机器视觉技术在工业检测领域的应用历史与发展深度
机器视觉技术在工业上扮演着至关重要的角色，其核心功能包括测量、检测、识别和定位等。产业链可以分为上游部件市场、中游系统集成/整机装备市场和下游应用市场。上游提供软硬件支持，包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡及图像处理软件；中游则有集成和整机设备提供商；而下游应用广泛，涵盖电子制造行业、汽车业印刷包装烟草农业医药纺织及交通等领域。
全球范围内，北美欧洲日本中国等地区是主要的机器视觉市场分布地。在数据统计显示，2014年全球机器视觉系统及部件市场规模达到36.7亿美元，而到了2016年这一数字飙升至62亿美元，其间呈现12%左右的年均复合增长率。而且，在北美市场中，大约有六成的是高端系统集成。
中国作为一个起步较晚但迅速发展的大国，对于其国内外合作取得了显著成绩。自80年代初期引进技术以来，一路走来不断创新迭代，不仅缩小了与国际先进水平之间的差距，而且还逐渐形成了一批具有国际竞争力的企业。
在缺陷检测方面，机器视觉展现出了巨大的潜力，它能够精确无误地捕捉到产品表面的微小瑕疵，并且由于其高速、高效特性，可以实时监控生产线上的产品质量，从而有效降低成本并提高良品率。这一优势使得它成为现代工业自动化中的关键技术之一。
与人类眼睛相比，机器视觉具有一些明显的优势：精确度高速度快稳定性高信息量大可追溯。此外，由于不受疲劳或情绪波动影响，使得它成为保证质量控制效果可控性的理想选择。
近年来，随着科技快速发展，我们看到图像采集技术以CCD和CMOS为代表，以不断提升分辨率帧率以及优化增益快门信噪比等参数而闻名；图像处理与模式识别方面，则通过决策理论结构方法以及新兴算法如基于小波、小波包分形独二分量分析等手段进行突破；深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）也被广泛用于自动区域划分标点位置甚至未知瑕疵探测。
最后3D重建虽然处于起步阶段，但对物流标准件体积测量已经开始实施相信未来这块将会更加繁荣开花结果。
