机器视觉的崛起源于工业自动化生产日益增长的技术需求。现代工业自动化生产中涉及各种各样的检测、定位及识别工作，通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和高度精确性地工作。由此技术人员开始不断探索，将计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，
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由此产生了机器视觉。机器视觉是智能制造的“眼睛”，其通过计算机来模拟人类视觉功能，以让机器获得相关视觉信息和加以理解，即用机器代替人眼做测量与判断，广泛应用于物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测、机械手臂/传动设备定位等领域，机器视觉的应用显著提高了制造业生产效率和智能自动化水平。 机器视觉与人类视觉优势对比
nbva资料来源：公开资料机器视觉技术已由1D（一维）发展至3D（三维）。1D 机器视觉技术每次分析一条扫描线的数字信号，而不是整个图像，通常用于在连续制造流程中检测所生产的材料（如纸张、金属、塑料和其他非纺织片材或卷材）是否存在缺陷，并对缺陷进行分类。2D 机器视觉技术集中在2D
图像分析和识别上，主要采用面阵扫描及线扫描。面阵扫描主要是通过采集不同分辨率的2D 快照来创建2D 图像，线扫描是指通过每次扫描一条线来创建2D 图像。3D 机器视觉系统通常由多台相机或者一台或多台激光位移传感器组成，能够提供多方位信息，应用范围更广。 需求提高加速技术演进，3D 引领未来趋势。由于2D 技术起步较早，技术也相对成熟，在过去的60 年中已被证明在广泛的自动化和产品质量控制过程中非常有效，因此，目前机器视觉80-90%的业务主要仍集中在2D 的平面视觉领域。而3D 系统具备2D 系统不具有的优势，比如：可以测量与形状相关的特征，稳定性高、精准度高、分辨率高等，因此其使用范围更广。但是受限于3D 价格高昂和技术发展不成熟等问题，限制了3D 视觉在很多场景的应用。随着未来智能制造对精确度的要求越来越高，以及技术逐步成熟、成本不断下降，市场上基于3D 的应用场景会越来越多。
3D 系统具备2D 系统不具有的优势
无人机控制系统
apm监控系统
资料来源：公开资料产业链分为上游零部件、中游装备生产及下游应用。典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉模块、图像数字化模块、图像处理模块、决策模块、机械控制执行模块以及光源系统等。上游零部件主要包括软件、传感器、电气件、机械件等，构成机器视觉应用系统。中游包括装备制造商及系统集成商。机器视觉下游应用领域多，主要包括消费电子、汽车、光伏半导体、虚拟现实、智能安防、健康医疗等。 产业链分为上游零部件、中游制造及下游应用
资料来源：公开资料-全文完-
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