机器视觉——为机器植入“眼睛”和“大脑
机器视觉的本质是为机器植入“眼睛”和“大脑”。为机器植入眼睛，代表着机器视觉利用环境和物体对光的反射来获取及感知信息；为机器植入大脑，意味着机器视觉需要对信息进行智能处理与分析，并应用分析得到的结果来执行相应的活动。
（1）机器视觉产业全貌
机器视觉行业的上游包括相机、镜头、光源等硬件及算法软件。相机是包含完整的机器视觉组成功能模块（光源可自带或借用外部光源），能独立完成机器视觉信息处理的全流程，为系统输出有效信息；镜头是机器视觉图像采集部分重要的成像部件，其作用是把被摄物体成像于摄像机内的感光元件上；
光源对于机器视觉中的图像采集部分具有重要影响，为场景提供合适的照明，突出目标的图像特征并与背景图像分离；机器视觉算法与软件紧密结合，软件平台是实现机器视觉算法的载体，使机器视觉在处理数据量和实时检测效率性能上不断地突破，匹配工业智能发展的需求；
AI算法作为常见的智能算法，逐步应用于机器视觉系统中，能够有效地提高智能水平。软件与算法平台与视觉硬件相辅相成，助力可配置视觉系统、智能视觉装备实现相应的功能。
机器视觉行业的中游为视觉系统与智能装备。视觉系统包含独立完整的成像单元（光源、镜头、相机）和相应的算法软件，集图像采集、处理与通信功能于一身，可以灵活地进行配置和控制，适应各种复杂的应用，具有多功能、模块化、高可靠性等特点。
智能装备以机器视觉的感知能力和分析决策能力为核心，在视觉系统的基础上加入了自动化和智能化的功能，将设计、生产、检测过程集成闭环，可实现多种功能。
机器视觉行业的下游为各行业集成应用和服务。下游应用行业的发展决定了机器视觉装备及服务的市场需求量，目前下游应用领域以电子制造为主，其次为汽车、医药、印刷包装等领域。下游产业丰富多样，集成服务更加有的放矢，面向应用市场才能更加蓬勃。图1机器视觉产业图谱
（2）机器视觉系统的典型特性
首先，机器视觉算法与软件是机器视觉产业的核心。基于软件和算法，通过对图像处理与分析，可实现对被测物的识别、定位、测量、检测。机器视觉面向海量纷繁复杂的应用，只有性能优越、算法完备、运行效率高，同时又具备通用性、易用性、组态化的软件，才是一款可实用的机器视觉算法与软件。
其次，精准成像是机器视觉成功的关键。精准成像，是指综合应用视觉器件、光路组合、计算资源和环境等因素，灵活构建光学系统，获得目标需求特征的成像。如何在方案成本、光路复杂程度之间实现平衡，最大化地实现成像效果，是各家机器视觉厂商需要解决的核心问题，只有在机器视觉行业内具有深厚经验的厂商，才能真正地构建出符合用户需要的解决方案。
此外，机器视觉在低成本条件下追求可靠性和易用性。机器视觉多应用于工业环境，机器需要7×24小时运转，要求具备高可靠性。同时，机器视觉使用者包括不同知识层次的管理者和工人，需要具备极高的易用性以方便使用者迅速掌握和使用。
全球视角下的机器视觉市场
（1）从应用驱动到算法驱动
机器视觉的发展史可追溯至20世纪60年代末，每经历十年其技术与应用都会产生
一次深刻变革和飞速发展。国外机器视觉的发展历程如图所示：图2国际机器视觉发展历程年至年，在成像传感器诞生的驱动下，机器视觉进入产业萌芽期。此时受制于半导体工艺成熟度和成本等因素，机器视觉只在高端的科学研究和航天、*工项目中才有少量初级应用，尚未形成完整的概念。年至年，在应用的驱动下，机器视觉进入起步期，机器视觉的概念首次在产业界被提及，但未形成精准的定义。年至年，在应用的进一步驱动下，机器视觉产业进入成长波动期。
年至年，在应用和算力的共同驱动下，机器视觉进入产业发展早期。年至年，AI算法的发展推动机器视觉进入发展中期。随着机器视觉应用的爆发式扩展，预计年后机器视觉将迎来高速发展期。
（2）全球市场年达亿元
机器视觉市场包括视觉器件、可配置视觉系统和智能视觉装备三个细分市场。根据MarketsandMarkets统计，年至年，全球机器视觉器件市场以13.83%的复合增长率增长，市场规模至年达到亿美元（约合人民币亿元）；年至年，全球机器视觉器件市场规模将以6.56%的复合增长率增长，至年市场规模将达亿美元（约合人民币亿元）。图3全球机器视觉器件市场规模
