机器视觉起源于上世纪50年代，Gilson提出了“光流”之一概念，并在相关统计模型的基础上发展了逐像素计算模型，标志着二维图像统计模型的发展。

  1969年至1979年，在成像传感器诞生的驱动下，机器视觉进入产业萌芽期。此时受制于半导体工艺成熟度和成本等因素，机器视觉只在高端的科学研究和航天、军工项目中才有少量初级应用，尚未形成完整的概念。1980年至1989年，在应用的驱动下，机器视觉进入起步期，机器视觉的概念首次在产业界被提及，但未形成精准的定义。1990年至1999年，在应用的进一步驱动下，机器视觉产业进入成长波动期。2000年至2009年，在应用和算力的共同驱动下，机器视觉进入产业高质量发展早期。2010年至2020年，AI算法的发展推动机器视觉进入发展中期。随着机器视觉应用的爆发式扩展，2020年后机器视觉将迎来快速地发展期。

  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，因此它的应用场景范围十分广泛，行业应用领域更是多到令人眼花缭乱。全球机器视觉行业主要应用领域有图像识别应用、图像检测应用、视觉定位应用、物体测量应用、物体分拣应用等，如视觉定位应用可用于汽车无人驾驶、物体分拣可用于食品分拣等活动。

  机器视觉的优势是显而易见的，与人眼相比，机器不仅不会疲劳，具有人所不具有的一致性和重复性，而且机器能够正常的看到和使用可见光以外的其它光源信息。检测速度和精确性也是机器视觉检测具备的一个明显优势。消费电子、半导体、包装、食品等一系列行业对工业自动化的需求推动了机器视觉行业的增长。2012-2023年全球机器视觉行业市场规模逐年增长，到2023年达到近130亿美元。

  近年来，人工智能、大数据、3D成像和机器人过程自动化等领域在取得了空前的发展。未来，机器视觉技术应用还将蒸蒸日上，在3D成像、云端深度学习、工业机器人、高光谱成像和热成像工业检测等方面得到更深层的应用，推动机器视觉有关技术在所有的领域的需求不断增长。

  现代工业自动化技术日趋成熟，慢慢的变多的制造企业考虑怎么采用机器视觉来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提高效率并减少相关成本，以此来实现生产效益最大化。机器视觉作为新兴技术被寄予厚望，被认为是自动化行业一个具备光明前景的细分市场。机器视觉由于技术本身存在的优越性在许多领域都拥有很好的发展前景。

  工业制造、人工智能等领域对自动化应用的需求逐步的提升，使得机器视觉系统和视觉引导机器人控制器的需求持续不断的增加。前瞻预测，全球机器视觉市场2024-2029年的复合年增长率将在20%左右，至2029年，全球机器视觉市场规模将有望接近400亿美元。

  更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国机器视觉产业高质量发展前景与投资预测分析报告》。

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