伴随全球制造升级需求与中国制造业的高质量发展，机器视觉市场规模稳步增加。数据显示，中国工业机器视觉2022年市场规模为184亿，到2025年将达到470亿，行业整体发展增速快，汽车、纺织、光伏等新兴领域提供主要增长动力。

　　汽车制造行业已成为机器视觉主力应用市场。视觉检测技术及各类视觉产品正在向汽车产业链的各个环节迅速拓展。在智能化、轻量化的发展趋势下，汽车行业对机器视觉的需求度有望继续提升。

　　新能源汽车需求持续高增，汽车检测行业受益。新能源汽车新车型数量持续增加，车企加大研发投入将会为相关汽车检测行业带来利好发展机会。

　　搭载先进AI技术的机器视觉未来有望切入更多应用场景。ChatGPT引爆了人工智能话题，当前机器视觉重点逐渐从单点技术转化为实质应用转化阶段，未来搭载了更先进AI技术的工业视觉可以进一步优化性能适配更多工业应用场景。

　　机器视觉正由基础模式匹配向深度学习方向纵向“超越式”发展。随着工业机器视觉应用越来越广泛，被检测对象越来越复杂，未来机器视觉应用也会从传统工业视觉向基于深度学习的AI工业视觉过渡。

　　技术自主可控，能够率先取得AI智能检测技术验证的企业将具备先发优势。工厂质量控制体系极大影响着产出产品的质量和产品产出速度，而数字化和智能化机器视觉质检系统能够为工业企业提供高效率、高速度、高精度、低成本的质量检测解决方案，减少质控成本，提升生产效率。

　　机器视觉检测具有广泛的应用领域，目前可以应用于工业、医疗、军事、安防、交通等众多领域。其中，消费电子、制造工业、新能源市场是其应用最广泛的领域。

　　消费电子行业一直是机器视觉的主要应用领域，消费电子生产过程中需要大量种类繁多、小尺寸、高精度的元器件，因此不可避免地需要面对复杂的生产工艺、高精度的检测要求、高成本的人力等问题，而机器视觉在高精度引导定位贴合、产品二维码识别、组装检查等工序中发挥其超越人眼的巨大优势。

　　发展光伏行业是我国能源结构低碳化转型的重要举措。在太阳能电池板的生产制造过程中，可能出现微裂纹、断栅、污染、电池劣化、扩散不均、虚印等问题，这些缺陷的存在可能会影响光伏电池的光电转换效率，降低电池使用寿命，影响光伏系统稳定性。传统的成像系统较难识别出这些缺陷问题，需要采用EL（电致发光）或PL（光致发光）机器视觉定位生产环节中出现的问题，为产品质量提供可靠的保证。

　　在工业生产中，机器视觉技术可以用于自动检测和自动化加工，通过对工件进行检测和测量，使得整个生产过程更加智能化和高效化。例如在汽车生产质检中，机器视觉技术可以用于识别零件，检测生产线上的缺陷和故障，从而提高了整个生产过程的可靠性和质量。

　　汽车涉及人身安全，所以汽车行业特别重视生产质量。一批零部件中发现1个有质量瑕疵就有可能整批报废，已出售车辆发现极少数有质量瑕疵也可导致整批车辆召回。

　　今年中央广播电视总台3·15晚会上，宝马“传动轴异响”问题被曝光。随后宝马中国发表声明，针对“传动轴异响”问题，已经进行过技术核查，确认该现象不会影响行驶安全。事实上，2022年至今，宝马在两年多时间里，发布了19则召回信息，“质量关”已成为车企首先要解决的问题。

　　近年来，随着汽车行业的持续发展，汽车的数量也在持续增加，因汽车问题而引发的各类交通事故频发，为了更好地规避交通事故的发生，保障人们的出行安全，各大主机厂商对于对于汽车生产过程中的质量检测标准达到新的高度。目前国内企业中，菲特检测已实现了从智能“自动化”到智能“无人化”的全方位质检服务，和汽车工业在线%全检测。

