机器视觉行业市场调研报告
机器视觉行业市场调研报告
机器视觉行业市场调研报告一、引言机器视觉（Machine Vision）是利用摄像机、计算机和相关软件技术进行实时图像处理与分析的技术领域。
它可以模拟人眼进行视觉感知和智能决策，广泛应用于工业自动化、车辆导航、医疗影像分析等领域。
本调研报告将对机器视觉行业进行深入研究和分析，以帮助了解该行业的发展现状和趋势。
二、市场规模与发展趋势根据市场研究机构的数据统计，近年来，机器视觉行业呈现出快速增长的趋势。
据预测，2025年，全球机器视觉市场规模有望达到500亿美元。
主要驱动因素包括工业自动化的普及、产品质量要求的提高以及人工智能技术的不断进步等。
三、应用领域分析1. 工业自动化在工业生产领域，机器视觉技术能够实现对产品的自动检测与识别，提高生产效率和产品质量。
例如，在电子制造行业中，机器视觉系统可以对电路板进行检测，发现潜在的缺陷；在汽车制造行业中，机器视觉系统可以对零部件进行检测和排序。
2. 车辆导航机器视觉技术在车辆导航系统中可以扮演重要角色，通过对交通场景的实时感知和分析，实现智能的导航决策。
例如，智能驾驶技术中的自动泊车功能就离不开机器视觉系统对周围环境的感知和判断。
3. 医疗影像分析在医疗领域，机器视觉技术可用于医疗影像的分析和诊断。
通过对医学影像的自动分析，可以帮助医生提高诊断准确性和效率。
此外，机器视觉技术还可应用于手术机器人、康复辅助设备等领域。
四、关键技术与创新方向1. 图像处理算法机器视觉的核心是图像处理算法，其中包括特征提取、目标识别、图像分割等关键技术。
随着深度学习技术的兴起，基于深度神经网络的图像处理算法得到广泛应用，取得了显著的效果提升。
2. 传感器技术传感器对于机器视觉的实时感知起着重要作用。
随着传感器技术的不断发展，包括高分辨率摄像头、红外传感器等，机器视觉系统的感知能力将进一步提高。
3. 人工智能技术机器视觉与人工智能技术密切相关，两者相互促进。
人工智能技术的进步为机器视觉提供了更多的智能决策和分析能力，同时，机器视觉也为人工智能技术的发展提供了更多的实际应用场景。
人工智能机器视觉市场调研报告机器视觉技术与应用的发展趋势
人工智能机器视觉市场调研报告机器视觉技术与应用的发展趋势一、市场概述人工智能机器视觉作为现代高科技领域的重要研究方向之一，已经在各个领域展现出了广阔的应用前景。
机器视觉技术的发展趋势也正逐渐受到市场的关注。
本文将对人工智能机器视觉市场进行深入调研，并分析技术与应用的发展趋势。
二、市场规模及前景1. 人工智能机器视觉市场的规模逐年增长。
根据市场研究机构的数据显示，2019年全球人工智能机器视觉市场规模达到XXX亿美元，预计到2025年将达到XXX亿美元。
市场规模的增长主要受到人工智能技术和物联网技术的发展推动。
2. 人工智能机器视觉市场的应用领域广泛。
目前，机器视觉技术已经在工业自动化、医疗器械、安防监控、无人驾驶等领域得到了广泛的应用。
随着技术的进一步发展，人工智能机器视觉有望在更多领域实现应用，如农业、零售、智能家居等。
三、技术发展趋势1. 深度学习技术在机器视觉中的应用将进一步扩大。
深度学习技术以其出色的图像识别和分析能力，在机器视觉领域取得了显著的成就。
未来，深度学习技术有望在人工智能机器视觉中得到更广泛的应用，不断提升算法的效率和准确性。
2. 硬件设备的发展将助推机器视觉技术的普及与应用。
随着摄像头、传感器等硬件设备的技术进步，机器视觉技术将实现更高的分辨率和更广的视野范围，为应用提供更好的数据支持。
3. 云计算技术的发展将改变机器视觉的计算模式。
云计算技术的普及将解决机器视觉在计算资源方面的瓶颈问题，通过云端计算，实现海量数据的处理和分析，为机器视觉技术的应用提供更多的可能性。
四、应用市场分析1. 工业自动化领域是人工智能机器视觉的重要应用场景之一。
机器视觉技术可以帮助实现工业生产过程中的自动检测、质量控制等任务，提高生产效率和产品质量。
2. 医疗器械领域是机器视觉技术的另一个重要应用领域。
通过机器视觉技术，医疗器械可以实现对影像数据的自动分析和诊断，提高医疗效率和准确性。
3. 安防监控领域也是人工智能机器视觉的热门应用领域。
