中商情报网讯：机器视觉是用机器代替人眼来做测量和判断，同时也是人工智能正在快速发展的一个分支，在工业生产中能快速提高生产效率和生产的自动化程度，被广泛应用于多个领域，行业前景广阔，但同时也面临着挑战。

机器视觉行业市场规模

根据中国机器视觉产业联盟对其会员单位的统计，近年来，我国机器视觉行业市场规模不断增长，由2018年的102亿元增长至2020年的144亿元，年均复合增长率12.2%。未来，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影响，我国机器视觉行业市场规模仍将继续增长，预计2022年机器视觉行业市场规模可以达到229亿元。

数据来源：中国机器视觉产业联盟、中商产业研究院整理

机器视觉行业机遇与挑战并存

1.下游应用的发展给机器视觉带来的机遇与挑战

随着生产工艺的精进及产品质量要求的提高，消费电子等行业对检测精度的要求越发严苛。例如，半导体生产制造已使用5nm工艺，对芯片的检测精度要求也已提升至纳米量级。受限于衍射极限，单纯采用显微放大的方式已经难以满足检测精度需求，导致加工良率难以提高，影响产品质量。因此，急需高精度的机器视觉技术解决更精准的测量问题，保证加工工艺符合要求，降低封装成本，确保出厂产品质量。

下游应用的发展推动了对机器视觉产品和服务需求的提升，但也对机器视觉厂商提出了更高标准的要求。随着下游应用的生产、加工、检测等环节的效率和品质要求不断提升，机器视觉厂商需要加大技术投入，以提高机器视觉系统的精度、检测效率等参数。

2.新技术发展给机器视觉带来的机遇与挑战

新技术的发展为机器视觉厂商推出高品质的产品和服务提供了有力的支持，同时也对业内厂商的技术研发能力提出了更高的要求。首先，光谱技术推动机器视觉实现目标的多种特征分析。随着机器视觉的快速发展和普及，机器视觉产品已经广泛应用于智慧农业、矿石分选、食品安全等众多产业中。各行业样本的复杂性要求机器视觉不仅需要实现目标的外观检测，也需要实现目标的材料成分、颜色、温度等特征的分析。光谱技术利用光的衍射和折射特性，通过光栅、棱镜等分光元件，在谱域获取有效信号，实现目标高维信息参量获取。

其次，计算成像技术的提升增强了机器视觉的图像信息获取能力。计算成像技术通过多样化数据采集，并通过特定算法解析，获取到传统成像中难以获取的图像信息，深度挖掘图像中隐含的内部信息，满足更高分辨率、更多维度、更大空间带宽积的光电成像需求。随着新型光电器件的发展和硬件计算能力的提升，计算成像技术在光电成像领域呈现出蓬勃发展的趋势。

3.上下游技术的发展给机器视觉带来的机遇与挑战

机器视觉系统不仅包括光学成像系统，还包括决策系统和执行系统。算力、算法、传输技术的快速发展也为机器视觉带来了机遇与挑战。

算力的提升使机器视觉的决策变得更为迅速，基于云平台的信息处理可以提供几乎无限的算力，解决各种复杂运算问题，提升了机器视觉系统的决策速度；分析算法的优化升级也使机器视觉的识别和分类变得更加准确；5G通信技术增加了信号数据通量、降低了信号时延、缓解了信号干扰等问题，使机器视觉在自动驾驶、精密自动控制、智慧工厂等领域中发挥重要作用。这些相关技术的发展提升了机器视觉系统的性能和使用效率，但也对相关硬件厂商的技术研发能力提出了更高的要求。