機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，旨在賦予機器可媲美人類的視覺。隨著研究人員應用專門的神經網絡來幫助機器識別和理解現實世界的圖像，機器視覺在過去幾年取得了巨大的進步。如今的計算機在視覺識別上能夠做到各種各樣的事情，從識別網絡上的貓到在諸多的照片中識別特定的面孔。不過，該類技術還有很長的路要走。

市場前景廣闊

目前，機器視覺在工業中的應用最為廣泛，而工業中又以電子制造占比最大，約占40%至50%。其中，全球半導體制造業對于機器視覺的需求占到全行業市場需求的40%以上，半導體制造業的回暖推動了機器視覺行業的發展。

而我國目前正面臨著制造業轉型升級，需要投入大量工業機器人等自動化設備，作為工業機器人的核心關鍵技術，機器視覺必然迎來發展黃金期。國際機器人聯盟(IFR)預計，到2018年，我國工業機器人新安裝量將占全球的三分之一，加上政策的大力扶持，我國機器視覺部件級市場空間將突破35億元，系統集成市場規模將達到140億元。

技術應用問題待解決

雖然機器視覺的市場前景十分廣闊，但隨著物聯網云計算等技術的相互滲透，機器視覺技術要在這個相互融合的時代得到長遠發展還需解決技術以及應用兩項問題。

技術方面：在我國盡管機器視覺技術發展速度驚人，但在技術上的積累與創新與國外相比還是存在著較大差距的。要想成功建立機器視覺與大數據時代的互動關系，就需要不斷提高技術水平，增強創新能力。

應用方面：我國機器視覺技術在應用創新上存在著不足，很多是仿照國外的應用案例或是通過代理相關產品來實現模仿應用。機器視覺的應用方面要想有所發展，就要有所創新，為應用提供最為合適的解決方案。

除此之外，機器視覺的發展還需解決應用單一化所面臨的三大問題：

1、技術突破難度大。由于機器視覺技術涉及眾多學科，因此，想要穩定的升級系統，擴大其應用范圍，就需要不同學科協同創新才能實現，所以，在技術瓶頸的突破上存在一定難度。

2、行業標準難統一。“閉門造車”是幾千年來一直制約我國發展的主要根源，如今，大部分廠家為了自身的短期利益依然采用封閉的運營模式，因此，想要制定行業統一標準存在很大的難度，中國的大格局、大產業的之路并不是坦途。

3、市場剛需創造有難度。我國是一個典型的勞動力密集國家，機器視覺技術的廣泛應用勢必會對勞動力市場造成沖擊，因此，機器視覺市場的剛需創造有著不小的難度，還需要國家政府進一步處理好自動化設備投入與勞動力就業兩者間的平衡。

今后發展趨勢

機器視覺今后絕不是單一的應用產品。目前，機器視覺的軟硬件產品已逐漸成為生產制造各個階段的必要部分，這就對于系統的集成性提出了更高的要求，未來機器視覺將與多種技術融合，不斷提升智能制造自動化水平。

隨著制造業轉型升級步伐加快，機器視覺技術與產品的需求逐步提高，應用領域逐漸擴大，機器視覺將融合3D監測、彩色圖像處理、人工智能、運動控制、信息網絡等多種技術，由單一的檢測、定位、測量功能向大數據分析、智能控制方向發展。基于機器視覺的自動化監測、智能控制系統將廣泛應用于工業生產各個領域，并主要從中端生產線向前端制造和后端物流環節延伸，成為提升產業自動化水平的重要抓手。