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机器视觉是智能制造的眼睛，综合利用工业镜头、算法平台等技术来代替人眼，实现工业制造过程中的识别、测量、定位、检测等功能，是实现工业自动化、智能化的必要手段，也是智能制造发展的关键技术。随着人工智能的发展，深度学习使机器视觉的应用场景更加灵活多样，机器视觉的潜力和价值日益突显。
机器视觉可以算得上是人工智能与光学成像系统的高度融合，它能够做到比人眼更为准确、快速地识别物体，从而使产线高效运转。
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，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扩大，应用领域也向多个维度延伸。
1990-2000年，我国机器视觉行业处于萌芽期，上世纪90年代国内开始出现机器视觉代理企业，主要从事机器视觉器件及技术的代理服务。
2001-2010年，国内机器视觉行业开始起步，在人民币印钞质量检测、烟草和原棉异物剔除、邮政分拣等代表性下游应用需求拉动下，国内开始出现一批专业的机器，越来越多企业开始探索与研发具有自主知识产权的机器视觉软硬件设备。同时，具备USB2.0接口的相机和采集卡等器件，开始逐渐占据入门级市场，产品性能不断提升。
2013年起，国家陆续发布相关政策及规划支持并持续推动机器视觉行业发展。2016年发布的《智能制造“十三五”发展规划》，提出十大重点任务，要求加快智能制造装备发展并推动重点领域智能转型，这为高端装备制造和自动化生产的发展提供了大力支持，而作为配套设备的机器视觉产品需求也逐渐增加。
2019年，工信部发布《加快培育共享制造新模式新业态促进制造业高质量发展的指导意见》，提出支持平台企业应积极应用人工智能技术，发展智能检测功能，不断提升制造全流程的智能化水平。机器视觉技术为智能检测提供了便利，提升效率的同时降低了人工成本。随着产业的推动，机器视觉技术在国内各行业的渗透率逐渐提升。
据中国机器视觉产业联盟（CMVU）统计，2015年我国机器视觉市场规模为31亿元，2019年提升至103亿元，2020年达到115亿元。2015-2020年，国内机器视觉市场规模年复合增长率达24.31%，远高于全球机器视觉行业同期水平，国内已具备良好的发展条件。
国外研究机构CBInsigh数据显示，2020年，中国已成为继美、日之后的全球第三大市场。受益于新基建投资增加、数据中心建设加速、制造业自动化推进等因素，预计到2025年中国机器视觉行业规模有望超过400亿元，未来3年，年复合增长率为35%。
百度智能云工业AI质检业务负责人任小波认为，我国机器视觉产业目前正在由分散向收拢演化，产业内越发规范化，其中，在技术层面的进步体现在以下几个方面：
技术升级：从2D视觉到3D视觉的技术升级，是我国机器视觉领域的一个重要突破。3D视觉技术的应用可以提供更丰富的立体信息，对于一些特殊的、至关重要的应用场景，具有更广泛的用途。硬件研发：国内在智能相机与传感器研发方面取得了重要突破。结合光学物理学科，研发高分辨率镜头和更小的光源是关键。这些硬件的研发提升了机器视觉系统的性能，使其更精确、更高效。智能识别和检测：通过深度学习和机器学习技术，机器视觉系统能够更准确地识别和检测目标。在各种工业制造场景中，如生产线和产品质量管理过程中，能够更有效地进行检测和监控。
互联互通：随着物联网和云计算技术的发展，机器视觉系统已经能够实现实时数据采集、分析和远程监控。这使得生产过程更加智能化，能够更高效地做出决策，解决问题。环保和可持续性：随着对环保和可持续性的关注增加，机器视觉技术在节能、减少排放和减少资源消耗等方面发挥了重要作用。例如，通过精确的检测和控制技术，可以减少生产过程中的浪费，提高生产效率。
机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、机器视觉软件等的提供商。行业下游应用较广，主要下游市场是半导体和电子制造行业。除此之外还有应用到汽车、印刷包装、农业、医疗设备和金属加工等领域。
目前，机器视觉设备制造商中，天准科技、矩子科技和美亚光电的等展现出较强的市场竞争力，机器视觉系统集成商的代表企业包括凌云光、精测电子等，机器视觉系统解决方案代表企业有梅卡曼德、阿丘科技等。机器视觉产业链上游硬件领域中，联创电子、海康机器人、奥普特、北京君正分别为光学镜头、工业相机、光源设备和图像处理领域的典型厂商。