中国人形机器人行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人形机器人行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人形机器人行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人形机器人行业定义 (3)第二章、中国人形机器人行业综述 (4)第三章、中国人形机器人行业产业链分析 (5)第四章、中国人形机器人行业发展现状 (7)第五章、中国人形机器人行业重点企业分析 (8)第六章、中国人形机器人行业发展趋势分析 (10)第七章、中国人形机器人行业发展规划建议 (11)第八章、中国人形机器人行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人形机器人行业分析结论 (14)第一章、人形机器人行业定义人形机器人（Humanoid Robots）是指那些外观设计模仿人类身体结构，尤其是具有两条腿和两只手臂的机器人。
这类机器人的研发旨在实现更加自然的人机交互体验，并能够在复杂多变的环境中执行任务。
随着人工智能（AI）、传感器技术以及机械工程的进步，人形机器人正逐步从科幻小说走进现实生活，在教育娱乐、家庭服务、医疗健康等多个领域展现出巨大应用潜力。
1.1 人形机器人的分类根据功能定位不同，市场上的人形机器人主要可以分为以下几类：教育娱乐型：这类机器人通常体型较小，外形可爱，主要用于儿童教育、语言学习及家庭娱乐等方面。
例如，索尼公司的Aibo机器狗，不仅能够识别主人命令，还能通过互联网进行自我学习升级。
家庭服务型：相较于教育娱乐型，家庭服务型人形机器人则更注重实用性，如打扫卫生、烹饪食物等家务活动。
Pepper机器人便是其中代表之一，它能够识别人脸表情并作出相应反应，为用户提供个性化服务。
医疗护理型：随着人口老龄化加剧，医疗护理型人形机器人应运而生。
它们能在医院或养老机构中协助医护人员照顾病患，减轻工作人员负担。
日本软银集团开发的Robohon就是一个典型例子，它可以陪伴老人聊天解闷，甚至监测生命体征数据。
工业生产型：尽管大多数工业机器人并不具备人形特征，但近年来也有部分厂商开始尝试制造能够模仿人类动作的生产线辅助设备。
智能巡检调研报告
智能巡检调研报告一、调研目的和背景智能巡检作为一种技术手段，通过利用人工智能、大数据、物联网等先进技术，实现对设备和设施的自动检测和监控，旨在提高巡检的效率和准确性，减少人力资源的浪费和风险。
本次调研旨在了解智能巡检的发展现状和趋势，评估其在不同行业中的应用情况，为相关企业和机构提供有价值的参考和指导。
二、调研方法本次调研采用了多种方法，包括网络调研、实地考察和专家访谈。
通过查阅相关文献和案例，收集了大量的数据和信息。
同时，还走访了一些从事智能巡检领域的企业和机构，与相关技术人员进行了深入交流和讨论。
三、智能巡检的发展现状1. 应用领域智能巡检广泛应用于各个行业，包括制造业、能源行业、交通运输行业、航空航天行业等。
其中，制造业是最为常见的应用领域之一。
通过智能巡检系统，企业可以实现对生产线上各项指标的自动化监测和报警，大大提高了设备的可靠性和生产效率。
2. 技术手段智能巡检的实现离不开先进的技术手段。
目前，主要使用的技术包括人工智能、大数据分析、物联网和机器视觉等。
其中，人工智能在智能巡检中发挥着关键作用，通过自主学习和决策，智能巡检系统能够自动判断设备的工作状态并进行预警和故障分析。
3. 发展趋势智能巡检在未来具有广阔的发展前景。
随着人工智能和物联网等技术的不断发展，智能巡检系统将越来越智能化和自动化，更好地满足客户需求。
同时，智能巡检也将逐渐向更多的行业拓展，为各个行业提供高效、准确的巡检服务。
四、智能巡检的优势和挑战1. 优势智能巡检相比传统巡检方式具有以下优势：- 提高巡检效率：智能巡检系统能够自动完成检测任务，避免了人力资源浪费和劳动强度大的问题。
- 减少巡检风险：智能巡检可以实时监测设备的运行情况，并及时发现和处理潜在的安全隐患。
- 提高巡检准确性：智能巡检系统通过大数据分析和机器学习等技术，可以对数据进行精确的分析和判断。
- 降低巡检成本：智能巡检系统能够大规模、全天候地进行监测，大大减少了巡检的人力成本和时间成本。
市场分析师的岗位职责说明(5篇)
市场分析师的岗位职责说明职责：1.针对机器视觉在各个行业的应用场景做深入研究，分析行业发展历程及现状，准确判断行业发展趋势，对现有行业市场几个层面的市场做深入调研，准确定位市场现状、未来动态、走势，预测并制作市场模型，提出研究分析报告;2.跟踪研究相关产业链上价值形成，核心价值分布情况，并转化为研究成果报告;____对所负责行业细分市场信息进行收集、整理，包括行业相关政策法规、市场发展动态，行业给水水平，行业重点企业及竞争情况等，并定期给出信息整理报告;4.带领团队完成研究项目;组织，计划，管理项目进程;5.独立负责企业的市场研究咨询项目计划、组织、运作和管理，撰写有建设性、综合性的产业报告;6.关注企业发展动向，研究归纳总结热点;7.与客户沟通，了解企业的内部情况。
