中商情報網訊：機器視覺是用機器代替人眼來做測量和判斷，同時也是人工智能正在快速發展的一個分支，在工業生產中能快速提高生產效率和生產的自動化程度，被廣泛應用于多個領域，行業前景廣闊，但同時也面臨著挑戰。

機器視覺行業市場規模

根據中國機器視覺產業聯盟對其會員單位的統計，近年來，我國機器視覺行業市場規模不斷增長，由2018年的102億元增長至2020年的144億元，年均復合增長率12.2%。未來，得益于宏觀經濟回暖、新基建投資增加、數據中心建設加速、制造業自動化推進等因素影響，我國機器視覺行業市場規模仍將繼續增長，預計2022年機器視覺行業市場規模可以達到229億元。

數據來源：中國機器視覺產業聯盟、中商產業研究院整理

機器視覺行業機遇與挑戰并存

1.下游應用的發展給機器視覺帶來的機遇與挑戰

隨著生產工藝的精進及產品質量要求的提高，消費電子等行業對檢測精度的要求越發嚴苛。例如，半導體生產制造已使用5nm工藝，對芯片的檢測精度要求也已提升至納米量級。受限于衍射極限，單純采用顯微放大的方式已經難以滿足檢測精度需求，導致加工良率難以提高，影響產品質量。因此，急需高精度的機器視覺技術解決更精準的測量問題，保證加工工藝符合要求，降低封裝成本，確保出廠產品質量。

下游應用的發展推動了對機器視覺產品和服務需求的提升，但也對機器視覺廠商提出了更高標準的要求。隨著下游應用的生產、加工、檢測等環節的效率和品質要求不斷提升，機器視覺廠商需要加大技術投入，以提高機器視覺系統的精度、檢測效率等參數。

2.新技術發展給機器視覺帶來的機遇與挑戰

新技術的發展為機器視覺廠商推出高品質的產品和服務提供了有力的支持，同時也對業內廠商的技術研發能力提出了更高的要求。首先，光譜技術推動機器視覺實現目標的多種特征分析。隨著機器視覺的快速發展和普及，機器視覺產品已經廣泛應用于智慧農業、礦石分選、食品安全等眾多產業中。各行業樣本的復雜性要求機器視覺不僅需要實現目標的外觀檢測，也需要實現目標的材料成分、顏色、溫度等特征的分析。光譜技術利用光的衍射和折射特性，通過光柵、棱鏡等分光元件，在譜域獲取有效信號，實現目標高維信息參量獲取。

其次，計算成像技術的提升增強了機器視覺的圖像信息獲取能力。計算成像技術通過多樣化數據采集，并通過特定算法解析，獲取到傳統成像中難以獲取的圖像信息，深度挖掘圖像中隱含的內部信息，滿足更高分辨率、更多維度、更大空間帶寬積的光電成像需求。隨著新型光電器件的發展和硬件計算能力的提升，計算成像技術在光電成像領域呈現出蓬勃發展的趨勢。

3.上下游技術的發展給機器視覺帶來的機遇與挑戰

機器視覺系統不僅包括光學成像系統，還包括決策系統和執行系統。算力、算法、傳輸技術的快速發展也為機器視覺帶來了機遇與挑戰。

算力的提升使機器視覺的決策變得更為迅速，基于云平臺的信息處理可以提供幾乎無限的算力，解決各種復雜運算問題，提升了機器視覺系統的決策速度；分析算法的優化升級也使機器視覺的識別和分類變得更加準確；5G通信技術增加了信號數據通量、降低了信號時延、緩解了信號干擾等問題，使機器視覺在自動駕駛、精密自動控制、智慧工廠等領域中發揮重要作用。這些相關技術的發展提升了機器視覺系統的性能和使用效率，但也對相關硬件廠商的技術研發能力提出了更高的要求。