提取出图像中的特征，如SIFT算法、SURF算法、ORB算法等。 目标检测算法：用于检测图像中的目标，如Haar特征分类器、HOG+SVM算法、Faster R-CNN算法等。 分类算法：用于对图像进行分类，如k-NN算法、支持向量机算法、深度学习算法等。 图像分割算法：用于将图像分割成若干个区域，如基于边缘的分割算法、基于区域的分割算法、深度学习分割算法等。 目标跟踪算法：用于跟踪图像中的目标，如卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法、深度学习跟踪算
随着我国各行各业自动化、智能化需求的持续不断的增加，机器视觉技术已深入到我们身边，或是生活中，或是工作中，在半导体、电子、工业、科研、医药、交通等各行业中普遍的应用。例如：工业生产里的质量检验监控、印刷业的印刷色彩质量检验、制药行业的药品检测分装等等。市场需求的增加，除了能促进产品应用愈来愈普遍，也同时刺激着产品质量的逐步的提升。机器视觉技术的提升，体现在相机质量的提高及功能的增加，体现在光源形态的丰富，体现在图像采集从灰度到彩色的升级。 正常的情况下，我们大家都知道色彩是由红、绿、蓝三原色的变幻组合形成的，而在机器视觉应用中，色彩则要考虑的饱和度、彩度、色相。因此，彩色图像处理分析软件，一定要能从描述色彩的彩度与色相中区分出无色组件，也就是色彩
（文/程文智）这个概念提出来已经有好多年了，一开始并没有如开始人们所预想的那样增长迅速。不过，2021年，机器视觉市场增速还不错，据业内人士透露，2021年增长了30%左右，根本原因是跟着社会的发展，消费的升级，工业生产过程中，对产品的良率、品质衡量准则有所提高，加上现在工人并不好招，以及疫情的影响，更多的高精度组装、检测等需求释放开来了。 在国内，人口老龄化问题越来越突出，人力成本慢慢的升高，加上国家越来越注重人机一体化智能系统的发展，为高端装备、人工智能、及自动化生产领域发布了各项政策规划，支持智能制造业的产品研制和市场扩展。而高端装备制造、AI和自动化生产行业都是机器视觉技术的主要应用场景。 机器视觉行业现状及市场格局 正是在这些因素
人工智能计算机视觉公司“深视创新”宣布获得千万级人民币Pre-A轮融资，投资方为粤科金融。 本轮融资将大多数都用在高品质人才引进、硬件芯片深度研发，以及大规模的业务拓展。 据企查查信息数据显示，深圳市深视创新科技有限公司成立于2016年8月，法定代表人为许琦。深视创新旗下的深度工业视觉识别平台GalileoX是基于自有知识产权“快速深度学习”框架技术的工业视觉识别系统。该系统提供工业应用中的缺陷识别、物体分类、物体定位、工业OCR识别四大功能，并通过强大的建模、标注、训练、验证、检测、反馈、追加训练、报表等功能，将工业视觉识别中利用深度学习技术的检测、分类、定位的场景需求一站式完全解决，大大了降低算法后期的维护难度与成本。 Gali
据行业贸易集团AIA发布的最新统计数据，北美2015年机器视觉元件和系统销售额仍保持不变，但第四季度下降了15%。 虽然机器视觉销售额实现了年度总计最高，达到23亿美元，但总计增长却低于1%。 2015年视觉元件增长了4%达到3.16亿美元，照明方面增长16%，成像板增长10%，软件则增长了4%。 2015年的机器视觉系统类别销售额不景气，只有20亿美元。在机器视觉系统方面，特殊机器视觉应用（ASMV）系统增长了1%达到17亿美元，而智能相机则下滑了4%，降至2.89亿美元。 2015年第四季度北美的机器视觉市场将继续受机器视觉系统销售额下滑驱动的周期减速效应影响。更具体地说就是，系统类别销售额较2014年第四季
实现“中国制造2025”，完成从制造大国向制造强国的转变，人机一体化智能系统是主攻方向。在智能制作的完整过程中，机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，最终用于实际检验测试、测量和控制。随只能制造的愈演愈烈，市场对机器视觉的需求也将逐渐增多。 机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗，从物件/条码辨识、产品检验测试、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位，都是机器视觉技术能发挥的舞台。而为了因应层出不穷的新应用需求，工业相机的设计也出现新的发展趋势。 机器视觉产业链 机器视觉在生活中的的应用及其广泛，在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域，都发挥着重要的作用。而宏观上看，发展速度较快的细分产业是人
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