如果把生產制造比作人體，那么機器視覺就是火眼金睛。在生產制造業中，機器視覺技術被廣泛應用于一些不適合人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，以及在大批量的工業生產中替代人工檢測，具有精確性高、速度快、成本低、易于集成等多重優勢，能夠大幅提高工作效率及質量。

　　隨著制造業轉型升級的推進，市場對機器視覺產品的需求日益增長。根據gongkong?市場研究顯示：

　　● 2021年機器視覺市場受3C電子、半導體、新能源汽車市場需求拉動，整體增長顯著;

　　● 2021年隨著機器視覺市場需求的逐步釋放，新進入廠家持續增加;

　　● 隨著機器視覺產品的技術成熟和競爭加劇，價格有所降低;

　　● 國產品牌份額逐步提升，國內以海康威視為代表的企業增長顯著，直逼進口品牌份額;

　　● 從產品端看，機器視覺產品逐步從2D向3D產品滲透，機器視覺產品線逐步豐富。3D視覺將更趨于智能化、集成化、實時性、高性能、多場景應用等方向。

　　在機器視覺的產業鏈中包含光源、鏡頭、工業相機、圖像采集卡、圖像處理系統，算法與軟件平臺，以及其他外部設備組成。機器視覺技術的發展需要不斷融合創新，試驗各種落地應用。

　　因此，在本期專題中，gongkong?特別邀請產業鏈不同環節中的機器視覺企業，力求多角度探討器視覺技術的發展方向和應用落地。

　　機器視覺能夠充分滿足高精度、柔性生產的需求，隨著技術的不斷完善、滲透，下游應用場景也日趨多樣化。目前主要應用于消費電子、汽車制造、制藥業等批量流水制造型企業。但行業市場仍保持高度集中，以消費電子和汽車制造領域為主。

　　總的來說，在不同行業的工業生產中都需要機器視覺技術給出快速又精準的決策。安森美智能感知部工業及消費應用大中華區市場經理陶志介紹說，用于測量時，要快速判斷液位、尺寸等;用于定位時，要快速準確給出物品的正確位置;用于計件檢驗時要快速計算出數量;用于解碼識別時要快速準確識別二維碼、字符信息等，從而實現更快、更準確的產品檢測，提高效率并降低成本。

　　基于各個行業自身特性的不同，以及各行業對機器視覺技術認知的不同，不同行業用戶對視覺也有著不同的要求。“的確如此，不同的行業，實際應用場景不同，運用的具體技術、解決方案也不同，有些場景適合運用2D技術，有些場景偏重于3D+AI深度學習的解決方案，但總的來說萬變不離其宗，均側重于解決工業生產中定位、檢測、測量、識別、分類等難題。”華漢偉業相關負責人講道。

　　在汽車、3C、制藥等行業，這些行業應用機器視覺技術的共同特點是連續大批量生產、對外觀質量的要求非常高，但彼此之間的差異也非常明顯。對此，邦納助理視覺產品經理黃來舟表示，在不同行業中應用機器視覺技術，被測物一致性最好的是3C行業，其次是汽車行業，包裝行業則相對較差。從對視覺系統的分辨率來看，一般情況下，電子行業>汽車行業>包裝行業。從檢測速度來講，包裝行業>電子行業>汽車行業。

　　ifm 3D ToF成像系統產品銷售經理何正介紹說，在汽車、3C、制藥等行業都會使用相機用于產品的檢測和驗證，其中汽車行業的自動化程度最高、零件最為多樣、工作環境最為復雜，所以對機器視覺產品也提出了非常高的要求。

　　盡管不同行業對機器視覺技術有著不同的要求，但機器視覺的應用越來越普遍且通用性越來越廣泛。Allied Vision亞太區高級市場經理鄒毅也表達了相同觀點，他表示企業需要根據自己的實際情況，包括環境、工況、材料、檢測目標等，采用不同的機器視覺系統。

　　以通用型的機器視覺技術來看，例如智能相機，可解決一些簡單的機器視覺識別的常規任務，客戶無需進行專業的定制或開發。但對于復雜的識別任務，則需要客戶自己或通過設備集成商定制適用于該應用的機器視覺系統，這對用戶本身的能力提出了較高要求。