数据显示，在人类获取的所有信息中，83%来源于眼睛，这就难怪眼睛被认为是“心灵的窗户”。

　　显而易见，视觉是人类观察世界和认知世界的最重要途径，我们藉此可以获取外界事物的大小、明暗、颜色、状态等信息，在不需要进行身体接触的情况下，就能够直接与周遭环境进行智能的交互。

　　长期以来，科学家们一直试图将视觉能力赋予机器，帮助它们“看清”世界。作为实现工业自动化和智能化的关键核心技术，机器视觉也已经成为人工智能领域发展最快的分支之一。

　　十几年前的中国，这些高端的视觉产品很难打开销路。近几年，国内制造商家处于转型升级期间，对这些高端的视觉产品，逐渐有了采购意愿。既然国内机器视觉技术市场容量增大，那么从工业用户角度看，对机器视觉技术的需求，以及细分市场在哪里?

　　视觉技术的三大增长点：

　　机器视觉是一项综合性技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件等。其功能在于生产部件、产品的定位，以及产品的检测和外观识别。

　　如今，在市场消费升级的刺激下，高端商品市场占有率强势增长。为此，视觉技术也越来越多的在工厂应用。从目前的来看，自动读码器、人工智能瑕疵检测和3D测量有着强劲的增长趋势。

　　为什么说自动读码器是视觉技术中较快的增长点?一方面，现在正处于5G和物联网时代的前夜，工厂数字化转型正是当下制造业的热门话题，我们要实现智能制造，工厂数字上云，就需要越来越多的数字采集;另一方面，现代的工厂管理中，二维码是产品的身份证。因此，工厂无论是提高设备控制效率，还是提高产品的品质，都要追溯到数字的采集。在机器视觉领域，采集数据就需要一款能够自动识别二维码的机器。

　　瑕疵检测是视觉技术最难的部分，传统的瑕疵检测，基于模板和特定的过程学习后，对产品进行判断。但是产品的瑕疵不确定因素很多，这种传统的做法，很难真正意义上实现瑕疵检测。以消费类电子产品为例，许多厂商最终的产品出厂检测，往往耗费大量人力。所以，视觉技术借助人工智能，通过深度学习的算法，为瑕疵检测赋能，并在多个行业得到应用。

　　再者是3D测量技术的应用，会越来越广泛。以手机制造为例，手机屏幕边缘的缝隙大小，以及机身面是否平整，都需要应用3D视觉技术。这一切缘由，皆因消费水平的提升，因此商家会更多的应用3D技术，提高产品的工艺水平。

　　工业客户需要怎样的视觉技术：

　　在工业领域，机器视觉充当生产设备 “眼睛”的功能，解决人眼无法识别、检测的工作，实现效率好、成本低的经济效益，是视觉技术发展的出发点和落脚点。那么，对于客户使用角度看，制造商更倾向高精度、高准确率，大视野自动变焦检测，以及软件的快速导入等方面。

　　首先是检测的高精度，高准确率。这个是机器代替人眼最基础的，也是最直接的目的。人工检测容易产生疲态，导致工作质量不佳，并且精密制造领域，机器视觉比人眼有优势。目前来看，机器视觉的测量和判断，已经非常成熟。

　　有些工厂生产物件体积庞大，对视觉检测来说，是一项较大的挑战。以往对大视野检测，会采取两种方法，一种是用两个读码器覆盖的方式，另一种是用高分辨率相机，加光源、镜头，再加上一些定制化软件来操作。这两种大视野检测，需要有专业工程师做调试和维护，从客户的使用和维护成本来说，都不算理想，所以很难进行大规模部署。

　　以上内容就是对从工业用户的需求看机器视觉市场的介绍了，机器视觉是实现工业自动化，工厂智慧化的关键零部件之一。一是工业4.0浪潮席卷全球，制造智能化必然带来生产设备的升级;二是我国人口红利优势逐渐弱化，制造厂商倾向于机器代人，减少人工成本;三是消费水平的升级，消费者对产品的品质提出更高的要求，使得制造商加大质量把控。三者环环相扣，为机器视觉的市场，在智能制造领域带来新的发展契机。