　　随着时间的推移，汽车质检行业逐渐得到了规范和完善，成了一个重要的行业。其检测设备也在不断升级和更新，从最初的人工目检到现在依靠工业机器视觉设备的数字化和自动化检测，检测的准确性和效率都得到了极大地提高。

　　从2016年开始，中国汽车行业质量控制市场规模每年超过6000亿元，其中生产过程质控（PQ）市场规模超过2000亿元。根据中汽协数据，2021年国内汽车销量2627万辆，当年生产过程质控市场规模超过2600亿元。

　　纯电动车（BEV）采用全自动化生产线，生产过程质控要求更严格。根据小鹏汽车的数据，2021年纯电动车市场占有率10.9%，对应新增的生产过程质控市场规模约77亿元，即每辆纯电动车比传统燃油车增加生产过程质控成本约2700元。

　　按照中信证券的预测，2030年全国汽车销售量3500万辆，当年纯电动车销售量约1800万辆。因此，2030年生产过程质控市场规模将达到4000亿元（3500万辆*10万元/辆*10%+1800万辆*2700元/辆）。

　　随着汽车质检行业的发展，行业竞争也日趋激烈。一方面，政策法规对汽车质检行业提出了更高的要求和标准，对汽车检测机构的资质、设备、人员、流程等方面进行了严格的规范和监管，提高了行业准入门槛和退出成本，促使行业向规范化、标准化、专业化方向发展。

　　另一方面，消费者对汽车检测服务的需求也越来越多样化和个性化，对汽车质检服务的质量、效率、价格、便利性等方面有了更高的期待和要求，推动了行业向多元化、差异化、细分化方向发展。

　　传统的汽车零部件检测方法采用人工目检的方式，但由于汽车零部件的结构非常复杂，一个产品上存在的检测点通常多达数十个，这样会花费大量时间，而且这种检测模式存在自动化程度低、测量效率低、采样频次低、精度低、产品质量缺乏数据支持等问题。

　　数据显示，一台汽车所用的紧固件占汽车总零件的40%，一台轻型车或者轿车用到的紧固件至少5000个，每类汽车零件具体的结构形状都不相同，缺陷检测要点也有所不同。毫无疑问，以传统的“人工目检”方式进行汽车质检，需要耗费大量人力资源，不仅效率低下，而且容易引起检查员的视觉疲劳，缺陷检出率低，产品质量明显得不到保证。

　　“人工目检”已明显不适用于现代汽车生产检测的要求。同时这种测量也不适用于现代化的管理，已不能满足如今高效高速的生产要求，所以汽车零部件检测逐步利用机器视觉代替人工检测，以提高工作效率、准确率，还可以降低人工成本。

　　将机器视觉系统应用于汽车零部件成型产品的内径尺寸测量、外径尺寸测量、外观缺陷检测等，工业相机和工业镜头的完美配合所带来的高精准度、高稳定性、高通用性大大提高了工作效率，帮助用户缩短了产品的检测时间，提高了检测结果精确度。

　　目前汽车生产制造过程已成为机器视觉主力应用市场。视觉检测技术及各类视觉产品将分布于整条汽车制造流水线，覆盖整个车身的制造过程，并向汽车产业链的各个环节迅速拓展。

　　从国家政策角度来讲，汽车质检行业未来的发展趋势肯定是朝着智能化、规范化、专业化方向发展的。在信息化时代，汽车检测机构也将把数字化服务和大数据技术应用到检测中，提高检测的准确性和效率，并且在国家加强对汽车行业的监管和标准下，汽车质检行业市场规模也必然会逐渐扩大。

　　新能源整车制造工序更加复杂，所需精密零部件将明显增多，对检测的效率和精准度均提出更高要求；在智能化、轻量化的发展趋势下，汽车行业对机器视觉的需求度有望继续提升。随着技术的不断进步和发展，机器视觉技术将会更加成熟和完善，为汽车制造业乃至更多行业带来更多的好处和机遇。