从机器视觉代表企业的所属地分布来看，广东省和北京市为显著聚集区，主要受益于活跃的金融环境，相关投资基金发展较为迅速、覆盖面较广。北京地区培育了众多龙头企业，例如，工业相机等机器视觉设备龙头企业凌云光、算法独角兽企业商汤科技、大恒科技和维视图像等;广东则在系统集成、设备制造等方面的布局更为完善，有奥普特、大族激光等设备制造商，机器视觉设备厂商超音速、深科达、劲拓股份等。
从各代表性企业的业务布局来看，天准科技、精测电子、超音速等企业机器视觉相关业务占比较高，均超过70%。区域布局方面，机器视觉行业企业多数在国内外均有布局，随着国产厂商国际竞争九游娱乐 九游娱乐官方力加强，企业海外业务规模逐渐扩大，矩子科技、天准科技等企业国外业务占比达到30%左右。
从企业最新业务规划或动态来看，各企业通过技术研发创新、增强企业合作等不同方式来延伸产业链布局，并提高企业竞争力。如天准科技与地平线合作、精测电子增资常州精测、先导智能全资收购Ontec等，深入公司在自动驾驶、新能源、锂电等领域的业务布局。
Wind资讯数据显示，截至7月19日，年内机器视觉板块行业指数涨幅达40.23%；与此同时，据不完全统计，2022年中国机器视觉行业共发生融资33起，涉及金额近31亿元。
“机器视觉行业逐渐走向成熟，市场规模随着中国制造和工业机器人市场的增长而得到快速发展。从产业链的角度而言，机器视觉上中下游所覆盖的产品赋能千行百业，并成为推动机器人行业发展不可或缺的力量。”高工机器人产业研究所所长卢瀚宸向《证券日报》记者表示。
GGII数据显示，2022年中国机器视觉市场规模170.65亿元（该数据未包含自动化集成设备规模），同比增长23.51%。同时，GGII预测2027年我国机器视觉市场规模将超过560亿元，其中，2D视觉市场规模将超过400亿元，3D视觉市场规模将接近160亿元。
卢瀚宸认为，目前2D视觉正在向3D视觉进行延伸。随着智能制造的不断深入，面对复杂的物件辨识和尺寸量度任务，以及人机互动所需要的复杂互动，2D视觉在精度和距离测量方面均存在部分技术局限，市场对3D视觉的需求与日俱增。
从机器视觉的产业链来看，上游主要有光源、镜头、工业相机、图像处理软件等机器视觉组件设备的提供商；中游包括基于视觉应用软件的应用系统，如检测、测量、定位、识别系统等；下游主要为各行业的产线综合解决方案供应商终端行业，如3C电子、汽车与零部件、新能源、半导体、医疗制药等。
“机器视觉在工业场景应用广泛，领先厂商在产业链多环节布局，同时上游和中游环节也相互渗透和合作。按销售额分布看，特定视觉应用系统占比33%，相机、光学和照明三大核心零部件合计占比45%，视觉系统和核心零部件是机器视觉行业的核心价值环节。”德邦证券电子行业分析师陈海进认为。
从参与机器视觉的产业链上市公司来看，不少公司正在根据自身主营业务定位挖掘自身“护城河”。有业内人士认为，具身智能是能够理解、推理并与物理世界互动的智能系统，可以进行主动式感知，将是人工智能发展的下一个浪潮。
宇瞳光学近日在投资者互动平台上表示，公司镜头产品主要应用于安防、智能家居、机器视觉、车载光学等领域，属光学产业链的中游。同时，主营产品机器视觉镜头主要应用于工业检测，智能家居系列可用于扫地机器人，亦可用于民用无人机等人工智能领域。
去年刚上市的奥比中光主营业务为3D视觉感知整体技术方案提供商。公司透露，“公司为各行业客户提供标准或定制的3D感知模组产品和解决方案。”此前，奥比中光拟定增募资15.05亿元发力3D视觉赛道，搭建机器人视觉产业中台，基于“全栈式技术研发能力+全领域技术路线D视觉感知技术体系。
“公司已经布局机器视觉方面的技术，并且开发和推出了具有自主知识产权的机器视觉软件平台ARHawkVision，可应用于多类2D和3D视觉定位、测量、识别以及检测等应用，具有图形化编辑、可扩展性接口、适配多种视觉硬件和机器人等特点，并已在多个项目中得到使用。”爱仕达表示。
科创信息则介绍，公司一直在积极布局机器视觉领域的研究，目前已构建了行业领先的、具有自主知识产权的机器视觉平台，研发了玻璃完整性数据采集及管理系统，迭代升级了玻璃缺陷在线检测系统等产品。
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