国际机器视觉产业发展现状与趋势
计算机视觉技术的发展现状与未来趋势分析
计算机视觉技术的发展现状与未来趋势分析随着科技的进步和发展，计算机视觉技术在各个领域中的应用也越来越广泛。
计算机视觉技术是指通过计算机对图像或视频进行理解和处理的一种技术，其应用范围涵盖了人工智能、机器学习等诸多领域。
本文将从技术、应用和发展趋势三个方面来分析计算机视觉技术的现状和未来发展趋势。
一、技术发展现状计算机视觉技术的发展已经取得了很大的突破，目前在人脸识别、图像检索、目标检测等领域已经具备了相当的实用性。
例如，人脸识别技术已经广泛应用于安防领域、金融领域等，通过对人脸特征的提取和匹配，可以实现人脸的自动识别。
图像检索技术可以根据图像的内容进行相似图片的搜索，通过计算机视觉技术，可以在庞大的图像数据库中快速找到相似的图片。
目标检测技术可以实现对图像中目标的自动识别和定位，广泛应用于交通监控、无人驾驶等领域。
计算机视觉技术的核心是图像和视频的处理和理解。
随着硬件设备的升级和图像处理算法的不断优化，计算机视觉技术的实时性和准确性得到了大幅提升。
现如今，计算机可以通过深度学习算法对复杂的图像进行识别和分类，能够超越人眼在细节和准确性方面的表现。
二、应用领域的发展计算机视觉技术的应用领域越来越广泛，不仅仅局限于传统的安防、金融等领域。
如今，计算机视觉技术已经延伸到医疗、农业、智能交通等多个领域。
在医疗领域，计算机视觉技术可以帮助医生对疾病进行诊断和治疗。
通过对医学影像的分析，计算机可以快速准确地识别病灶，并给出相应的诊断建议。
在农业领域，计算机视觉技术可以监测和分析农作物的生长情况，帮助农民实现精准种植和施肥，提高农作物的产量和质量。
在智能交通领域，计算机视觉技术可以实现车辆和行人的自动识别和跟踪，为自动驾驶技术提供基础支持。
三、未来发展趋势随着技术的不断发展，计算机视觉技术的未来发展趋势也逐渐清晰。
首先，计算机视觉技术将进一步突破图像和视频处理的性能和准确度，提高对复杂场景的理解能力。
其次，计算机视觉技术将与其他技术相结合，实现更加智能化的应用。
2024 机器视觉与机器人集成
2024 机器视觉与机器人集成2024年，机器视觉与机器人集成的发展正在取得重大突破。
随着人工智能技术的不断进步，机器视觉系统能够更准确地感知环境中的物体和场景，从而为机器人的操作提供更精准的指导。
机器视觉技术的快速发展为机器人的自主导航和物体识别能力带来了显著的提升。
通过与机器人集成，机器视觉系统能够实时获取环境中的图像信息，并通过图像处理算法分析图像中的物体特征和属性。
这些信息将被传递给机器人控制系统，指导机器人在复杂环境中完成各种任务，如物体抓取、装配、清洁等。
在制造业领域，机器视觉与机器人集成的应用日益广泛。
以汽车制造为例，机器视觉系统可以通过摄像头实时监测生产线上的零件和组件的质量，检测任何缺陷或不合格的产品。
一旦发现问题，机器视觉系统会立即向机器人发送信号，使其对有问题的产品进行处理或剔除。
另外，机器视觉与机器人集成还可以在医疗领域发挥重要作用。
通过使用高分辨率相机和先进的图像处理算法，机器视觉系统能够帮助医生进行更精准的疾病诊断和手术操作。
例如，在微创手术中，机器人可以通过机器视觉系统实时获取患者内部器官的图像，并根据医生的指令进行精确的操作。
除了制造业和医疗领域，机器视觉与机器人集成还可以在农业、物流、仓储等领域发挥重要作用。
例如，在农业领域，机器人可以通过机器视觉系统自动识别成熟的水果并进行采摘，提高农作物的产量和品质。
综上所述，2024年机器视觉与机器人集成的发展将为各个行业带来巨大的变革和机会。
随着技术的进一步发展，我们可以期待更多创新和应用的出现，为人类的生活和工作带来更多便利和效率。
除了上述行业，机器视觉与机器人集成还将在安防、零售和娱乐等领域发挥重要作用。
在安防领域，机器视觉与机器人集成可以实现智能监控和安全防范。
