機器視覺是實現(xiàn)工業(yè)自動化，工廠智慧化的關鍵零部件之一。一是工業(yè)4.0浪潮席卷全球，制造智能化必然帶來生產設備的升級；二是我國人口紅利優(yōu)勢逐漸弱化，制造廠商傾向于機器代人，減少人工成本；三是消費水平的升級，消費者對產品的品質提出更高的要求，使得制造商加大質量把控。三者環(huán)環(huán)相扣，為機器視覺的市場，在智能制造領域帶來新的發(fā)展契機。
許多北美的機器視覺廠商表示，十幾年前的中國，這些高端的視覺產品很難打開銷路。近幾年，國內制造商家處于轉型升級期間，對這些高端的視覺產品，逐漸有了采購意愿。既然國內機器視覺技術市場容量增大，那么從工業(yè)用戶角度看，如何看待如今的機器視覺市場呢？
在工業(yè)領域，機器視覺充當生產設備“眼睛”的功能，解決人眼無法識別、檢測的工作，實現(xiàn)效率好、成本低的經濟效益，是視覺技術發(fā)展的出發(fā)點和落腳點。那么，對于客戶使用角度看，制造商更傾向高精度、高準確率，大視野自動變焦檢測，以及軟件的快速導入等方面。
首先是檢測的高精度，高準確率。這個是機器代替人眼最基礎的，也是最直接的目的。人工檢測容易產生疲態(tài)，導致工作質量不佳，并且精密制造領域，機器視覺比人眼有著絕對的優(yōu)勢。目前來看，機器視覺的測量和判斷，已經非常成熟。例如，創(chuàng)科視覺的視覺系統(tǒng)，在李群自動化的機器人應用上，準確率一達到97％以上。
有些工廠生產物件體積龐大，對視覺檢測來說，是一項較大的挑戰(zhàn)。以往對大視野檢測，會采取兩種方法，一種是用兩個讀碼器覆蓋的方式，另一種是用高分辨率相機，加光源、鏡頭，再加上一些定制化軟件來操作。這兩種大視野檢測，需要有專業(yè)工程師做調試和維護，從客戶的使用和維護成本來說，都不算理想，所以很難進行大規(guī)模部署。康耐視在今年推出的DATAMAN370系列讀碼器，正是順應客戶對大視野檢測的需求，并在PCD板、包裝、印刷等領域成功應用。
從視覺技術軟件使用來說，開發(fā)商能否做到快速地系統(tǒng)導入，將在一定程度上決定客戶的接受度。對于系統(tǒng)來說，固然是越簡單越好?？蛻粢曈X系統(tǒng)的使用，應更傾向于“傻瓜式”的操作和開發(fā)。如創(chuàng)視科技開發(fā)視覺平臺CKVsionSDK，將眾多功能模塊化，如BLOB分析、算數運算、邏輯運算、色彩匹配等功能分為多個模塊，客戶根據自身的需求，將模塊快速導入應用。
機器視覺是一項綜合技術，其主要的市場分布在電子制造業(yè)、汽車制造、制藥、食品與包裝機械等領域。根據前瞻研究院報告數據顯示，電子制造業(yè)在機器視覺市場占比46．57％，汽車產業(yè)次之，占比為31．02％。此外，物流、食品、包裝、印刷等行業(yè)的滲透率也逐年的提高。
機器視覺下游應用比例
從機器視覺的具體應用看，電子制造業(yè)應用具體在PCB印刷電路、電子封裝、絲網印刷、SMMT表面貼裝、半導體及集成電路、回流和波峰焊，以及智能手機、平板電腦等消費類產品。汽車制造業(yè)的主要應用于面板印刷質量檢測、精密測量等。食藥和包裝機械主要集中在封裝缺陷檢測、生產日期檢測、顏色識別、分揀等方面。印刷機械則是在于印刷質量檢測、印刷字符檢測、條碼識別等。
除了上述產業(yè)，許多傳統(tǒng)行業(yè)同樣有機器視覺應用需求等。如黃金珠寶這類精細化加工型的產業(yè)，很多時候是靠人借助放大鏡，通過肉眼檢測產品缺陷。再者，黃金珠寶生產過程中，仍以人工作業(yè)為主，一來不利于成本控制，二來人的不確定因素較多。為了在批量化生產中提高效率，基于深度學習的視覺技術，是一個不錯的選擇。另外，建筑裝飾屬于勞動密集型產業(yè)，工程好壞很多時候基于人為因素。以往工程驗收，依靠“老師傅”眼觀的方式，檢查墻面是否平整、天花龍骨架拼裝、門窗縫隙是否過大等問題。如今建筑裝飾行業(yè)人才面臨青黃不接局面，提升自動化水平是該行業(yè)的趨勢。高檔酒店、餐館、家裝對質量要求極高，并且市場份額逐步增大。因此，基于視覺技術對工程的驗收，是建筑裝飾行業(yè)走向自動化、智能化所需。
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