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1、中国机器视觉初步发展阶段（2004-2007年）一、 中国机器视觉初步发展阶段（2004-2007年）在这一阶段，国内机器视觉企业起步探索由自主核心技术承载的机器视觉软硬件器件的研究开发，同时在多个应用领域取得了关键的技术性突破。随着机器视觉技术在相关设备中的蓬勃发展，如PCB检测、SMT检测等领域的国产设备迅速兴起，凭借产品性价比和服务的优势填补了国内市场需求。二、 光伏行业持续加速成长，硅片质检是太阳能电池的质量保证、发展关键2021年，中国太阳能电池产量CAGR达35%，2021年同比增速达42%，行业迎来加速成长期。同期带动机器视觉的光伏行业应用规模由2019年26亿元快速提升至202
2、1年的65亿元，CAGR高达58%。在整个电池片生产过程中，来料硅片质量监控、过程电池片的缺陷监控以及成品电池片的质量检测是生产出高质量电池片的保证。电池片生产质量监控系统的每个工艺段都有提供对应的光机视觉模组（相机、光源、镜头等），可快速配置，提供高质量的视觉成像效果。随着工业40的到来，工业场景对机器视觉技术的需求持续推进着工业机器视觉技术的发展。这其中包括了：3D技术要求的提高、逐步占据主导地位、碎片化场景的一体化整合。三、 人眼视觉与机器视觉对比与人类视觉相比，机器视觉在量化程度、灰度分辨力、空间分辨力和观测速度等方面都存在显著优势。其利用相机、镜头、光源和光源控制系统采集目标物体数据
3、，借助视觉控制系统、智能视觉软件和数据算法库进行图形分析和处理，软硬系统相辅相成，为下游自动化、智能化制造行业赋予视觉能力。随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的发展，机器视觉性能优势进一步提升，应用领域也向多个维度延伸。四、 整合碎片化场景，标准化一体化设备将是机器视觉下一代发展方向随着工业自动化的规模逐渐扩大，智能制造模式下的产品多品种、小批量、个性化生产。企业开始向批量化定制生产的生产方式转变，但机器视觉技术在自动化生产线中只能对少数产品进行识别和分类，难以满足碎片化场景。为解决此情况，整合碎片化场景、打造一体化设备将会极大地促进信息技术与运营技术的快速融合。
4、同时，打造全流程数字化闭环也将是重要举措之一。五、 工业机器视觉的应用领域随着中国配套基础建设的完善及技术和资金的积累，各行业对应用机器视觉技术的工业自动化、智能化的需求广泛提升。亿欧智库联合阿里云加速器联合发布分析了当前相对成熟且极具发展潜力的工业细分赛道，并结合技术痛点洞察了未来应用趋势。机器视觉是人工智能领域一个正在快速发展的分支，用机器代替人眼来做测量和判断，通过光学的装置和非接触的传感器，自动接收和处理真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。工业机器视觉的核心是通过机器眼代替人眼，对物体进行识别、测量并做出判断。机器视觉发展历程四个阶段：理论发展起步阶段、应用发展迅
5、速阶段、应用与理论同步发展阶段、各行业深度应用阶段。当前中国处于第四阶段。随着行业深度及广度应用的快速发展，工业机器视觉应用领域中，目前域值得关注的四大赛道分别是3C电子、半导体、锂电、光伏。六、 机器视觉技术发展趋势机器视觉技术是实现工业智能化的必要手段。随着深度学习、机器学习、3D技术和机器视觉互联互通技术的快速发展，机器视觉智能化水平不断提升，机器视觉技术在工业智能领域的应用会朝着智能识别、智能检测、智能测量以及智能互联的完整智能体系方向发展，从而更好地发挥其高精准度、高效率的作用，为中国智能产业开启智慧之眼。机器视觉技术的发展还面临很多问题。解决这些问题是机器视觉技术进一步发展的关键，
6、也是未来机器视觉技术发展的趋势。（一）国内高端产品的硬件主要依赖进口国内在智能相机与传感器研发中，结合光学物理学科是机器视觉系统中的相机及传感器发展的一个重要突破口。在工业镜头与光源上，研发高分辨率镜头和更小的光源是关键。（二）模块化的通用型软件平台和结合AI技术软件平台是视觉软件的发展方向视觉软件会缩短开发周期并降低对开发技术人员的要求。由于与之相匹配的算法工具发展有限，导致机器视觉技术在智能性方面达不到工业场景应用要求，因此需加快相关算法的升级创新，从而进一步提升机器视觉系统的智能性，其中模块化的通用软件平台和结合AI技术软件平台是视觉软件的发展方向。（三）机器视觉由2D视觉逐步向3D视觉发展随着算法算力的不断提升，为使机器视觉应用于更多复杂工业场景中，如基于机器视觉的三维重建及修补技术、三维扫描以及3D识别等技术对3D视觉技术有更高的要求。（四）机器学习和深度学习在机器视觉系统的应用可将机器学习的算法应用于机器视觉软件，提升系统运算处理能力。可将深度学习的特征学习能力和特征表达能
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