通过安装摄像头和机器视觉系统，机器人可以对潜在威胁进行监测和识别，比如侵入者或可疑活动。
机器人能够在监控范围内移动，及时发现异常情况并通知相关人员。
这种智能监控系统可以大大提高安全性，减少人力成本和人为判断的不准确性。
机器视觉在智能制造中的应用和发展趋势
机器视觉在智能制造中的应用和发展趋势随着工业技术的不断发展，机器视觉技术在智能制造领域中扮演着越来越重要的角色。
机器视觉技术是一种通过图像处理算法和模式识别技术来实现自动化控制的技术，广泛应用于机器人视觉、智能监控、无人驾驶等领域。
机器视觉在智能制造中的应用有哪些呢？它的发展趋势又是怎样的呢？一、机器视觉在智能制造中的应用1.智能品质控制机器视觉技术可以快速地对产品进行检验，减少因人工误判引起的质量问题，提高产品制造的品质和稳定性。
例如，利用机器视觉技术对电子元件进行分选，可以自动检测元件的尺寸、颜色和形状等参数，将符合要求的元件挑选出来，大大提高了生产效率。
2.机器人视觉导航机器视觉技术可以使机器人自主地识别环境、定位和导航，提高机器人的运动精度和操作能力。
例如，在自动化仓储领域，机器人可以利用机器视觉对物品进行快速分拣和搬运，大大提高仓储效率和准确度。
3.智能安防监控机器视觉技术可以对视频流进行实时分析，识别并监测各种潜在的危险或异常行为，并及时发出警报，实现对安全领域的智能监控。
例如，在工厂场所或公共场所，安装有机器视觉监控系统可以有效抑制车辆违停、人员冒险穿越等现象。
4.智能零售机器视觉技术可以实现超市商品自动采集、分类、识别和分析等功能，建立智能化的商品管理系统，根据用户消费习惯和购买历史，为顾客提供更加个性化的购物服务。
例如，通过机器视觉技术，扫一扫完购物车内物品后，用户无需排队结账，系统会自动计算金额，用户只需通过手机付款即可离开超市。
二、机器视觉的发展趋势1.深度学习技术的普及深度学习是一种能够有效解决大量数据处理问题的人工智能技术，在机器视觉领域中有着广泛的应用。
随着大数据和计算力的不断增强，深度学习技术将会在机器视觉领域中发挥更加重要的作用。
2.多传感器技术的融合多传感器技术的发展将会促进机器视觉技术的智能化升级。
例如，在机器人视觉领域中，多传感器技术可以提高机器人对环境的感知和识别能力，实现机器人的高度智能化。
简述机器视觉的发展趋势
简述机器视觉的发展趋势机器视觉是一项涉及计算机科学、数字信号处理和模式识别等多学科的技术，旨在使计算机能够“看”和理解图像或视频。
随着技术的不断发展，机器视觉的发展趋势主要体现在以下几个方面：1. 深度学习和神经网络：深度学习技术在机器视觉中得到了广泛应用。
通过构建深度神经网络，可以实现更准确的图像识别、物体检测和图像分割等任务。
未来，随着神经网络模型和算法的不断改进，深度学习将在机器视觉中发挥更重要的作用。
2. 高精度和实时性：机器视觉正在朝着更高的精度和更快的实时性发展。
通过使用更复杂和先进的算法，可以提高机器视觉系统的准确度，并减少错误识别率。
同时，将图像处理和分析的速度提高到实时水平，可以更好地满足实际应用中的需求。
3. 多模态融合：将多个传感器的数据融合在一起，可以提高机器视觉系统的性能和鲁棒性。
例如，结合可见光和红外图像的数据，可以增强目标检测和跟踪的能力。
多模态融合还可以扩展机器视觉的应用范围，例如在无光环境下的目标识别和识别等方面发挥重要作用。
4. 端到端的系统：传统的机器视觉系统通常包含多个处理和分析步骤，但随着技术的进步，越来越多的研究正在朝着实现端到端的系统发展。
这意味着将图像或视频的输入直接映射到输出，不需要中间的多个处理步骤。
这种简化的系统可以提高效率和性能，并减少潜在的错误。
5. 自主学习和无监督学习：目前，机器视觉系统通常需要大量的标记数据进行训练和学习。
未来的发展趋势是借鉴人类大脑的工作方式，实现自主学习和无监督学习。
通过模仿人类的学习过程，机器视觉系统可以从未标记的数据中进行自主学习，进一步提高其智能性和适应性。
