这个概念提出来已经有好多年了，一开始并没有如开始人们所预想的那样增长迅速。不过，2021年，机器视觉市场增速还不错，据业内人士透露，2021年增长了30%左右，根本原因是跟着社会的发展，消费的升级，的良率、品质衡量准则有所提高，加上现在工人并不好招，以及疫情的影响，更多的

  在国内，人口老龄化问题越来越突出，人力成本慢慢的升高，加上国家越来越注重人机一体化智能系统的发展，为高端装备、人工智能、及自动化生产领域发布了各项政策规划，支持智能制造业的产品研制和市场扩展。而高端装备制造、AI和自动化生产行业都是机器视觉技术的主要应用场景。

  正是在这一些因素的推动下，国内的机器视觉行业也得到了不错的发展机会。从国内公司数上来看，2010年国内机器视觉企业仅有60家，随着国内对自主技术产权的不断研究，以及在光源、相机等领域的不断摸索，在2019年时，国内机器视觉公司数达到819家的峰值，2020年回落至637家，但相比2010年来说，仍然有10多倍的增长。

  根据中国机器视觉产业联盟统计，国内机器视觉行业以中小企为主，大多分布在在销售额1~ 3千万范围，占31.8%;1千万以下销售额的企业占比为19.8%;3~5千万销售额的企业占比13.2%;5千万~1亿元销售额的企业占比18.7%;1亿元以上销售额的企业仅占16.5%。从区域分布来看，机器视觉企业聚集较为集中，主要分布在广东省(27.01%)、江苏省(15.88%)、山东省(7.73%)、浙江省(7.63%)、上海市(4%)。

  可以明显地看到，中国市场已成为全世界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2018年的101.8亿元增长至 2020 年的144.20 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2020年至2023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2023年销售额将达296.00亿元。

  从全球市场规模来看，据Markets and Markets 统计， 2015 年至 2020 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2020 年达到 107 亿美元;2021年市场规模约为110亿美元，预计 2022 年至 2025 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2025 年市场规模将达147 亿美元。

  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，已经被大范围的应用于新型显示、消费电子、印刷包装、新能源等众多行业，成为这一些行业必不可少的数字化和智能化变革的支撑。

  从企业方面来看，目前在机器视觉领域比较知名的企业有美国的康耐视、德国的巴斯勒和伊斯拉视像、日本的基恩士和欧姆龙等，国内有从3D摄像机切入的梅卡曼德、深视智能，以及奥普特、天准科技、矩子科技和即将登陆科创板的凌云光。

  从市场竞争格局方面来看，国外厂商具有较强的设计、研发和制造能力，视觉系统领域长期由基恩士、康耐视等厂商主导。国内机器视觉行业起步较晚，最早国内厂商主要代理国外厂商的机器视觉产品。随技术和经验的积累，部分国内厂商开始推出自有品牌的产品，加上国内厂商可提供本地化的定制化服务，供货周期也比较灵活，市场占有率开始逐年增长。

  但从销售额来看，国内前几大机器视觉企业包括基恩士、康耐视、凌云光、Young WooDSP、ISRA VISION、中国大恒集团有限公司北京图像视觉技术分公司、天准科技、奥普特科技、宝视纳视觉技术、矩子科技等。

  机器视觉行业的上游包括相机、镜头、光源等硬件算法软件。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备极其重大影响，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。

  一般来说，机器视觉行业的算法库由OpenCV等开源视觉算法库，和Vision Pro(美国康耐视公司)、Halcon(德国MVTec公司)、VisionWare(凌云光)等第三方商业付费算法库组成。因算法库开发周期长、投入大，业内公司通常基于开源算法库开发自身应用算法，或自主开发与第三方集成并举，较少公司完全自主开发底层算法。为提高效率与减少相关成本，集成第三方成熟工具包作为辅助开发手段是很常见的方式。

