伴随全球制造升级需求与中国制造业的高水平质量的发展，机器视觉市场规模稳步增加。多个方面数据显示，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所有的环节迅速拓展。在智能化、轻量化的发展的新趋势下，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技术的工业视觉能更加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成，需要较难光学方案+AI算法解决的场景占四成。
光学场景搭建、AI算法、工业指标、数据是AI智能质量检测系统的重要组成。
光学场景搭建是实现在线质量管理的关键点，光学场景搭建难度极高；对于在线智能质量检测，AI算法的难度在于模型层的搭建；工业指标决定要检测哪些特征，并据此搭建光学场景和优化算法。数据在一定程度上决定着检测结果的准确性，检测的高精确率和场景落地是AI质检追求的目标。其中AI算法和数据成为影响智能检测系统最重要的因素。
在汽车行业中，若是有大量的数据积累，再加之对汽车智能检测细节的全过程的严格把控，就能够以零差错的高标准将客户生产线产品的合格率最大化提升，从而实现汽车企业质量检测的高标准、高目标。目前菲特检测已设立“汽车行业生产制造质量控制与管理大数据分析平台”项目。该项目主要通过光学、AI、人机交互等技术为汽车制造智能数转提供了综合的智能解决方案。
从底层技术来看，AI算法的发展进一步提升视觉检测的应用潜力。AI算法的快速成熟，将加速视觉检测应用快速拓展。AI算法是根据产品上的缺陷进行专业标注和深度学习，优点在于：
3）检测精度更高：采用深度学习人工智能技术，能够进行更精确的图像分析和检测，检测精度更高；
4）检测速度更快：采用GPU等并行计算技术，能够进行快速的图像处理和分析，提升检测效率；
5）兼容性高：当出现新的缺陷时只需要根据缺陷图片进行学习训练，无需修改算法，操作比较便捷。
工厂质量控制体系就是为满足产品的质量要求，而实时进行的质量测量和监督检查系统。特别是在汽车零部件、3C产品零部件与外壳、芯片、纺织品、光伏等行业，外观质量检测是非常重要的一个环节，极大影响着产出产品的质量和产品产出速度，受限于大量的质检人员个体差异和生理限制，测量工具不能将结果及时数字化和智能化等，经常导致了生产质量事故频发，管理人员难以准确地判断质量管控运行状态。
生产安全巡检包含厂区管理、安全生产、环境监控三个方面内容，以及在这些场景中对于人、车、设备等安全状态的检查，排查异常情况，及时解决问题和安全隐患。其中安全监控仪表数据的采集和监控是企业数字化管理的基础，AI工业机器视觉的构建可以将设备数据进行实时采集，大幅提升整体管理效率，并对于异常情况进行及时报警。
ChatGPT引爆了人工智能话题，当前AI智能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逐步优化性能适配更多工业应用场景。
功能检测为智能制造的重要组成部分。AI 智能机器视觉功能检测主要通过对计算机软件、算法、机构设计、控制理论、物理学、化学等学科及工艺的运用，利用软件算法配合自动化设备的使用对产品的各项待测参数进行读取，从而验证待测产品，确认产品的特性可以满足设计需求，实现生产效率的提升，为客户达到提质降本增效的效果。
具体来看，功能检测主要包含对待测产品各类物理和化学属性的测试，已被广泛应用于消费电子、汽车电子、医疗电子、工业电子及相关电子零部件产品的电学、信号（无线射频）、声学、光学、传感、恒压力、磁性等方面的性能检测。以消费电子产品为例，其产品检测种类繁多、精度要求高，各类功能检测广泛应用在生产环节中。
以汽车行业为例，汽车检测包括新车下线及在用车检测两大类，其中新车下线分为研发性检测和强制性检测。完整的整车开发通常分为战略/概念阶段、开发阶段、产品成熟/生产准备阶段，其中研发性检测集中于开发阶段，强制性检测发生于生产准备阶段，从战略阶段到产品成熟一般需要3年时间；强制性检测指车型导入大批量生产线前，需经由国家授权的检测机构对新上市车型执行的强制性定型试验，检验合格后可批量生产及上市销售。
新车检测包括整车－系统－零部件检测，研发类检测需求主要受车企研发支出影响。新车检测项目由整及零涉及整车试验、系统检测、零部件试验三大板块，其中整车试验项目包括整车可靠性、NVH、HVAC、EMC、化学分析、整车道路性能六大部分；系统检测项目包含发动机、车身、刹车、悬挂、电气等；零部件试验一般指动力总成、底盘、车身、内外饰、电子电器五大类。
