机器视觉

机器视觉是人工智能领域极具发展潜力的前沿分支，目前在国内外人工智能企业应用技术中占比超过40%，简单来说就是用机器模拟人类的视觉感知与判断能力，来完成各类检测、判断和控制相关的工作 【3】 。

核心定义

根据美国自动成像协会（AIA）的官方定义，机器视觉是一种覆盖工业和非工业场景的软硬件组合，它通过捕获、处理图像，为设备的运行提供操作指导 【1】 。整套技术会通过图像传感器把目标转换成图像数据，传给专用的图像处理系统，最终输出可用于控制、评估的有效信息 【3】 。

基础构成与核心功能

1. 系统组成：主流机器视觉系统分为软硬件两部分，硬件包含光源、光源控制器、镜头、相机等，软件则是负责信息处理、结果输出的视觉控制系统 【1】 。
2. 四大核心功能：所有应用都可以归为四类基础能力：
   • 识别：基于外形、颜色、字符、条码等特征甄别目标，核心看识别速度和准确度
   • 测量：把图像像素信息转换成标准度量衡数据，精准计算目标的几何尺寸
   • 定位：输出目标物体的二维/三维位置信息，支撑自动化作业的精准对位
   • 检测：覆盖各类外观缺陷、装配完整性等场景的质检工作 【7】

相比人眼的突出优势

和传统人眼观测相比，机器视觉在灰度分辨率、空间分辨率、响应速度、感光范围、复杂环境适应性、观测精度上都表现更优，不仅能完成信息接收，还能自主延伸出信息处理、判断的能力，在精确度、客观度、可重复性、长期成本和作业效率上都有明显优势，会持续加速替代人眼监测的进程 【1】 【2】 。

市场发展情况

• 全球市场：2024年全球机器视觉和视觉引导机器人市场规模达到188.8亿美元，预计2024-2029年将保持7.2%的复合年增长率持续扩张 【3】 。
• 国内市场：中国机器视觉市场规模近年增长迅速，2023年市场规模为200.74亿元，高工产业研究院预测2027年将超过560亿元，另有行业统计显示2028年国内市场规模有望突破400亿元 【3】 【13】 。

主要应用场景

机器视觉目前已经在大量场景落地，覆盖工业自动化、机器人、智能仓储物流、条码扫描、智能交通系统（ITS）、消费电子、汽车、半导体、包装等诸多领域，既能完成工业零部件高精度尺寸检测、产品外观缺陷质检这类工业场景任务，也能为生产运营做安全风险排查、生产效率分析，是推动智能制造、产业升级的核心技术之一 【2】 【8】 【11】 。