工業制造業的不斷發展，已經將工廠自動化(FA)和機器視覺(MV)市場推向了新的高度。機器視覺(MV)和工廠自動化(FA)是制造業提供智能制造設置的一種有前途的趨勢。
計算機視覺作為人工智能最重要的一個環節。機器視覺是工程領域和科學領域中的一個非常重要的研究領域，它是一門涉及光學、機械、計算機、模式識別、圖像處理、人工智能、信號處理以及光電一體化等多個領域的綜合性學科。機器視覺技術是計算機學科的一個重要分支，自起步發展至今，機器視覺已經有20多年的歷史，其功能以及應用范圍隨著工業自動化的發展逐漸完善和推廣。
機器視覺(MV)使用自動化技術捕獲圖像并將其傳輸到PC。然后處理捕獲的圖像以供檢查。在制造領域有更廣泛的應用。這些系統應用于半導體、制藥、電子、醫療設備、汽車、包裝和消費品的制造。當前，國內機器視覺發展態勢如何？
計算機視覺出版領域內人臉識別功能可應用場景廣泛，商業化落地能力強，除了計算機視覺創業企業，互聯網巨頭和硬件巨頭企業也紛紛關注布局人臉識別領域。但目前人臉識別技術仍然存在一定缺陷，現階段人臉識別技術在智能手機終端上的應用仍處于起步發展階段，技術和安全性仍有待提高，未來隨著各計算機視覺企業加強技術研發，人臉識別技術有望進一步改善，成為智能手機標配。
國內機器視覺雖然起步晚，但卻發展迅速。GGII數據顯示，2019年我國機器視覺市場規模65.5億元(不包含計算機視覺市場)，同比增長21.8%。2014-2019年復合增長率為28.4%，并預測到2023年中國機器視覺市場規模將達到155.6億元。
到了2025年，人類將進入‘超級視野’時代，我們將看見以前看不見的，感知以前感知不到的。同時，隨著‘人機協創’，97%的企業將用智能來武裝。因此，我們預判到2025年全球14%的家庭將擁有家用智能機器人;智能將徹底改變我們的生活。
目前，視覺傳感器及機器視覺技術被廣泛應用到了各類先進輔助駕駛系統中。其中，行車環境的感知是基于機器視覺的先進輔助駕駛系統的重要組成部分之一。行車環境的感知主要是依靠視覺技術感知車輛行駛時的道路信息、路況信息和駕駛員狀態，為輔助駕駛系統提供決策所必需的基礎數據。
機器視覺是機器人發展的重要方向，是提高機器人智能化水平的關鍵因素之一，有助于實現機器人工作的自動化。
工業制造業的不斷發展，已經將工廠自動化(FA)和機器視覺(MV)市場推向了新的高度。機器視覺(MV)和工廠自動化(FA)是制造業提供智能制造設置的一種有前途的趨勢。
機器視覺行業研究報告在總結中國行業發展歷程的基礎上，結合新時期的各方面因素，對行業的發展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。未來機器視覺行業將如何發展?請點擊查看中研普華研究院報告《2021-2026年中國機器視覺行業發展前景及投資風險預測分析報告》。
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