機器視覺是通過計算機來模擬人類視覺功能，以讓機器獲得相關視覺信息和加以理解。可分為“視”和“覺”兩部分原理，“視”是將外界信息通過成像來顯示成數(shù)字信號反饋給計算機，需要依靠一整套的硬件解決方案，包括光源、相機、圖像采集卡、視覺傳感器等；“覺”則是計算機對數(shù)字信號進行處理和分析，主要是軟件算法。

機器視覺在工業(yè)上應用領域廣闊，核心功能包括：測量、檢測、識別、定位等。產(chǎn)業(yè)鏈可以分為上游部件級市場、中游系統(tǒng)集成/整機裝備市場和下游應用市場。

機器視覺技術近年來的發(fā)展趨勢

（1）圖像采集技術發(fā)展迅猛

CCD、CMOS等固件越來越成熟，圖像敏感器件尺寸不斷縮小，像元數(shù)量和數(shù)據(jù)率不斷提高，分辨率和幀率的提升速度可以說日新月異，產(chǎn)品系列也越來越豐富，在增益、快門和信噪比等參數(shù)上不斷優(yōu)化

（2）圖像處理和模式識別發(fā)展迅速

圖像處理上，隨著圖像高精度的邊緣信息的提取，很多原本混合在背景噪聲中難以直接檢測的低對比度瑕疵開始得到分辨。圖像處理上，隨著圖像高精度的邊緣信息的提取，很多原本混合在背景噪聲中難以直接檢測的低對比度瑕疵開始得到分辨。

（3）深度學習帶來的突破

傳統(tǒng)的機器學習在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學習則通過多層感知機模擬大腦工作，構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等）來學習簡單特征、建立復雜特征、學習映射并輸出，訓練過程中所有層級都會被不斷優(yōu)化。在具體的應用上，例如自動ROI區(qū)域分割

（4）3d視覺的發(fā)展

3D視覺還處于起步階段，許多應用程序都在使用3D表面重構，包括導航、工業(yè)檢測、逆向工程、3C電子（手機中框平面度檢測）、物體識別、測量與分級等，但精度問題限制了3D視覺在很多場景的應用，目前工程上最先鋪開的應用是物流里的標準件體積測量，相信未來這塊潛力巨大。