機器視覺是實現工業自動化和工廠智能化的關鍵組成部分之一。一是工業4.0浪潮席卷全球，智能制造必然帶來生產設備升級;二是中國人口紅利優勢逐漸減弱，制造商傾向于用機器代替人，降低勞動力成本;三是消費水平的升級，消費者對產品質量提出了更高的要求，使制造商增加了質量控制。三者相互聯系，為機器視覺市場帶來了智能制造領域的新發展機遇。

　　近年來，國內制造商正處于轉型升級期，逐漸愿意購買這些高端視覺產品。那么，從工業用戶的角度來看，如何看待今天的機器視覺市場呢?

　　在工業領域，機器視覺充當生產設備“眼睛”該功能是視覺技術發展的出發點和立足點，解決了人眼無法識別和檢測的問題，實現了效率好、成本低的經濟效益。因此，從客戶使用的角度來看，制造商更傾向于高精度、高精度、大視野自動變焦檢測和軟件的快速導入。

　　首先是檢測的高精度和高精度。這是機器取代人眼最基本、最直接的目的。人工檢測容易產生疲態，導致工作質量差。在精密制造領域，機器視覺比人眼具有絕對優勢。目前，機器視覺的測量和判斷已經非常成熟。

　　一些工廠生產大量的物體，這對視覺檢測來說是一個很大的挑戰。過去，大視覺檢測有兩種方法，一種是用兩個讀碼器覆蓋，另一種是用高分辨率相機、光源、鏡頭和一些定制軟件操作。這兩種大視覺檢測需要專業工程師進行調試和維護。從客戶的使用和維護成本來看，并不理想，因此很難進行大規模的部署。

　　從視覺技術軟件的使用來看，開發商能否快速系統地進口將在一定程度上決定客戶的接受度。對于系統來說，越簡單越好。客戶視覺系統的使用應該更傾向于“傻瓜式”操作和開發。模塊化多種功能，如BLOB分析、算數運算、邏輯運算、色彩匹配等功能分為多個模塊，客戶可以根據自己的需要快速導入模塊。

　　從機器視覺的具體應用來看，電子制造業的具體應用在于PCB印刷電路、電子封裝、絲網印刷、SMMT表面安裝、半導體和集成電路、回流和峰值焊接，以及智能手機、平板電腦等消費品。汽車制造業主要用于面板印刷質量檢測、精密測量等。食品藥品和包裝機械主要集中在包裝缺陷檢測、生產日期檢測、顏色識別、分揀等方面。印刷機械在于印刷質量檢測、印刷字符檢測、條形碼識別等。

　　除了上述行業，許多傳統行業也需要機器視覺應用。像黃金珠寶這樣的精細加工行業，往往依靠放大鏡，通過肉眼檢測產品缺陷。再者，黃金珠寶生產過程中，仍以人工作業為主，一來不利于成本控制，二來人的不確定因素較多。為了在批量化生產中提高效率，基于深度學習的視覺技術，是一個不錯的選擇。另外，建筑裝飾屬于勞動密集型產業，工程好壞很多時候基于人為因素。以往工程驗收，依靠“老師傅”眼觀的方式，檢查墻面是否平整、天花龍骨架拼裝、門窗縫隙是否過大等問題。如今建筑裝飾行業人才面臨青黃不接局面，提升自動化水平是該行業的趨勢。高檔酒店、餐館、家裝對質量要求極高，并且市場份額逐步增大。因此，基于視覺技術對工程的驗收，是建筑裝飾行業走向自動化、智能化所需。