以上是机器视觉发展的几个主要趋势，随着技术的进步和应用的拓展，机器视觉将在各个领域发挥更加重要的作用。
机器视觉技术研究和应用现状及发展趋势
21传媒理论·理论研究导语在人工智能高速发展的今天，越来越多的场景需要机器来识别，机器视觉也成为人工智能的一个重要分支。
机器视觉是一种复杂的技术，它将图像处理、机械、光学、传感器、虚拟、计算机软硬件等多个专业技术融合到一起发展成为一项综合的技术。
目前机器视觉技术已经应用到果蔬采摘、零件检测、药品检测、航天高温风洞系统、天气预测、侦查追踪、智能交通、安防监控等各个行业，已经成为当今社会发展不可或缺的一项重要技术。
1.机器视觉在国内外的研究和应用现状1.1国外研究现状及技术应用1.1.1国外机器视觉研究现状上世纪60年代，Roberts将视觉环境限制于对物体形状及空间位置关系描述的“积木世界”，而正式的视觉系统出现于上世纪70年代。
到了上世纪80年代，David Marr教授视觉理论的出现促进了有关机器视觉技术新理论、新方法的研究，进而推动了新兴工业的发展。
进入上世纪90年代，随着CCD电荷耦合元件、COMS图像传感器以及数字接口技术的广泛应用，出现了小型化、轻量化和低功耗的工业视觉设备，带动了整个智能产业发展。
[1] 1.1.2国外的技术应用情况作为人工智能重要的一部分技术，机器视觉将是促进社会各行业进入智能时代的关键技术，因此它也被称为“工业之眼”。
早在1960年就有人提出“机器视觉”的概念，一直发展到今天，很多国家已经将这项技术熟练的应用到生产生活中。
全世界机器视觉专利的分布主要集中在美国、欧洲、日本等发达国家，其中欧美在这一领域的研究及应用在全世界遥遥领先于其他地区的国家。
行业内知名的从事机器视觉的企业主要包括康耐视、基恩士、EuclidLabs公司等。
英国的罗孚汽车公司将机器视觉技术成功应用于车身轮廓尺寸检测，该项检测技术的进度达到了100%。
该系统拥有多个测量单元来检测车身外壳的数百个检测点，即使在断网的情况下也可以进行检测，并且在几十秒内就可以检测完毕。
结构光方案先驱PrimeSense的三维结构光方案曾应用于微软Kinect一代，而Kinect系列是发展较早且最具代表性的主打三维视觉的体感游戏设备。
机器人视觉测量技术的应用与发展
机器人视觉测量技术的应用与发展随着科技的不断发展，机器人视觉测量技术的应用与发展在各个领域中也越来越广泛。
机器人视觉测量技术是利用摄像机或其他传感器来获取物体形态、特征和位置等信息，以满足自动定位、检测、识别、追踪等方面的需求。
目前，这种技术已被广泛应用于工业控制、机器人导航、医疗诊断、安防监控等领域。
以下将从这些领域的实际应用情况与技术发展趋势两个方面来探讨机器人视觉测量技术的应用与发展。
一、机器人视觉测量技术的应用情况1. 工业控制在工业自动化领域，机器人视觉测量技术被广泛应用于工厂生产线的质量检测、产品分类、定位等方面。
例如，在智能制造中，通过机器人视觉测量技术对生产线上的产品进行高速在线检测和优化调整，实现机器人的自适应制造和产品质量控制。
此外，机器人视觉测量技术也在汽车制造、食品生产、电子制造等领域中发挥着越来越大的作用。
2. 机器人导航机器人导航是机器人技术的一个重要领域，对于机器人的导航定位精度和速度的提高，可以提升机器人应用的效率和准确性。
机器人视觉测量技术在机器人导航领域中的应用主要体现在目标识别、环境感知、地图构建等方面。
例如，在物流领域，机器人通过视觉测量技术对货物的特征和位置进行识别和定位，可以将货物准确地搬运到指定的区域。
3. 医疗诊断机器人视觉测量技术也被广泛应用于医疗诊断领域，可以通过机器人对生物组织和器官的成像、检测和分析，对病情进行诊断和治疗。
例如，机器人视觉测量技术可以用于眼科疾病的检测和治疗、神经外科手术中的定位和导航，以及医疗器械的自动化生产等方面。
4. 安防监控机器人视觉测量技术还被广泛应用于安防监控领域中。