汽车质检作为汽车产业链中的重要一环，其发展趋势与汽车产业的发展趋势密切相关。当前，我国汽车产业正处于转型升级的关键时期，新能源汽车、智能网联汽车等新技术、新产品、新模式不断涌现，给汽车质检行业带来了新的挑战和机遇。
数据显示，2022年，我国新能源汽车市场呈现爆发式增长，产量和销量均超过700万辆，同比增幅均接近100%，占乘用车市场的四分之一，预计到2025年我国新能源汽车保有量将达到8000万辆左右。新能源汽车的发展给汽车质检行业带来了新的需求和机遇。
一方面，新能源汽车的技术特点和使用特性决定了其在安全性、环保性、综合性能等方面有着不同于传统燃油汽车的检测需求。例如，新能源汽车的电池、电机、电控等部件需要进行电气安全、电磁兼容、电池性能等方面的检测。
另一方面，新能源汽车的市场规模和保有量的增长也为汽车检测行业带来了巨大的市场空间。数据显示，2023年全年我国新能源汽车质检市场规模预计达到50亿元，占整个汽车质检市场规模的7.7%；预计到2025年我国新能源汽车质检市场规模将达到150亿元，占整个汽车质检市场规模的15.8%。
在新能源汽车、智能网联汽车等新技术、新产品、新模式不断涌现的背景下，新能源汽车更新换代速度快，且其生产制造过程往往需要大量的高科技电子设备和其他与燃油车不同的零部件，因此，传统的机器视觉已经无法满足新能源汽车产品质检需求，而搭载先进AI智能技术的机器视觉检测系统终将成为未来机动车质检市场变革的重要力量。
中国工业视觉发展分为四个阶段，当前处于阶段四，科技自主化成为国家战略，工业视觉应用的广度与深度实现快速发展，广度体现在2D向3D递进，并且随着AIGC技术在2023年的飞速发展，应用渗透率提高，国产化应用需求逐渐增加，自研比例不断提升。
目前来说，2D应用仍占主导，中国由基础模式匹配向深度学习方向纵向“超越式”发展。
整体来看，作为全球第一大制造国，我国机器视觉渗透率偏低，仍有较大提升空间。
1）随着全球制造中心向中国转移，2020年亚太区已成为继欧洲、北美之后的第三大机器视觉应用市场，占全球市场份额的25.3%，仍具备较大成长空间。
2）从微观层面来看，若以全球机器视觉龙头康耐视的收入结构为参考，2022年康耐视对大中华区收入占比为22.6%，明显低于欧美地区，再次侧面反映我国机器视觉渗透率依旧较低。
3）细分下游应用来看，我国机器视觉应用仍以消费电子行业为主，应用领域拓展空间较大。
一方面，随着宁德时代等龙头客户对机器视觉应用愈发重视，机器视觉在锂电行业具备较大增长空间；另一方面，汽车作为我国智能制造第一大应用场景，机器视觉渗透依旧较低，随着新能源汽车需求放量，机器视觉应用有望快速增长。此外，机器视觉在半导体、医药、物流等领域需求同样在快速拓展，有望成为机器视觉行业发展的重要驱动力。
据GGII数据，2022年我国机器视觉市场规模约171亿元，同比增长24%，2017—2022年CAGR达到25%，2023年有望达到216亿元，同比+27%，2027年预计可达566亿元，2023—2027年CAGR约27%，稳健增长，可见机器视觉是制造业中少数具备中长期增长潜力的黄金赛道。
汽车、3C、半导体行业规模化程度较高，基本实现从工业2.0向3.0转换，半导体、3C行业由于零部件规则程度更高更新迭代快等因素，信息化程度更高于汽车行业。其他传统行业如纺织、食品、化工、机械制造等行业中仍有不少企业停留在电气化阶段，甚至机械化阶段。
目前，国内进军工业大数据的企业中不乏巨头，如百度、华为、字节、阿里，但是很多场景都受制于工业场景信息化转化困难（或有限），导致实际通过已有数据来实现智能化的效果不理想。
以前工业检测基本是作业后抽检，如不达标的产品后续被查验出来，一方面大概率无法溯源追查出哪个环节发生问题，不仅极为耗时耗力，而且面临整批产品被召回的风险。因此，想要实现真正的信息化和智能化，实现各个生产制造环节的在线、AI工业机器视觉是行业发展趋势
随着人工智能、计算机视觉等技术的不断成熟，以及德国“工业4.0”、日本机器人新战略、美国先进制造伙伴计划、中国制造2025等政策的不断驱动，促使工业机器人市场持续增长，也大大促进了机器视觉产业发展。
数据显示，在2018年，全球用于工业自动化领域的机器视觉技术市场规模达44.4亿美元，预计2023年将达122.9亿美元，年复合增长率高达21%，市场需求巨大。随着工业机器视觉应用愈来愈普遍，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。
机器视觉主要具有识别、测量、定位和检测四类功能，相比人眼优势明显，预计至2025年全球机器视觉市场规模将超过1200亿元，预计2027年我国机器视觉市场规模将超560亿元。
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。
