隨著人工智能的不斷發展，機器視覺領域也在高速發展，今年來大熱的人臉識別應用到了各個領域之中，比如支付寶面部識別身份驗證和儲物柜人臉識別到美顏APP面目識別功能和人臉相冊分類功能，再看工業機器人行業中對于機器視覺的應用就更多了。人對物體準確抓取、物流機器人障礙避讓都離不開機器人視覺。

自主機器視覺市場已經逐漸被打開

“特定應用視覺系統是機器視覺行業最大的細分市場，2018年銷售額占比為35.8%；其次是相機，銷售額占比為25.6%；第三為光學產品，銷售額占比為10.1%；第四為照明產品，銷售額占比9.3%；第五為智能相機/緊湊系統/視覺傳感器，銷售額占比為8.5%；獨立于硬件產品銷售的視覺軟件、接口和線纜、圖像采集卡/視覺處理器板的銷售額占比分別為3.6%、3.4%和3.1%；其他視覺配件銷售額占比約為3.2%。”，2019-2021年，中國機器視覺行業規模將會得到進一步增長，預計從100.7億元增長至153.5億元，年均復合增長率達到23.5%，成為全球增長最快的機器視覺市場。機器人、新能源和半導體行業將是機器視覺行業未來三年增長最快的下游應用行業。

驅動視覺高速發展的動力主要為：

高性能、低功耗、低成本的處理器。基于ARM的SoC、DSP、FPGA，協處理器GPU等。據統計，有50多家在研發深度學習處理器;深度學習。通過學習和訓練實現算法，機器視覺的一次革命;硬件和軟件的模塊化。攝像頭模塊可以直接與嵌入式處理板連接，支持嵌入式平臺上圖像處理器。

“機器視覺系統已經成為工業生產不可或缺的一部分。就生產工藝中采集與解讀信息的數量而言，機器視覺是最豐富的，它是成功實現工業4.0的關鍵技術。機器視覺組件的工業相機接口技術以及通信與連網標準已經很完備了，現在只缺少用戶層面的機器視覺系統通用接口。”機器視覺作為人工智能快速發展的一個領域，對于整個行業的發展無疑起到了加成的作用，未來它的應用與發展必定會成為工業4.0實現的關鍵。

機器視覺作為人工智能快速發展的一個領域，對于整個行業的發展無疑起到了加成的作用，未來它的應用與發展必定會成為工業4.0實現的關鍵。