通过机器人视觉测量技术对周围环境的感知和分析，可以实现对潜在危险的实时检测和预警，进而保障社会的安全。
例如，在城市安防监控系统中，机器人视觉测量技术可以通过对视频图像的实时分析，掌握城市出行状况、人员活动情况等方面的信息。
二、机器人视觉测量技术的技术发展趋势1. 增强学习与深度学习技术的融合随着大数据和人工智能技术的快速发展，机器人视觉测量技术趋向于更加智能化。
通信行业研究周报：工业机器视觉：5G+AI加持，国产化替代进程加速
工业机器视觉：5G+AI加持，国产化替代进程加速通信行业1、本周推荐业绩确定标的：朗新科技（计算机联合覆盖）、亿联网络、上海瀚迅（军工联合覆盖）。
2、工业机器视觉专题：5G+AI加持，国产化替代进程加速1)人口老龄化、劳动力成本上升，机器视觉在降低人员成本支出、提升生产制造效率方面优势显著；AI+5G等技术快速普及，有望加速机器视觉行业渗透。
2）全球机器视觉产业规模接近百亿美元，国内市场复合增长率20%+远高于全球：得益于中国制造业的庞大体量，国内机器视觉需求旺盛，行业快速爆发。
3）关键零部件，国产替代是大势所趋：整个机器视觉系统成本构成中，零部件及软件开发占据了80%的比例，是产业链中绝对价值获取者，目前核心领域主要是基恩士、康耐视等国际厂商掌握，国产化比例较低，国产替代空间巨大。
4)相关上市公司受益标的包括奥普特、矩子科技、天准科技、大恒科技、海康威视等，其中奥普特在产业链方面布局最为完全。
3、中长期，持续关注5G应用方向：车联网、工业互联网、AR/VR等；军工通信；卫星互联网等长期产业趋势确定的子板块。
长期推荐公司包括：航天信息（计算机联合覆盖）、TCL科技（电子联合覆盖）、紫光股份（计算机联合覆盖）金卡智能（机械联合覆盖）、东方国信（计算机联合覆盖）、平治信息等。
4、风险提示巨头公司具备非常深厚的市场和技术积累，国内客户争夺较为激烈，毛利下滑风险。
评级及分析师信息行业评级：推荐行业走势图[Table_Author]分析师：宋辉邮箱：*****************.cnSAC NO：S1120519080003分析师：柳珏廷邮箱：***************.cnSAC NO：S1120119060016-10%-1%7%16%24%33%2019/112020/022020/052020/082020/11通信沪深300证券研究报告|行业研究周报仅供机构投资者使用2021年1月3日1.机器视觉概念1.1.机器视觉基本概念及产业链机器视觉技术主要采用适合被测物体的多角度光源（可见光、红外光、X射线等）及传感器（摄像机等）获取检测对象的图像，通过计算机从图像中提取信息，进行分析、处理，最终用于实际检测和控制。
中国机器视觉产业链、市场规模及未来发展前景分析
中国机器视觉产业链、市场规模及未来发展前景分析机器视觉可克服人类视觉的缺陷。
相比于人类视觉，机器视觉技术具有精确性、可靠性高、环境适应性好、可持续工作、生产效率高等优势，在现代工业生产、智能制造、医药、食品包装等领域都发挥着巨大的作用。
一、机器视觉产业链机器视觉产业链主要由上游零部件供应商、中游装备厂商以及下游应用行业构成。
机器视觉是一种基础功能性技术，整体包括相机、镜头、视觉控制器、图像处理、传感器、算法平台等，其下游应用领域丌断拓展，包括消费电子、汽车、半导体、虚拟现实、智能安防、健康医疗等。
从机器视觉产业链上中游来看，2015年机器视觉的总体成本分布中80%的成本来源于部件的购买以及软件开发。
而在应用领域方面，工业机器视觉下游应用主要为半导体及电子制造，2015年占比达到46.6%，其次为汽车、食品与包装机械等。
机器视觉下游应用需求快速增长。
机器视觉应用以制造业为主，2017年销售额占比为86%，其中，消费电子、汽车、半导体是机器视觉行业应用最广泛的三大领域。
目前消费类电子和半导体行业机器视觉市场规模年增长率在20%左右，预计2018年市场规模突破20亿元，而汽车市场规模增速将近30%，下游应用需求快速增长。