　　工业机器视觉是将硬件如光源，传感器，相机等集成综合性仪器同时辅以底层算法用于工业制造方向，协助制造业实现引导、识别、检测和测量功能，最终促进工业制造智能化，是自动化到智能化的关键拼图，兼具状态感知（视觉）和自主决策（边缘控制和AI）的能力。

　　工业机器视觉作为人类视觉的延伸，具有精确性高、速度快、成本低、易于信息集成等多重优势，能够在各种生产环境中替代人工进行高强度连续精准作业，大幅提高工作效率及质量。机器视觉作为人工智能的一个分支，将是智能工厂中自动化和智能化的重要手段，将是促进社会各行业进入智能时代的关键技术、是智能制造的重要支撑，也被称为“工业之眼”。

　　机器视觉系统的算法软件部分是利用计算机视觉算法对获取图像进行分析，进而为进一步决策提供所需信息。

　　根据集成程度和开发难度的不同，可以细分为供集成商和设备商开发使用的底层算法和供最终客户使用的二次开发的算法包，由于不同工业应用场景之间的差异性以及对精度的高要求，往往需要专门设计对应的软件算法以满足工业场景下的视觉需求。

　　机器视觉的功能主要分为四大类，从技术实现难度上来说，识别验证、引导定位、尺寸测量、外观检测的难度是递增的，而基于四大基础功能延伸出的多种细分功能在实现难度上也有差异。

　　从机器视觉产业链角度来看，产业链环节较长且下游应用领域众多。机器视觉产业链的上游为光学设备等硬件和图像处理软件是机器视觉产业的基础；中游制造是机器视觉产业链的核心，分为设备制造环节和系统集成环节；下游应用领域主要为包装、人工智能、交通、医药、半导体、金属加工等行业。

　　机器视觉产业链上游为硬件和软件，目前国内在镜头、工业相机等硬件和图像处理、算法等方面已经成熟，但仍缺少拥有完整产业链的机器视觉企业。

　　机器视觉在工业生产中应用广泛，常用于遍布整个生产环节的四类业务应用：视觉引导与定位、模式有无识别检测、精准测量测距、产品外观检测等。

　　概括地说，工业机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度，主要在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉能够实现自动化集成，软件集成，是实现智能制造的基础技术。

　　在不同的应用场景中，机器视觉系统所采用的图像采集设备、处理方式、架构组成有所不同，主要包括以下三种系统架构：

　　目前主流的应用方案，分离式的图片采集系统与基于工控机的处理系统架构使得该方案能广泛适用于各类工业视觉应用场景；

　　工业机器视觉是人工智能产业和制造业转型升级的重要环节，是国家政策重点关注和发展的行业；2016年以来，在人工智能产业和智能制造业升级相关的政策文件中被多次提及，2020年的《工业互联网创新发展规划》和2021年的《“十四五”智能制造发展规划》等文件中均提出重点突破计算机视觉、视觉传感相关技术，为工业视觉产业发展提供了政策助力。

　　目前全球机器视觉市场趋于稳定，年复合增长率为9.2%，2023年市场规模达200亿美元。中国机器视觉市场起步较晚，但正处于高速增长状态中，近6年平均增长率接近16%。

　　从中国制造业增加值来看，2017年至2022年持续上升，并且在GDP的比重持续上升。从中国智能制造业产值规模来看，2022年中国智能制造业产值447亿元，预计2026年可达1000亿元，持续迎来高于20%的增长。

　　而工业机器视觉迎着政策“东风”，搭上智能制造产业“快车”，近年来该市场伴随全球制造升级需求与中国制造业的高质量发展，规模稳步增加。数据显示，中国工业机器视觉2022年市场规模为184亿，到2025年将达到470亿，行业整体发展增速快。

　　实际情况中，各行各业极多的场景无法用传统算法及简单光学场景解决。以汽车行业为例，众多的零配件组件都是不规则且凹凸不平的，该类场景传统的机器视觉或简单的光学搭建+AI算法根本无法处理。根据调研，用简单光学方案+传统算法（或简单AI算法）可以解决的场景占不到六。