  根据凌云光招股书的介绍，图像核心算法的具体衡量指标最重要的包含图像增强算法效率、定位算法性能和识别算法性能。从对比数据分析来看，其实各家都有自己擅长的点。

  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，适应任何复杂的应用，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、检验测试过程集成闭环，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。

  机器视觉有一个优点是拓展不受行业的限制，应用场景范围非常广，无论是在哪个行业，只要是需要检测、定位、测量和识别的地方，都能够正常的使用机器视觉。目前机器视觉技术主要使用在在以下几个领域：

  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，花了钱的人消费电子的质量需求推动了消费电子科技类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。

  目前，中国慢慢的变成了全球最大的消费电子科技类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、二维码读取等场景的应用渗透率也逐步提高。

  2 )新型显示领域的机器视觉应用增长空间巨大新型显示是机器视觉重要的应用领域。在新型显示领域，机器视觉技术作为非接触、高精度、高速度的生产、检测技术方法，已被大范围的应用于各类型的新型显示的生产的全部过程中。国产显示面板厂商出于成本和供应链安全的考虑更倾向于与国产供应链厂商，机器视觉市场的国产普及率将有所提高，这将利好国产机器视觉厂商。

  3 )印刷包装成为机器视觉应用的重要增长点包装行业对印刷品质要求比较高，包装印刷厂须具备独特的技术和质量优势方能满足该行业对质量和色彩的特别的条件。当前印刷机最快生产速度已达 800m/min ，且检测精度高，已超出人眼识别极限，现有人工检测已不足以满足要求，因此必须采用高速、高精度、一致性和稳定能力的机器视觉检测设备才能保障印刷质量。

  4) 机器视觉已被大范围的应用于半导体检测在半导体领域，机器视觉已被应用于半导体外观缺陷、尺寸、数量、平整度、距离、定位、校准、焊点质量、弯曲度等检测，大范围的应用于晶圆制造封装测试中的检测、定位、切割和封装过程。随着中国半导体产业的兴起，半导体技术的更新换代，未来国产半导体视觉装备必然会得到普遍应用，中国本土企业的发展巨大。

  此外，机器视觉还在新能源汽车、光伏等新能源领域、以及工业机器人、扫地机器人等领域都有广泛的应用。

  1 )应用领域持续拓宽经过一段时间的普及与推广，机器视觉应用场景范围逐渐扩大。目前，机器视觉的应用场景范围已从最初的消费电子等领域，逐步拓展至印刷包装、汽车、运输、医疗等领域。预计未来，除了传统的应用领域外，在AI无人驾驶、人脸识别等新兴技术兴起的带动下，机器视觉将进一步拓宽应用领域。

  2 )嵌入式视觉应用持续增长嵌入式视觉系统是指在嵌入式系统中使用机器视觉技术，是嵌入式系统和机器视觉两种技术的整合，可独立完成从接收光信号到系统输出的整个信号处理过程。解决能力、存储器密度和系统集成度的提升， 促进了嵌入式视觉在传统和新兴应用领域的渗透。未来，得益于慢慢的变多的行业应用程序的支持，嵌入式视觉将被更广泛地应用在无人驾驶等领域新兴领域。

  3)2D 机器视觉向 3D 机器视觉升级相比2D机器视觉，3D机器视觉具有非常明显优势，例如测量速度快、精度高、抗干扰能力强、操作简单便捷等，能有效解决2D机器视觉对于高度、厚度、体积、平面度等测量因素缺失的问题。3D视觉技术的突破，将逐步推动视觉技术在高端场景的应用，传统的2D机器视觉将快速向3D机器视觉升级，推动机器视觉市场持续增长。

  虽然国内企业进入机器视觉行业的时间相对来说比较晚，但相对国外企业来说，他们更具有市场优势，目前我国智能制造发展程度还不高，工业数字自动化普及的程度也不高。随着未来中国工业制造领域的自动化和智能化程度的加深，机器视觉将会得到更广阔的发展空间。横向上，机器视觉可以用在更多的行业领域;纵向上，机器视觉在现有领域的深度拓展将会带来新的行业增长。

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