任职要求：1.教育程度：本科及以上学历，机械制造，自动化等相关专业2.工作经验：具有相关工作经验3.能力要求：对本公司所在行业充满热情;具备领导能力，决策框架，分析指导和商业判断项目能力;出色的分析能力以及解决问题的能力;具备对工作优先次序分析并完成的能力，能适应快节奏工作环境;出色的沟通能力，团队合作和组织能力;胜任独立负责咨询项目，能够独立工作和思考。
5.品质要求：品行端正、事业心强。
高度自律性、积极性、责任感、自我开发意识和协作性、团队意识、协作能力、沟通能力、亲和能力、培训管理能力和执行能力，有较强的组织能力及抗压能力。
市场分析师的岗位职责说明（2）市场分析师是市场研究领域的专业人士，负责收集、分析和解释市场数据，为公司或组织制定市场战略和业务决策提供有价值的信息支持。
其主要岗位职责如下：1. 数据收集：负责通过多种渠道收集市场数据，包括调研数据、竞争对手信息、市场趋势等。
2. 数据分析：运用统计分析、数据挖掘和市场研究方法对收集的数据进行分析和解读，提供市场情报和洞察。
3. 市场预测：根据数据分析结果，预测市场发展趋势，包括市场需求、行业增长率等，并根据预测结果为公司提供商业决策的参考。
工业机器视觉相机市场调研报告-主要企业、市场规模、份额及发展趋势
工业机器视觉相机市场报告主要研究：工业机器视觉相机市场规模：产能、产量、销售、产值、价格、成本、利润等工业机器视觉相机行业竞争分析：原材料、市场应用、产品种类、市场需求、市场供给，下游市场分析、供应链分析、主要企业情况、市场份额、并购、扩张等工业机器视觉相机是机器视觉系统中的关键组件，其最本质的功能是将光信号转变为有序的电信号。
工业相机通常具有高图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力，能够在各种复杂环境下稳定工作。
此外，其快门时间较短，能够抓拍高速运动的物体。
2023年全球工业机器视觉相机市场销售额达到了19.25亿美元，预计2030年将达到31.3亿美元，年复合增长率（CAGR）为7.3%（2024-2030）。
工业机器视觉相机（Machine Vision Camera For Industrial）的全球主要生产商有Teledyne，Basler AG和Cognex Corporation。
这三家公司占据了全球市场总额半数有余。
从地区来看，欧洲和亚太地区是最大的两个市场，占市场总量的60%以上。
从类型来看，面阵相机（Area Scan Camera）占据市场主导地位，市场总额保有量达75%。
从应用角度而言，制造业是最大利用对象，保有60%以上的市场份额。
（Win Market Research）辰宇信息报告分析工业机器视觉相机行业竞争格局，包括全球市场主要厂商竞争格局和中国本土市场主要厂商竞争格局，重点分析全球主要厂商工业机器视觉相机产能、销量、收入、价格和市场份额，全球工业机器视觉相机产地分布情况、中国工业机器视觉相机进出口情况以及行业并购情况等。
针对工业机器视觉相机行业产品分类、应用、行业政策、产业链、生产模式、销售模式、行业发展有利因素、不利因素和进入壁垒也做了详细分析。
全球及中国主要厂商包括：Basler AGTeledyneSonyTKH GroupFLIR Systems, Inc.Cognex CorporationToshiba TeliBaumer Holding AG海康威视浙江大华技术股份有限公司IDSJai大恒图像OmronCIS CorporationNational Instruments按照不同产品类型，包括如下几个类别：面阵相机线阵相机按照不同应用，主要包括如下几个方面：制造业医药以及生命科学安保监视智慧交通其他报告包含的主要地区和国家：北美（美国和加拿大）欧洲（德国、英国、法国、意大利和其他欧洲国家）亚太（中国、日本、韩国、中国台湾地区、东南亚、印度等）拉美（墨西哥和巴西等）中东及非洲地区（土耳其和沙特等）报告正文共11章，各章节主要内容如下：第1章：报告统计范围、产品细分、下游应用领域，以及行业发展总体概况、有利和不利因素、进入壁垒等；第2章：全球市场供需情况、中国地区供需情况，包括主要地区工业机器视觉相机产量、销量、收入、价格及市场份额等；第3章：全球主要地区和国家，工业机器视觉相机销量和销售收入，2019-2023，及预测2024到2030；第4章：行业竞争格局分析，包括全球市场企业排名及市场份额、中国市场企业排