机器视觉为机器赋予了“眼睛”，使其能利用光反射从环境和物体中获取感知信息;而机器视觉同时也为机器植入了“大脑”，使得机器可以对这一些信息进行智能处理与分析，并基于分析结果执行相应动作。在高精度的机器视觉技术的支持下，通过选用合适的相机分辨率和光学元件
机器视觉为机器赋予了“眼睛”，使其能利用光反射从环境和物体中获取感知信息;而机器视觉同时也为机器植入了“大脑”，使得机器可以对这一些信息进行智能处理与分析，并基于分析结果执行相应动作。在高精度的机器视觉技术的支持下，通过选用合适的相机分辨率和光学元件，机器视觉能够检测出人眼难以捕捉的物体细节，从而明显提高工业生产的良品率。
新机器视觉的基本功能可以细分为识别、测量、定位和检测(难度递增)，它通过机器代替人工做测量与判断，将图像处理技术大范围的应用于工业自动化领域。
中国的机器视觉行业起步相对较晚，直到1995年才开始初步应用。然而，在2000年至2008年间，受到行业应用需求和算力发展的共同驱动，我国机器视觉行业进入了一个起步期。随着消费电子制造产业对高精度需求的增长，尤其是以苹果手机加工制造为核心的产业，迫切地需要使用机器替代人工以确定保证产品的加工精度。
根据中研普华产业研究院发布的《2024-2029年机器视觉产业现状及未来发展的新趋势分析报告》分析
从机器视觉的产业链角度来看，上游企业专注于与机器视觉相关的软硬件部件的生产与研发。其中，硬件部分包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡以及控制器及配件等关键部件;而软件部分则涵盖了图像处理软件以及底层算法平台等构成的机器视觉软件及算法。
机器视觉行业的下游主要是各类终端应用场景，这些设备广泛应用于3C电子、汽车、半导体等产业，展现出广阔的发展前景。随着工业智能制造的不断升级，机器视觉设备在各个行业的渗透率有望进一步提升，从而带动相关核心部件的市场需求迎来新一轮的爆发增长。
目前，中国已经成为全球制造业的加工中心，同时也是世界机器视觉发展最活跃的地区之一。机器视觉的应用范围已经涵盖了包括3C电子、新能源、半导体、汽车等国民经济的各个领域。而随着AI技术与机器视觉的结合，有望加速机器视觉在未来更多领域的应用和发展。
随着我国工业制造领域的自动化和智能化程度的不断提升，机器视觉技术的应用将迎来更广阔的发展空间。据数据统计，我国机器视觉市场规模从2018年的68.63亿元增长至2022年的168.88亿元，呈现出强劲的增长势头。
国内机器视觉厂商在技术和产品配套方面不断完善，经过三十年的快速发展，已经逐渐缩小了与国际领先厂商的差距。国产机器视觉企业凭借优质的产品设计、工艺水平和质量控制经验，逐渐实现了进口替代，提升了在国内市场的竞争力。
国内机器视觉市场的销售额占比逐年提升，从2018年的44%增长至2022年的60%，预计到2023年将达到63%。这表明国产机器视觉产品的市场份额不断扩大，国内厂商在行业中逐渐占据主导地位。
机器视觉行业属于技术密集型行业，涉及多个学科和技术领域，包括成像、算法、软件、传感器等领域。这个行业需要持续的大量研发投入，不断积累和提升技术水平，以保持竞争优势。
机器视觉的应用场景广泛，包括定位、识别、检测和测量等。在2022年的应用场景中，定位是占比最高的应用领域，达到了33%。随着工业自动化和智能化的加速发展，机器视觉的应用领域将进一步拓展，为行业发展带来更多机遇。
根据最新数据显示，2022年国产品牌机器视觉市场份额占比已经达到了60%，呈现出加速进口替代的趋势。内外资品牌在机器视觉市场的竞争愈发激烈，双方已经形成了分庭抗礼的格局。在一些特定的产业链环节，国产机器视觉的份额甚至已经领先于外资品牌。
在镜头、光源等领域，国内代表厂商如奥普特、东莞RESS、长步道等表现突出;在镜头领域，东正光学、慕藤光、普密斯等国产厂商占据一定市场份额;而在相机领域，海康机器人、华睿科技、大恒图像等国内企业逐渐崭露头角。
凌云光作为深耕机器视觉产业近二十年的企业，是我国较早进入机器视觉领域的企业之一。在机器视觉产业链上，凌云光坚持进行智能软件、智能算法、核心器件与视觉装备的全面自主研发，同时与清华大学等科研院校开展产学研合作，进一步提升技术实力。
2022年，凌云光的机器视觉业务实现营业收入18.3亿元，同比增长17.35%。这一成绩的取得，不仅彰显了凌云光在机器视觉领域的领先地位，也为国产机器视觉的发展注入了更多动力。
在AI技术的加持下，机器视觉领域正在迎来底层技术的突破。从算法到技术再到应用，AI技术为机器视觉在图像模型上的智能化应用提供了强大的支持，优化了图像识别的复杂度和精度，实现了万物识别。
随着AI技术的赋能和深度学习算法的快速发展，机器视觉的应用范围不仅局限于传统的标准化检测，还向许多非标准化场景的新兴领域横向扩张。这些新兴领域包括但不限于机械臂引导、AGV导航等。
随着行业的进步和技术的发展，2D视觉技术逐渐向3D视觉迈进，这进一步拓展了机器视觉的应用领域。3D视觉技术能够提供更丰富的信息和更准确的识别结果，为各种应用场景提供了更多可能性。
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