在新一轮AI浪潮和制造业追求转变发展方式与经济转型的背景下，机器视觉对人工视觉的替代需求日益迫切。
据MarketsandMarkets数多个方面数据显示，2022年至2027年期间，全球机器视觉市场的规模预计将从172亿美元增长至172亿美元，年复合增长率达到7.4%。中国机器视觉市场规模预计将从170.7亿元人民币增至565.6亿元人民币，年复合增长率高达27.1%，增速远超全球平均水平。
机器视觉是利用光学设备和无接触传感器，对一个真实物体的图像进行自动接收和处理的装置，旨在获取所需信息或驱动机器人的运动。
计算机视觉领域的两个重要分支包括2D视觉和3D视觉。两者在数据处理、视觉感知和应用领域等方面存在非常明显差异。
3D视觉技术在2014年前后开始兴起，与传统的2D机器视觉技术相比，它可以获取物体的三维立体信息和场景，对物体和场景的理解更加准确和全面。
通过深度图或点云数据，3D视觉技术能获取物体的距离和三维坐标信息，从而更准确地进行物体定位、测量和重建，在机器人导航、三维重建等领域具有广泛应用。
在制造业中，3D视觉技术能够检测产品的高度、平面度、体积等，并进行三维建模，更好地满足半导体、汽车、3C等领域的高精度工业需求，检测精度可达＜1μm。
随着深度学习、神经网络等人工智能技术的持续不断的发展，3D视觉的实现需要更强大的计算能力和复杂的算法支持。
结合深度学习等技术，3D机器视觉技术能实现更准确、智能的物体识别、分类和定位等操作。
从技术难度上来看，识别、定位、测量和检测的难度逐渐递增。在线检测需要在短时间内处理和分析大量图像数据，同时确保检测的准确性和可靠性，不受环境因素的干扰。由于工业场景多样性，在线检测需要适应不同类型、规格和形状的产品，能够自动识别和调整检测参数和策略，处理复杂的图像特征和背景干扰，并实现自动学习和优化。
行行查 行业研究数据库资料显示，机器视觉产业链上游主要包括光源、镜头、相机等硬件，以及算法和软件。中游由系统集成商和设备制造商构成，而下游应用则多样化，通过集成商和采购商渗透到各个行业领域。
目前在硬件的中低端领域，国产化已经取得显著成果。根据GGII数据显示，光源、镜头和相机领域的国产化率均已超过70%。
在光源及光源控制器方面，国内厂商逐步进军高端市场。头部厂商包括奥普特、纬朗光电等其中奥普特在中国市场的份额位居首位。在国际市场以及国内高端产品领域，外企如CCS、Moritex和美国AI仍占据主导地位。
在镜头和相机环节，多家国内企业如奥普特、福光股份、普密斯以及海康威视旗下的海康机器人正在积极推动国产化进程。
软件产品主要分为应用特定的机器视觉软件和深度学习框架两大类。随着深度学习算法的迅猛发展，这一技术将推动机器视觉软件市场的快速增长。
在机器视觉的软件层面，长期以来，外企如康耐视和基恩士一直处于市场垄断地位。目前，仅有少数本土厂商如奥普特和凌云光拥有自主研发的算法库。近年来奥普特、凌云光以及天准科技、矩子科技等公司都在持续加大在软件领域的研发投入。
在服务领域，机器视觉提供商主要提供两种解决方案：集成解决方案和解决方案管理。
机器视觉是技术密集型行业，涉及多个学科和技术的交叉应用，因此具有较高的行业门槛。
从机器视觉得全球市场格局来看，欧美等发达国家在机器视觉行业的起步较早，因此拥有深厚的历史积累，并在技术突破和市场占有率方面占据领先地位。
全球市场占有率前五的企业分别是基恩士、康耐视、巴勒斯、天准科技和奥普特，合计市场份额达到69%，市场集中度较高，其中基恩士处于主导地位。
中国的机器视觉行业起步较晚，早期发展主要以代理模式为主。但从2004年开始，国内本土的机器视觉厂商开始专注于研发具有自主核心技术的机器视觉软硬件器件，并在多个应用领域取得了关键性突破。
近年来，中国的进口替代进程开始加速，国内各大厂商的市场份额保持较高水平。一些领先的国内企业，通过提升核心零部件的能力和拓展产品线，持续向高端领域渗透，代表企业包括凌云光、大恒图像和海康机器人等。
在3D视觉方面，大多数国产品牌主要专注于物流、工程机械、金属加工、3C电子等中低端场景，这些领域的毛利率较低，对产品精度的要求也相对较低。
机器视觉作为制造业关键的一环，在自动化检测、产品质量控制、工艺流程优化等方面发挥着越来越重要的作用。
在自动化生产线上，机器视觉能轻松实现产品的自动检测和分类，提高生产效率和产品质量。在汽车制造领域，机器视觉可以实现车身焊接、喷涂等工艺的自动检测和优化，提高生产效率和降低成本。在航空航天领域，机器视觉能轻松实现飞机零部件的自动检验测试和质量控制，确保飞机的安全性和可靠性。
1.高精度、高效率：机器视觉将逐步的提升其测量精度和检测效率，以满足更复杂和精细的制造需求。
2.智能化、自动化：结合深度学习、神经网络等人工智能技术，3D机器视觉将实现更为智能和自动化的识别、分类和定位等操作。
3.多模态融合：3D机器视觉将与其他传感器、机器人等技术进行融合，实现多模态感知和操作，提高制作的完整过程的智能化和自动化水平。
4.云端化、网络化：3D机器视觉将与云计算、物联网等技术进行结合，实现数据的云端存储和处理，以及远程监控和控制等功能，提高生产线的灵活性和效率。
在新一轮AI浪潮和先进制造的推动下，机器视觉加速发展。未来，随技术的持续不断的发展和应用场景的继续扩展，3D机器视觉将发挥更重要的作用，市场空间十分广阔。