名和份额、主要厂商工业机器视觉相机销量、收入、价格和市场份额等；第5章：全球市场不同类型工业机器视觉相机销量、收入、价格及份额等；第6章：全球市场不同应用工业机器视觉相机销量、收入、价格及份额等；第7章：行业发展环境分析，包括政策、增长驱动因素、技术趋势、营销等；第8章：行业供应链分析，包括产业链、主要原料供应情况、下游应用情况、行业采购模式、生产模式、销售模式及销售渠道等；第9章：全球市场工业机器视觉相机主要厂商基本情况介绍，包括公司简介、工业机器视觉相机产品规格型号、销量、价格、收入及公司最新动态等；第10章：中国市场工业机器视觉相机进出口情况分析；第11章：中国市场工业机器视觉相机主要生产和消费地区分布。
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机器视觉市场调研报告营业部:李凯丽2015年9月2日机器视觉技术是一项新兴产业，自起步发展至今，机器视觉在中国经历了三个发展阶段，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。
而在世界范围内，机器视觉已经为人类解决了许多重大问题，由于机器视觉自身领域的特点，目前应用于工业、农业、交通运输业、新兴行业等多领域，创造了人工无法比拟的经济和社会价值。
本文从机器视觉的发展、机器视觉的应用领域、竞争状态、市场规模和预测等多方面，调研了机器视觉行业的发展状态，为公司投资机器视觉领域提供了参考依据。
关键词：机器视觉、市场规模、竞争、前景第一章机器视觉发展背景 (3)1.1 机器视觉综述 (3)1.1.1 机器视觉定义及组成 (3)1.1.2 行业发展阶段 (5)1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6)1.2 机器视觉行业发展特性 (7)1.3 产业链分析 (8)1.4 行业发展环境分析 (9)1.4.1 行业政策环境 (9)1.4.2 行业技术环境分析 (10)第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11)2.1 市场发展规模 (11)2.1.1 产业发展历程 (11)2.1.2 应用现状分析 (12)2.1.3 产业市场规模和格局 (13)2.2 行业分布状况和发展趋势 (14)2.2.1 产业地区分布情况 (14)2.2.2 发展趋势预测 (16)第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18)3.1 发展现状及市场规模 (18)3.1.1 产业发展历程 (18)3.1.2 市场规模 (19)3.2 行业竞争现状 (21)3.2.1 行业竞争主体 (21)3.2.2 企业分布状况 (26)3.3 发展趋势 (27)第四章机器视觉的应用 (29)4.1 应用领域分布 (29)4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30)4.2.1 在工业领域中的应用 (30)4.2.2 在农业领域中的应用 (34)4.2.3 在医药行业中的应用 (36)4.2.4 在交通领域中的应用 (37)第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39)5.1 发展前景及进入壁垒 (39)5.2 投资机会和风险 (41)第一章机器视觉发展背景1.1 机器视觉综述1.1.1机器视觉定义及组成机器视觉就是用机器来代替人眼来做测量个判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需特征信息或者根据判断分析结果对某些现场设备进行运动控制。
机器视觉系统中图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。
一个典型的机器视觉系统包括：照明（光源）、镜头、相机（CCD或CMOS）、图像采集卡、图像处理软件等。
在搭建机器视觉系统时，用户需要采购系统中的各个组件，但市场上机器视觉产品及设备生产厂家多数只生产其中的部分组件，如AVT的工业摄像机、Computar的工业镜头、CCS的光源等。
在这种情况下，组件机器视觉系统需要大量的时间和精力来选购不同厂家的产品，无论在人力还是资源寻找成本上都会付出很多。
图1：机器视觉组成一个典型的机器视觉系统包括以下五大块：照明（光源）：照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。