二、机器视觉市场规模在乐观预测下，2023年全球机器视觉技术市场将达248亿美元。
随着机器视觉在传统行业的渗透率提升及下游应用领域的不断开拓，全球机器视觉市场规模呈快速增长态势，2017年全球机器市场规模突破80亿美元，2008-2017年CAGR达到14%。
由于受到制药、食品和饮料以及汽车行业强劲需求的驱动，全球机器视觉技术市场在规模上已经达到了一个新高度，其预测全球机器视觉技术市场将从2018年的160亿美元，增长到2023年的248亿美元，CAGR将为9.16%。
中国机器视觉处于快速成长期，国产替代空间广阔。
中国的机器视觉行业自从90年代末开始起步，经历了启蒙阶段、初步发展阶段，目前正处于快速发展阶段。
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国际机器视觉产业发展现状与趋势一、国际机器视觉产业市场规模1.产业发展历程机器视觉的概念起始于20世纪60年代，最先的应用来自"机器人"的研制。
最早基于视觉的机器系统，先由视觉系统采集图像并进行处理，然后通过计算估计目标的位置来控制机器运动。
1979年提出了视觉伺服（VisualServo）概念，即可以将视觉信息用于连续反馈，提高视觉定位或追踪的精度。
20世纪50年代：主要集中在二维图像的简单分析和识别上，如字符识别，工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等．60年代：MIT(MassachusettsInstituteofTechnology)的Roberts通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述．他的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维计算机视觉研究。
70年代:首次提出较为完整的视觉理论，已经出现了一些视觉应用系统．70年代中期，MIT人工智能(ArtificialIntelligence)实验室正式开设"机器视觉"课程。
1973年MITAILab吸引了国际上许多知名学者参与视觉理论、算法、系统设计的研究，D.Marr教授就是其中的一位．他于1973年应邀在MITAILab领导一个以博士生为主体的研究小组，1977年提出了视觉计算理论(VisionComputationalTheory)，该理论在80年代成为计算机视觉领域中的一个十分重要的理论框架。
80年代中期：计算机视觉获得蓬勃发展，新概念、新方法、新理论不断涌现。
我国早期正式介绍计算机视觉的文献：计算机视觉：一个兴起的研究领域，计算机应用与软件，1984年第3期。
90年代中期：深入发展、广泛应用的时期。
2.应用现状分析随着微处理器、半导体技术的进步，以及劳动力成本上升和高质量产品的需求，国外机器视觉于20世纪90年代进入高速发展期，广泛运用于工业控制领域。
图1 全球机器视觉主要应用领域图2 典型的工业用机器视觉系统图根据工业环境的不同，全球机器视觉主要分为以下两类：一类是用于大规模或者高测试要求的生产线上，如包装、印刷、分拣等，或者在野外、核电等不适合人员工作的环境中，利用机器视觉方式代替传统人工测量或检试，同时实现人工条件下无法达到的可靠性、精确度及自动化程度。
另一类应用是必须用到高性能、精密机器视觉组件的专业设备制造，典型代表是最早带动整个机器视觉行业崛起的半导体制造设备。
从上游晶圆加工制造的分类切割，到末端电路板印刷、贴片，这类设备都依赖于高精度的视觉测量以对运动部件进行导引与定位。
例如，如果锡膏印刷工序存在定位偏差，且该问题直到芯片贴装后的在线测试才被发现，那么返修的成本将会是原成本的100倍以上。
机器视觉发展至今，早已不是单一的应用产品。
机器视觉的软硬件产品已逐渐成为生产制造各个阶段的必要部分，这就对于系统的集成性提出了更高的要求。
