机器视觉，是指用机器来代替人眼做测量与判断的系统。通过光学装置和非接触自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需要的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备做运动控制。

  相比人类的视觉，机器视觉在精确性、速度性、适应性、可靠性、效率性、信息集成等方面有着非常明显优势。相比人工视觉检测，机器视觉检测效率更加高、速度更快、可靠性更好，同时，上班时间更长、更加适应恶劣环境。因此，在很多方面机器视觉能够代替人眼更好的进行工作。同时，随着深度学习、3D技术等和机器视觉相互连通技术的持续发展，机器视觉的各方面优势将进一步扩大。

  机器视觉产业链共分为三层：上游基础层、中游制造层、下游应用层。上游基础层包括光学设备等硬件和图像处理软件等；中游制造层是机器视觉产业链的核心，分为系统集成商和装备制造商；下游为各行业集成应用与服务，主要为消费电子、人工智能、汽车制造、医药、物流仓储、金属加工等行业。

  机器视觉产业链上游基础层代表企业有大华科技、大恒图像、海康威视、奥普特、中兴微电子等，中国本土企业已经在核心零部件及软件环节取得实质性突破，其中奥普特是我国机器视觉产业的有突出贡献的公司；中游装备制造领域代表企业有劲拓股份、美亚光电、天准科技、矩子科技等，系统集成领域代表企业有凌云光、精测电子等；下游场景应用层代表企业有珠海中富、旷视科技、百度、鸿利光电、有研新材、佳都科技等。

  我国机器视觉产业区域差异较大，尤其是工业机器视觉发展受区域工业水平影响较大，产业资源和创新资源集中于东部地区和广东省。除华东地区外，其它区域市场较为分散，尚未形成明显协同布局。不过，东北、西南传统工业基础较好，“十四五”期间，随着传统产业改造及企业数字化转型不断加深，这些区域的企业聚集程度将会明显增加。

  从机器视觉典型企业的所属地分布来看，广东省和北京市为显著聚集区，主要受益于活跃的金融环境，相关互助基金发展较为迅速、覆盖面较广。北京市凭借研究机构和良好的人才环境培育了众多有突出贡献的公司，例如，工业相机等机器视觉设备有突出贡献的公司凌云光、大恒、微视科技等；不过，相较北京，广东在系统集成、算法等软件方面的布局更为完善，有中兴、商汤、奥普特、大族激光等设备制造商，机器视觉设备厂商超音速、深科达、劲拓股份、康鸿智能等。

  未来，我国机器视觉行业会针对业务场景和行业技术不断提出更高的标准及更针对性的需求，发展的新趋势可总结为：

  （1） 主动视觉与3D视觉协调发展：系统中加入反馈机制，赋予系统在新场景中进行主动探索的能力，并结合3D技术提升系统对外界的感知灵敏度，实现智能更大化；

  （3） 与深度学习技术紧密结合：深度学习主力机器视觉应用系统的识别精度，提升行业应用空间与范围；

  （4） 嵌入式视觉系统大范围的应用：嵌入式机器视觉系统在无人驾驶等领域应用空间巨大，利用云端技术，将更大幅度的提高处理能力；

  （5） 愈加接近“视觉”感受：机器视觉系统将更加与真实环境的动态变化等特征进行融合，机器视觉未来会更接近“视觉”感受。

  相比于发达国家，我国机器视觉产业链完整度与成熟度相对较弱，但伴随着中国整体产业升级，新兴技术如人工智能、大数据、云计算产业快速地发展，中国机器视觉市场正处于加快速度进行发展期，慢慢的变多的制造企业升级转型需求强烈，同时国内劳动力成本不断攀升，机器视觉的应用领域也在逐步扩大。可以预测，中国市场未来存在很大的发展空间，也必将有更多优秀企业涌现，带领着中国机器视觉朝着多传感器融合、视觉并行计算结构、主动视觉等方向不断前行。