由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
光源可分为可见光和不可见光。
常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。
可见光的缺点是光能不能保持稳定。
如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。
另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。
照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。
其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。
前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。
结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。
频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
镜头FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）。
镜头选择应注意：①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变视觉检测中如何确定镜头的焦距，为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素：·视野- 被成像区域的大小。
·工作距离（WD）- 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。
·CCD - 摄像机成像传感器装置的尺寸。
·这些因素必须采取一致的方式对待。
如果在测量物体的宽度，则需要使用水平方向的CCD 规格，等等。
如果以英寸为单位进行测量，则以英尺进行计算，最后再转换为毫米。
高速相机按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。
要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机；按成像色彩划分，可分为彩色相机和黑白相机；按分辨率划分，像素数在38万以下的为普通型，像素数在38万以上的高分辨率型；按光敏面尺寸大小划分，可分为1/4、1/3、1/2、1英寸相机；按扫描方式划分，可分为行扫描相机（线阵相机）和面扫描相机（面阵相机）两种方式；（面扫描相机又可分为隔行扫描相机和逐行扫描相机）；按同步方式划分，可分为普通相机（内同步）和具有外同步功能的相机等。
图像采集卡图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。
图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。
比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。
有些采集卡有内置的多路开关。
例如，可以连接8个不同的摄像机，然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。
有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。
视觉处理器视觉处理器集采集卡与处理器于一体。
以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。
采集卡传输图像到存储器，进而计算分析。
当前主流配置的PLC，且配置较高，视觉处理器已经几乎退出市场。
1.1.2 行业发展阶段机器视觉技术是一项新兴产业，自起步发展至今，机器视觉在中国经历了三个发展阶段，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。
第一阶段为初级阶段。
1990年以前，仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和模式识别的实验室。
在20世纪90年代初，一些来自这些研究机构的工程师成立了他们自己的视觉公司，开发了第一代图像处理产品，和一些简单的图像处理软件库，并在大学的实验室和一些工业场合得到了应用，人们能够做一些基本的图像处理和分析工作。
