近幾十年來，視覺系統因其非接觸、速度快、精度高、現場抗干擾能力強等突出優點，使機器視覺技術在農業、工業、醫學、安防等領域得到了廣泛應用。機器視覺技術已經實現了產品化、實用化，鏡頭、高速相機、光源、圖像軟件、圖像采集卡、視覺處理器等相關產品功能日益完善。機器視覺技術在信息化時代正扮演著越來越重要的角色。

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隨著機器視覺技術的不斷發展，在各行業中的應用日益加深，全球互聯網和半導體巨頭紛紛布局，顯示出智能圖像處理將是下一個競技場。英特爾收購俄羅斯機器視覺公司Itseez、Movidius，加強英特爾在電子感知、圖像理解領域的能力；谷歌收購IndustrialPerception，并攜手Facebook、VisionLabs開發計算機視覺開發平臺；ARM以3.5億美元收購英國計算視覺公司Apical，進一步鞏固計算視覺和圖像處理技術壁壘；汽車巨頭福特收購以色列機器視覺和機器學習公司SAIPS，該公司開發的圖像和視頻算法解決方案、深度學習、信號處理及分類技術，能夠幫助福特的無人駕駛汽車學習和適應周圍的環境；亞馬遜也收購了一支歐洲頂級計算機視覺團隊，用于無人機和無人駕駛等領域。

只要是需要對物體進行識別、特征判斷和檢測，機器視覺就可以大展拳腳，將任務完成得又快又好。機器視覺在生活中的的應用及其廣泛，在交通領域、水文觀測、地質災害預警識別等領域，都發揮著重要的作用。

我國機器視覺行業的起步比較晚，集中度也不是很高，最開始主要是代理國外品牌。朗銳智科（www.lrist.com）認為，未來幾年，我國機器視覺產業規模將繼續保持穩定增長，市場規模到2020年有望達到千億級水平。但國內機器視覺的相對成熟的自動化產品質量以及技術含量偏低，市場也遠遠沒有飽和，千億級市場帶開啟。

作為人工智能的一個分支，目前機器視覺和人類視覺已經難分伯仲，人們逐漸解鎖機器視覺，將它運用到智能機器人、無人機、自動駕駛、智能安防、VR/AR等應用領域，千億級市場即將開啟。

總結

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