（来源：MarketsandMarkets）机器视觉以视觉器件、可配置视觉系统和智能视觉装备等形态服务各产业应用，已经被广泛应用于新型显示、消费电子、印刷包装、新能源等众多行业，成为这些行业必不可少的数字化和智能化变革的支撑。
中国视角下的机器视觉市场
（1）发展起步晚，应用驱动产业进一步完善
与国外机器视觉的发展历程相比，我国的机器视觉产业起步较晚，年才开始有初步应用。我国机器视觉发展历程可基本分为以下四个阶段：
图4中国机器视觉的发展历程
20世纪70年代后，中国机器视觉市场由国防*工应用率先推动。年至年，在国外技术发展引领下，我国机器视觉进入了萌芽期，在航空、航天、*工及高端科研等行业开始应用，但主要依赖进口。
年至年，在行业应用和算力的双轮驱动下，我国机器视觉进入了起步期。中国机器视觉企业通过技术引进，快速掌握了国外机器视觉企业的先进经验，利用进口视觉器件在各应用领域进行系统集成和智能设备研发。
年是我国机器视觉产业发展划时代的一年，以苹果手机加工制造为核心的消费电子制造产业进入μm高精度时代，迫切需要使用机器替代人工以保障产品的加工精度。苹果手机加工制造的应用需求直接推动了我国机器视觉产业进入发展初期，我国机器视觉系统和设备的研发、应用开始提速，同时在市场驱动下，机器视觉企业开始进行芯片、相机、光源等核心部件的研发，机器视觉器件市场逐步形成中低端逐步国产化、中高端依赖进口的局面。
年至年，AI算法的发展使我国机器视觉进入发展中期，机器视觉应用领域更为广泛，核心器件、系统、设备的国产化率进一步提高。
年后，在下游需求的带动下，预计机器视觉将迎来高速发展期。
（2）中国市场销售额可达亿元
中国市场已成为全球机器视觉市场规模增长最快的市场之一。根据中国机器视觉产业联盟的统计，中国机器视觉行业的销售额从年的.80亿元增长至年的.20亿元，复合增长率达19.02%。得益于宏观经济回暖、新基建投资增加、数据中心建设加速、制造业自动化推进等因素，预计年至年，中国机器视觉行业的销售额将以27.15%的复合增长率增长，至年销售额将达.00亿元。图5中国机器视觉市场规模
（来源：中国机器视觉产业联盟，依据年中国机器视觉产业联盟企业调查，包括家受访企业）
从下游应用行业角度考虑，根据中国机器视觉产业联盟统计，机器视觉已经在电子电气、半导体、汽车、印刷包装、食品加工等领域得到广泛应用。其中，电子电气行业是目前中国机器视觉行业最大的下游应用领域，年其销售额占比为52.90%。
图6年中国机器视觉行业下游应用占比
（资料来源：中国机器视觉产业联盟）
机器视觉下游应用百花齐放
机器视觉被广泛应用在工业制造领域，制造业的发展将推动机器视觉的发展。根据国家统计局统计，年我国国内生产总值突破.60万亿元，为全球第二大经济体，而作为经济支柱，我国制造业为我国GDP增长做出了巨大的贡献。年我国制造业增加值首次超过美国，中国成为全球制造业第一大国，年我国制造业GDP增加值已达26.59万亿元。图7中国制造业GDP增加值
（来源：国家统计局）
机器视觉为机器植入眼睛和大脑，让机器取代人工，帮助制造业实现自动化和智能化，是现代化制造提质、增效、降本、减排的推动力，是推动智能制造的关键引擎。随着我国进入全面推进智能制造阶段，机器视觉将向全行业覆盖，应用市场需求急剧扩增，因此智能制造为机器视觉提供了巨大的需求牵引，是机器视觉的重大战略机遇。
（1）消费电子是机器视觉主要应用领域
消费电子具有技术革新迅速、产品迭代快等特性，消费者对消费电子的质量需求推动了消费电子产品需要通过更高效、更精细的机器视觉检测技术以提升产能和质量。根据CINNOResearch统计，年全球手机销量达13.23亿台，未来将呈现上升趋势，至年达14.19亿台。图8全球及中国大陆智能手机出货量
（来源：CINNOResearch）
目前，中国已经成为全球最大的消费电子产品研发和制造基地。在消费电子产业链上，机器视觉技术已经基本覆盖从元器件、部件和成品全制造环节的自动化及品质检测与量测。此外，机器视觉在连接器检测、PCB检查、SMT、硬盘检测、元器件在线分类筛选、