工业自动化企业要求能够与测试或控制系统协同工作的一体化工业自动化系统，而非独立的视觉应用。
在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
3.产业市场规模2013年全球机器视觉系统及部件市场规模为34.01亿美元，相对于2007年增长了56.08%。
4.产业市场格局行业内知名的从事机器视觉的企业主要包括康耐视、基恩士、NI等。
二、主要地区机器视觉产业现状1.产业地区分布情况2013年全球机器视觉产业主要分布于北美、欧洲以及日本地区。
其中北美占比达到了62%。
欧洲占比为15%，日本为10%。
表4-2013年全球机器视觉产业分布随着全球制造中心向中国转移，中国机器视觉市场正在继北美、欧洲和日本之后，成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。
目前包括中国和日本在内的亚太地区占全球的比重突破20%已经超过欧洲，位居全球第二大区域市场。
2.北美机器视觉产业2010年度，机器视觉部件及系统在北美地区销售额增加54％，达到17.2亿美元。
2013年北美机器视觉总销量同比上升9.32%。
机器视觉总销量包括机器视觉系统的销量和机器视觉组件的销量。
包括应用视觉系统及智能相机在内的机器视觉系统继续全面增长，与2012年第三季度相比上涨25%。
机器视觉组件在2013年第三季度的销售量亦有所提高，同比增长10%。
相机、采光板和成像板同比均有所增加，但光学器件及软件则增幅不明显。
3.欧洲机器视觉产业（1）德国机器视觉产业2013年德国机器视觉产业市场规模为1.1亿美元相对于2012年市场规模略有增长。
图表6-2010-2013年德国机器视觉机器视觉系统及部件市场规模2014年巴西世界杯使用的门线识别技术正是基于机器视觉技术的一项应用。
该技术来自德国GoalControl公司。
GoalControl通过在球场布置14台高速照相机，一旦足球整体越过门线，系统将自动判别，并将无线信号传输至主裁判的手表上。
至于谷歌的无人车，则无疑是目前机器视觉领域最为成功的一项产品。
（2）英国机器视觉产业2013年英国机器视觉产业市场规模为0.56亿美元相对于2012年市场规模略有增长。
为了回应来自世界其他区域的廉价劳动力所带来的威胁，自动化系统已成为保证英国制造业竞争力的一大关键法宝。
而机器视觉系统则成为现在许多工业流程中必不可少的一部分，因为它的成本较低廉，富有竞争力，更重要的是能提供快速、准确、可重复的检测能力。
视觉化系统和机器人解决方案正得到越来越多的应用，不论它们是独立成套还是互相结合，都会对大大提高竞争实力有所助益。
图7 2010-2013英国机器视觉系统及部件市场规模4.日本机器视觉产业2013年日本机器视觉产业市场规模为3.4亿美元相对于2012年市场规模有所减少。
图表8-2010-2013年日本机器视觉机器视觉系统及部件市场规模5.中国机器视觉产业（1）产业发展历程国内机器视觉起步于20世纪80年代的技术引进，半导体和电子行业是较早的应用行业之一，如PCB印刷、电路组装、元器件制造、半导体设备。
2006年以前，中国机器视觉产品应用主要集中在外资制造企业、出口加工企业及烟草企业，规模很小。
经过这些年的发展，目前，我国已成为机器视觉发展最活跃的地区之一，工业领域是机器视觉应用比重最大的领域，主要用于产品质量检测、分类、机器人定位、包装等，一方面替代人工视觉，另一方面用于提高生产的柔性和自动化程度。
在大批量工业生产中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率，减少人工风险。
比如在药品生产中，采用机器视觉产品不仅可以提高药品质量检测的准确度和生产效率，还可以避免人眼长时间工作而造成的视觉疲劳。
另外，将机器视觉应用于机器人的引导中，可以实现生产的柔性化，使生产线很容易适应产品的变化，这成为未来发展趋势之一。
