随着人工智能的不断进步和工业生产的迅速发展，机器视觉进一步渗透智能制造领域。机器视觉的融入不仅为生产制造行业更大程度地把关产品品质和质量的稳定性，还能在提高产品竞争力的同时降低生产成本，进一步拓宽机器视觉应用场景。

目前，机器视觉应用受到越来越多制造企业的青睐，逐渐成为生产线上不可或缺的设备之一。在此基础上，基于工业AI视觉创新研发自动化检测设备，成功实现在食品医药、家电制造、3C电子、金属加工等行业的应用，并以自动化、智能化、柔性化的生产模式，适应生产线各种复杂情况，极大地帮助制造企业提高生产品质和效率。

机器视觉检测设备作为目前制造企业生产线不可或缺的角色，赋予了机器视觉感知能力，同时凭借其自动化、客观性、非接触性等优点，降低因人工疲劳、操作经验、主观意识影响等因素而造成检测存在误差的问题。

通过搭载高精度的镜头，机器视觉设备能够以更高的检测精度以及更加准确可靠的检测结果，全面替代传统人工检测，高效率、高质量的完成检测任务。

不仅如此，机器视觉能够实现对生产线上的零件100%在线检测，在满足自动化生产中的工序间检测要求的同时，使自动化生产具有一定的智能性和灵活性。

机器视觉技术还能与先进的制造工艺和现代制造生产模式相兼容，广泛应用于工作状态检测、成品检测和质量控制等领域，加速其创新视觉应用产品在工业领域制造生产线的渗透。

机器视觉发展早期主要集中于海外，国内对于机器视觉技术的研发和应用都相对较晚，发展于上世纪80年代的第一批技术引进，直到近十年来才迎来快速成长。

随着全球制造中心向中国转移，机器视觉在工业领域的技术参与比例进一步加大。在自动化生产的工厂中，机器视觉技术经常用于图像检测、产品质量检测、产品分拣装配等环节。

目前，国内机器视觉市场呈现快速发展趋势，除了能够全面替代人工检测这一先天应用优势外，还与强大的市场需求以及技术、资本、政策等因素有关。

从市场因素来看，制造行业生产线的智能化转型升级，带动了机器视觉需求的迅猛上涨；

从技术因素来看，深度学习技术的出现，使得机器视觉系统能够更好地完成图像处理以及其他操作任务；

从资本因素上看，机器视觉巨大市场潜力和商业化运作模式吸引到不少资本的关注和资金投入；

从政策因素上看，国家纷纷通过政策法案扩大战略布局，为包括机器视觉、深度学习等人工智能技术的发展提供强力政策保障。

未来，随着“工业4.0”、“中国制造2025”等概念的持续深化，以及工业自动化的发展驱动和相关技术的不断突破，相信机器视觉将突破单一技术应用的限制，逐渐向多领域、多行业、多层次进行延伸。