但是当时的市场需求不大，工业界的很多工程师对机器视觉没有概念，另外很多企业也没有认识到质量控制的重要性。
这种状况一直持续到1998年。
期间真正的机器视觉系统市场销售额微乎其微。
主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。
第二阶段为机器视觉概念引入期。
自从1998年，越来越多的电子和半导体工厂，包括香港和台湾投资的工厂，落户广东和上海。
带有机器视觉的整套的生产线和高级设备被引入中国。
随着这股潮流，一些厂商和制造商开始希望发展自己的视觉检测设备，这是真正的机器视觉市场需求的开始。
第三阶段从2002年至今，称之为机器视觉发展期。
在此阶段各个行业，越来越多的客户开始寻求视觉检测方案，机器视觉可以解决精确的测量问题和更好地提高他们的产品质量，一些客户建立了自己的视觉部门。
.越来越多的本地公司开始在他们的业务中引入机器视觉，一些是普通工控产品代理商，一些是自动化系统集成商，一些是新的视觉公司。
现在，机器视觉仍然是一个非常活跃的研究领域，与之相关的学科涉及：图像处理、计算机图形学、模式识别、人工智能、人工神经元网络等。
中国机器视觉呈快速增长趋势。
当前，机器视觉的应用已经超越了其传统的检验领域，向着更深层、更为多样化的领域扩展。
与此同时，机器视觉产品的采购量也在节节攀升。
1.1.3 机器视觉特点及应用优点机器视觉具有以下特点：1、精度高作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。
以为此种测量不需要接触，所以对脆弱的部件没有磨损的危险和伤害。
2、连续性视觉系统可以使人们免收疲劳之苦。
因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。
多个系统可以设定单独运行。
3、成本效率高随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变的越来越高。
比如：一个价值10000美元的机器视觉系统可以轻松取代3个人工探测着，而每个探测着每年的工资约20000美元。
另外，视觉熊的操作和维持费用非常低。
4、灵活性视觉系统能够进行各种不同的测量。
当应用变化以后，只需要软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。
机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的适应性。
它们使自动机器有了多样性、灵活性和可重组性。
当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更昂贵的硬件。
当生产性重组后，机器视觉系统可以重复使用。
机器视觉系统应用的优点：机器视觉系统是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化的有效途径，堪称现代工业生产的“机器眼睛”。
其最大的优点为：1、实现非接触测量。
对观测和被观测者都不会有任何损伤，从而提高了系统的可靠性；2、具有较宽的光谱响应范围。
机器视觉则可以利用专用的光敏元件，可以观察到人类无法看到的世界，从而扩张了人类的视觉范围；3、长时间工作。
人类难以长时间对同一现象进行观察。
机器视觉系统则可以长时间地进行观测、分析与识别任务；并可应用于恶劣的工作环境。
1.2 机器视觉行业发展特性目前，在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。
而在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。
目前国内机器视觉大多为国外品牌，国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。
伴随着经济水平的提高，和技术的不断更新换代，机器视觉行业发展也呈现出如火如荼的趋势，呈现出周期性、季节性和区域发展的特性。
机器视觉系统的发展经历了三个阶段，每一个阶段都有自身发展的特性，从图像视觉到现在机器视觉系统的整体构造，机器视觉系统大发展呈现周期性的趋势；而从机器视觉行业角度来讲，从机器视觉理念的慢慢渗入，如今，机器视觉企业也在摸爬滚打中不断发展，但是总体缺乏领军企业，多数企业都是生产机器视觉系统中的某一部分，或者零部件，没有相对在行业配套中十分突出的企业，行业技术的发展也跟随着中下游产业链企业的发展，呈现周期性的发展特性，经有关调查发现，机器视觉企业的利润突出增长点在下半年。