机器视觉系统的原理是计算机或图像处理器以及相关设备来模拟人类视觉功能，从客观事物的图像中提取信息进行处理，获得相关视觉信息，并加以理解，最终用于实际检测和控制等领域。机器视觉是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术，涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域。

机器视觉让机器拥有了像人一样的视觉功能，能更好地实现各种检测、测量、识别和判断功能。随着各类技术的不断完善，机器视觉下游应用领域也不断拓宽，从最开始主要用于电子装配检测，已发展到在识别、检测、测量和机械手定位等越来越广泛的工业应用领域。速度快、信息量大、功能多也日益成为机器视觉技术的主要特点。

与人类视觉相比，机器视觉的优势极为明显。如，机器视觉可以在各种恶劣环境下进行高速在线检测，同时还能够在长时间内不间断进行工作。器视觉下游应用领域多，随着核心技术的不断完善，场景不断拓展。机器视觉的应用场景包括消费电子、汽车、半导体、虚拟现实、智能安防、健康医疗等。

国内外市场规模：一般而言，机器视觉产业链主要包括上游的零部件级市场、中游的系统集成/整机装备市场和下游的应用市场。其中，上游零部件市场主要包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等软硬件提供商;中游主要有集成和整机设备提供商;行业下游市场主要是电子制造业、汽车、物流、印刷包装、烟草、食品饮料、医药等领域。

据中金企信国际咨询公布的《2020-2026年中国机器视觉市场发展规划及投资战略可行性预测报告》统计数据显示：2015年，全球机器视觉系统及部件市场规模达42亿美元，到了2016年全球机器视觉系统及部件市场规模达到了46.8亿美元，截止到2017年末，全球机器视觉系统及部件市场规模达到了51.8亿美元。2018年全球机器视觉系统及部件市场规模达约55亿美元。从产业地区分布看，2016年全球机器视觉产业主要分布于德国、美国和日本地区，占比分别为30%、24%和14%。

相比发达国家，我国机器视觉起步较晚，市场规模不大。近年来，随着智能制造产业发展的需求、国家政策的大力扶持，我国机器视觉行业迎来了快速发展，行业专利数量不断增加，市场快速增长。2011年我国机器视觉行业市场规模约为10.8亿元;2013年达到35.4亿元，同比增长55.9%;2015年为61.2亿元，同比增长28.6%;到2016年，市场规模达到69.4亿元，同比增长13.4%，约占全球市场15%的份额。预计到2020年，市场规模将超过120亿元，2017-2020年年均增速将达15%以上。

市场应用价值：由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。可以预计的是，随着机器视觉技术自身的成熟和发展，它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。

目前，人工智能在先进工业中的应用包括语音类技术，视觉类，自然语言处理和基础硬件类；其中，机器视觉作为一种基础功能性技术，能够帮助机器/计算机系统进行观察，识别和判断等行为，是目前应用最为广泛的技术之一。目前，机器视觉在人工智能领域的市场份额可以达到30%以上；

2018年中国机器视觉在人工智能领域的市场份额分析

数据统计：中金企信国际咨询

产业前景：机器视觉替代人眼是精密测试机组装的必然趋势：机器视觉替代人眼是实现设备精密控制，智能化及自动化的有效途径，其重要优势包括：

（1）精确性：客观性和可靠性由于人类视觉在物理上有天生的限制，其在精确性尤其是当下消费电子产品的精细化背景下，人类视觉的精确性有着明显的劣势；而机器视觉可以利用专用的光敏元件，实现人眼无法/难以捕获的缺陷及问题。

（2）环境适应性和工作持续性：在3C领域的实际生产中，由于测量/组装产品的多样性和相应机器设备的误差，人眼几乎不能在整个过程保持平稳的状态，这在当下对产品精细化，一致性要求高的背景下，测试组装工人的出错率也不断提升。而机器视觉可以通过图像对比保证在任何环境下的高一致性和可靠性。另外，以富士康为代表的代工厂的工作强度较大，疲劳导致工人不可能持续工作。

（3）经济型和高效性：由于机器的效率远高于人类，一台自动视觉检测机器能够替代多人任务，而且不需要休息，能够连续工作；另一方面，机器视觉系统的操作和维持成本非常低，能够节约生产运营成本。

机器视觉非常适合精细测量/组装

视觉系统在3C和新能源汽车领域的应用

自2000年以后，机器视觉进入快速发展的阶段，中国也成为全球机器视觉发展最为活跃的地区之一；其中，最具代表性的行业即为消费电子行业，2015-2017年，机器视觉行业的复合增长率达到36.4%；

整体来说，由于产品种类的不同，加工工艺的差异，生产制程的多样化等特点；3C产品产线的集成和整合的难度依旧较大，主要人力也集中在产品的组装和测试环节。但由于（1）人力成本的提升；（2）手机等产品的复杂化，工人检测的短板会被迅速放大；（3）人力应用有上限，主要代工厂已出现难以满足客户的吞吐量及交货周期的问题；（4）产业趋势上看，纵观各个领域的代工厂（比如半导体领域的台积电），一直性/良品率和规模效应是立身之本；单人均产值存在天然上限，因此自动化是必然趋势：