近年来，机器视觉已经逐渐渗透进工业制造领域的各个方面，并已经成为工业自动化和智能化的核心，无论是“中国制造2025”还是“工业4.0”都离不开机器视觉，机器视觉将为智能制造打开一个新的世界。

随着人工智能、云计算、5G等技术的进一步发展与成熟，在工业产业链中，越来越多的制造企业在生产环节中开始运用机器视觉技术。机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器，自动接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。与传统人工视觉相比，机器视觉不仅能够接收、处理和判断信息，而且在工业制造领域也具有多种应用优势。

机器视觉的应用优势主要体现在五个方面：一是在检测、测量和装配等环节中能够提供更高性能和质量；二是能够提高重复性任务的生产率，有效减少机器停机时间并缩短安装时间；三是在测量和计量上具有较大的灵活性，能够进行更严格的质量控制；四是能够降低生产成本，及早发现缺陷，降低废品率；五是占地面积小，降低了生产成本。

机器视觉系统是一种由机器视觉技术设计的操作系统，能够让机器设备更好地认知周围环境的技术水平，并采用高分辨率摄像机来捕捉环境和产品的图像数据，实现高级图像识别技术和更高级认知。

除此之外，机器视觉系统结合了先进的硬件设备和软件应用，使机器设备能够更有效的方式观察并对外界刺激作出反应。机器视觉系统凭借着高精度、客观性、可重复性、生产成本、工作效率上的显著优势，以及自动化和非接触性生产的特性，广泛应用于工业生产的各个环节。

图像识别：机器视觉系统通过拍摄的图像与标准图像进行匹配比较，识别是否超出公差范围。目前，该技术广泛应用于包装印刷、标签印刷、商业印刷质量在线监测和印后终检。

视觉定位：机器视觉技术具备定位功能，能够自动判断物体的位置，也能够通过先进的图像视觉检测技术，实现对高速运动的工业产品进行实时全面的视觉定位分析。

缺陷检测：机器视觉系统通过抓取产品图像，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素和亮度、颜色等信息，来进行缺陷内容的判别。

尺寸测量：机器视觉系统具有测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，包括外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量，还能够利用高倍镜头放大被测对象，使测量精度达到微米级。

物体分拣：机器视觉系统通过产品图像抓取、图像分析、输出结果，再通过机械臂等外部执行机构把对应的物料放到固定的位置上，从而实现工业生产的智能化、现代化、自动化。

近年来，国家政府积极推动机器视觉行业发展，通过各种政策支持，促进机器视觉行业的发展。相关机器视觉企业加大了投资力度，通过增加研发投入以及引进高技术人才，全面创新机器视觉技术，以3D视觉技术以及深度学习算法，助力机器视觉行业发展。

3D视觉、深度学习的快速崛起，为机器视觉行业的进一步发展提供了巨大动力。深度学习算法实现对传统机器视觉无法解决的应用场景的补充，并通过人工神经网络的自我学习优势，保障机器视觉检测系统更深层次的应用。而3D视觉技术也能够助力工业生产进行高度、角度、体积、颜色等信息的测量，通过对数据的存储以及量化分析，优化和改进前端的制造工艺，提高生产效率。

目前，我国智能装备产业结构和技术提升的市场空间巨大，市场对于机器视觉技术的需求量也在不断增大，以机器视觉技术赋能制造行业更高效率地生产，加速制造行业产业结构的转型升级，完成从“中国制造”向“中国智造”的转变。