（2）产业发展阶段机器视觉在国内起步较晚，真正工业领域的广泛应用也就十几年的时间，目前行业正处于快速发展期，存在很大的发展空间。
具体表现为行业市场容量在快速增长、应用领域逐渐扩大，从业企业数量也在快速增加。
图表9-我国机器视觉处于所处发展阶段（3）产业发展规模●产业市场规模2006年以后，我国机器视觉市场进入快速发展期，2010年市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，到2011年突破了10亿元。
2011年以来，制造行业发展环境不佳，机器视觉也增速态势下滑，2012年行业市场规模约12.5亿元。
2013年市场有所好转市场规模达到了14.9亿元增长19.2%。
图表10-2007-2013年我国机器视觉市场规模●产业企业数量进入中国的国际机器视觉品牌已超100多家，中国自己的机器视觉企业也超过102家，机器视觉产品代理商超过200家，专业的机器视觉系统集成商超过50家，涵盖从光源、工业相机、工业镜头、图像采集卡以及智能相机等所有机器视觉产业链产品。
图表11-2007-2013年我国机器视觉行业企业数量三、机器视觉产业竞争现状1.产业竞争主体（1）产品生产商目前我国机器视觉市场主要产品生产商主要有三类公司。
图表12-我国机器视觉主生产商主要类型（2）产品代理商目前我国机器视觉产品代理商分布比较广泛，数量众多，分类较广，细机器视觉产品代理商超过300家，主要知名企业有广州嘉铭工业、微视图像、上海方千光电、凌华科技、苏州德创测控科技有限公司等。
比如微视图像公司代理国外一流的图像采集卡、摄像头及图像软件。
图像采集卡包括加拿大的Matrox、Coreco、美国的ForeSightImaging等公司。
摄像头有美国UNIQ、PULNIX、Redlake、德国Basler、美国RoperScientific及意大利DTA公司的制冷摄像头。
同时微视图像公司还代理美国Mediacybernetics公司的图像处理软件。
（3）系统集成商系统集成商主要有Euresys、维视图像、深圳市几维视觉技术有限公司、大恒图像、凌云光子、信捷电气等为代表的国内较早涉足视觉行业的公司。
信捷电气作为工业自动化公司，从事机器视觉核心部件的开发与视觉解决方案的提供，公司的视觉产品和视觉系统已经在纺织机械、机床行业等领域成功应用。
2.企业分布情况目前国内机器视觉企业主要位于珠三角、长三角及环渤海地区，企业重点分布在广东、浙江、江苏、上海和北京等省市。
图表13-中国机器视觉企业区域分布情况3.产业竞争焦点图像处理与分析是机器视觉中的核心部分，图像处理的目的可以抽象为提取目标物的特征增强；在完成对目标物增强的同时，抑制非目标物。
一般采用扩大目标物与背景特征差异的方法来实现。
图像增强方法的有效性，可以从目标与非目标两个模式聚类特征是否明确可分来评价。
图像分析的目的可以抽象为目标物的识别与提取。
因为目标物的视觉特征，往往很难采用单一的数字模型准确描述，所以通常采用的方法是，采用多种描述来实现对目标逐步准确的识别。
机器视觉系统集成时，涉及到多门技术，最基本的系统也需要照明、成像、图像数字化、图像处理算法、计算机软件硬件等，稍微复杂一点的系统还会用到机械设计、传感器、电子线路、PLC、运动控制、数据库、SPC等等。
要把这么多不同方面的技术和知识组合到系统里，使其相互完美配合并稳定地工作，对系统集成人员提出了很高的要求。
作者根据多年的经验，讲解了机器视觉系统集成时所涉及的各种技术、需要综合考虑的因素以及评估机器视觉系统项目成功的可能性的方法。
4.产业整合情况据了解，虽然目前国内机器视觉应用的产品几乎都是国外的品牌，但目前国际上的主要机器视觉生产供应商几乎都并不直接面对中国的用户，而是通过代理商的模式销售其产品。
这些厂商甚至在中国设置办事处的都很少，有的办事处只有一个人。
多数国外厂商都是通过其业务经理定期与中国的代理商进行沟通，推广产品。