随着人工智能技术兴起以及边缘设备算力的提升，机器视觉的应用场景不断扩展。近年来，出现了许多推动机器视觉行业发展的新技术，特别是在识别能力方面，识别已经成为机器视觉的核心竞争力。视觉识别功能可以检查物品的存在或不存在，以及判断是否有装配缺陷，还可以是用于定位对象等，例如用于机器人定位抓取目标对象，或者可以对物体进行自动分类。
目前，机器视觉在制造业质量控制领域是至关重要的技术，尤其在汽车制造行业有了大量应用案例，包括汽车零部件尺寸、外观、形状缺陷检测，以及视觉引导定位等。此外，在食品行业包装和装瓶操作中需要使用机器视觉系统。
全球机器视觉技术逐步成熟
机器视觉被提出来是在20世纪60年代，直到20世纪80到90年代，机器视觉才迎来了蓬勃发展，而在21世纪之后，机器视觉技术才步入成熟期。
机器视觉可以被称为工业自动化的“灵魂之窗”，不论是物件或条码辨识、产品检测、外观尺寸测量、机械手臂或传动设备定位等都离不开机器视觉技术。随着全球机器视觉技术的逐步成熟以及智能制造的发展，市场需求快速飚升，机器人视觉也迎来了新的应用需求。
全球机器视觉系统及部件市场空间(亿美元)
全球机器视觉产业分布
随着市场利好以及各高新技术的成熟，各机器人产业政策，比如德国“工业 4.0”、日本机器人新战略、美国先进制造伙伴计划、中国“十三五规划”、《中国制造 2025》等相继出台，促使工业机器人市场持续增长，也大大促进了机器视觉产业发展。
有公开数据显示，在2018年，全球用于工业自动化领域的机器视觉技术市场规模达44.4亿美元，预计2023年将达122.9亿美元，其年复合增长率高达21%。
在智能制造的浪潮下，生产线对工业设备有了新的要求，对质量检验和生产的需求不断增加。新一代机器视觉系统能够在短短几秒内处理大量的信息，如此快速的处理能力，为机器视觉在多个领域的应用铺平了道路。
未来，机器视觉在智能工厂中将发挥着关键作用，自动化生产线也能自我调整，以最大限度地提高质量、产量和盈利能力。
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