机器视觉人诞生于上世纪70年代末，并快速在全球范围流行和发展。近年来人口结构发生变化，制造业和建筑业用劳成本不断提高， 大量的劳动密集型产业也在不断的转型与升级，现有制造模式不可持续亟待突破，工业机器人由于具有更高的工作效率和极强的稳定性，可在较为复杂恶劣的情况下进行作业，在众多劳动密集型行业发挥重要的作用。

核心零部件∶机器视觉系统主要由光源、镜头、相机、图像采集卡以及核心软件五个部分构成。软件中算法是核心硬件中半导体器件是关键。机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等的提供商。主要下游市场是半导体和电子制造行业。除此之外在汽车、印刷包装、烟草、农业、医药和交通等领域也有广泛应用。

国产替代之路任重道远∶机器视觉极大提升生产智能化程度，下游应用广泛，机器视觉行业竞争激烈，国内厂商在产业链细分领域持续追赶海外龙头，国产替代进程不断加速，机器视觉市场较为分散，国产企业之中亦未形成***龙头，各环节的国产替代整体有序推进中。

随着人工智能的广泛应用，机器感知和模式识别需要更有效地结合。人工智能是通过机器实现人类智能，机器拥有智能处理功能就必须具有信息感知能力，因此机器感知格外重要机器感知即通过传感器采集信息，经过计算机处理后得到一些感知结果的过程，其中视觉信息来源于机器视觉，在智能制造过程中，机器感知主要用来模拟人的感知，***终用于实际检测、测量和控制

视觉信息是众多信息中非常重要的一类信息，包括颜色、光照、形状、动态以及距离五类信息，对视觉信息的特征获取是机器视觉的关键环节，对视觉信息，机器感知的有效应用需要与模式识别相结合

模式识别是机器视觉技术的基本支撑。信号处理技术是实现机器感知的助力之一，实现信号处理技术需要与模式识别相结合，通过模式识别能够让计算机利用感官对三维活动目标进行接受、识别和理解

机器视觉是人工智能系统的重要部分。机器感知的***终目的是利用机器实现对多为世界的理解，即使机器拥有人类一样的感官触觉功能以进行预设好的决策，而机器视觉就是为这些“决策”提供可靠的信息来源

来源：头豹研究院

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