机器视觉行业发展前景
机器视觉起源于20世纪50年代，Gilson提出了“光流”的概念，并在相关统计模型的基础上发展了逐像素计算模式，这标志着2D图像统计模式的发展。
1960年，美国学者Roberts提出了从2D图像中提取三维结构的想法，引起了MIT人工智能实验室等机构对机器视觉的关注，标志着三维机器视觉研究的开始。
20世纪70年代中期，麻省理工学院人工智能实验室正式开设了“机器视觉”课程，研究人员开始下大力气研究“物体与视觉”的相关课题。1978年，DavidMarr提出了一种通过计算机视觉捕捉物体图像的“自下而上”的方法。该方法从2D轮廓草图开始，逐步完成三维图像的获取。这种方法标志着机器视觉研究的重大突破。
自20世纪80年代以来，机器视觉在全球范围内掀起了一股研究热潮，方法和理论的迭代更新，OCR和智能相机的问世，逐渐带动了机器视觉相关技术的更广泛传播和应用。
20世纪90年代初，视觉公司成立并开发了第一代图像处理产品。然后，机器视觉的相关技术被不断地投入到制造过程中，使得机器视觉的领域迅速扩大。数百家企业开始大量销售机器视觉系统，一个完整的机器视觉产业逐渐形成。在这个阶段，LED灯、传感器和控制结构的快速发展，进一步加快了机器视觉产业的进步，逐步降低了产业的生产成本。
从2000年开始，更高速的三维视觉扫描系统和热成像系统逐渐问世，机器视觉的软硬件产品已经普及到制造业的各个阶段，应用领域不断扩大。目前，机器视觉作为人工智能的底层产业和电子、汽车等行业的上游产业，仍处于快速发展阶段，具有良好的发展前景。
机器视觉在中国起步较晚，现在正处于快速增长期。国内机器视觉起源于80年代第一次技术引进。自1998年多家电子、半导体工厂落户广东、上海以来，机器视觉生产线和先进设备不断引入中国，催生了国际机器视觉厂商的代理商和系统集成商。机器视觉在中国的发展经历了三个阶段。
第一阶段是1999年到2003年的启蒙阶段。现阶段，中国企业主要通过代理业务为客户服务，在服务过程中引导客户了解和认可机器视觉，从而开启了机器视觉在中国的历史进程。与此同时，国内涌现的跨专业机器视觉人才，逐步掌握了国外简单的机器视觉软硬件产品，建立了机器视觉的初级应枯逗用体系。在这个阶段，机器视觉技术首先被引入，如特种印刷行业、烟草异物剔除行业等。，在解放劳动力的同时有效推动了国内机器视觉领域的发展。
第二阶段是2004年至2007年的发展阶段。在这一阶段，本土机器视觉卖樱企业开始探索更多自主核心技术承载的机器视觉软硬件设备的R&D，并在多个应用领域取得关键突破。国内厂商陆续推出了全系列的模拟接口和USB2.0摄像头和采集卡，以及PCB测试设备、SMT测试设备、LCD前通道测试设备等。，并逐渐开始占领入门级市场。
第三阶段是2008年以后的高速发展阶段。现阶段，机器视觉核心器件的R&D厂商不断涌现，大量真正的系统级工程师不断培养，推动了国内机器视觉产业的高速高质量发展。
随着全球新一轮科技中败丛革命和产业变革的兴起，机器视觉产业正在经历快速发展。视觉的应用已经从最初的汽车制造领域扩展到消费电子、制药、食品包装等多个领域。
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