机器视觉行业市场调研报告
人工智能在服装行业的应用市场调研报告
人工智能在服装行业的应用市场调研报告一、引言人工智能作为一种新兴技术，在各行各业都有广泛的应用。
本报告旨在调研人工智能在服装行业的应用情况以及市场潜力。
二、人工智能在服装行业的应用概况1. 智能设计人工智能技术在服装设计领域发挥了重要作用。
通过机器学习和深度学习等技术，可以分析海量的服装设计数据，提取特征和趋势，辅助设计师进行创意设计以及优化生产流程。
2. 智能推荐人工智能算法可以通过对用户行为和偏好的分析，提供个性化的服装推荐。
通过与用户的互动，可以了解消费者的口味和风格，进而提供更加符合用户需求的推荐服装。
3. 智能生产人工智能在服装生产中可以实现自动化和智能化。
例如，通过机器视觉技术，可以对面料进行自动检测和分类，提高生产效率和产品质量。
同时，人工智能还可以优化生产计划，提高供应链的效率。
4. 智能销售通过人工智能技术，服装零售商可以更好地了解消费者需求，并优化销售策略。
例如，通过对用户社交媒体数据的分析，可以了解消费者的购买偏好和时间，进而进行个性化的促销活动和精准投放广告。
三、人工智能在服装行业应用的市场潜力1. 提高效率和降低成本人工智能技术的应用可以大大提高服装生产和销售的效率，减少人工成本和时间成本。
自动化生产和智能化供应链可以加快服装生产周期，降低库存成本。
智能销售和推荐系统可以减少营销策略的盲目性，提高销售转化率。
2. 提升用户体验通过人工智能技术，服装企业可以提供更加个性化的产品和服务，满足消费者个性化的需求。
智能推荐系统和定制化生产可以让消费者获得更符合自己口味和体型的服装，提升用户满意度和忠诚度。
3. 创新设计和营销策略人工智能技术可以帮助设计师发现新的设计灵感，推动服装设计的创新。
通过人工智能的数据分析和预测，服装企业可以制定精准的市场营销策略，提高市场竞争力。
四、人工智能在服装行业应用的挑战和未来发展方向1. 数据安全和隐私保护人工智能应用需要大量的数据支持，而数据的安全和隐私保护是一个重要的问题。
工控机行业竞争对手调研和分析报告
工控机行业竞争对手调研和分析报告工控机是工业控制系统中的重要组成部分，广泛应用于工厂自动化、物流仓储、交通控制等领域。
随着工业自动化程度的提高，工控机市场需求不断增长，竞争对手也逐渐增多。
本文将对工控机行业的竞争对手进行调研和分析。
一、行业竞争对手概述目前工控机行业的竞争对手可分为国内厂商和国际厂商两大类。
国内厂商主要有海康威视、捷迅、高新兴等，国际厂商有西门子、施耐德、ABB等。
这些企业在机器视觉、自动识别、工厂自动化等领域有着较高的市场份额和用户认可度。
二、竞争对手产品调研1. 海康威视（Hikvision）海康威视是中国领先的安防产品供应商，也涉足工控机领域。
他们的工控机产品具有高性价比、稳定性强、功能齐全等特点。
其中，高性能嵌入式工控机系列产品广泛用于工厂控制和监控。
2. 捷迅（Jeexun）捷迅是国内知名的工业控制系统集成商，也生产工控机产品。
他们的工控机产品主要有嵌入式工控机、机柜式工控机、面板式工控机等。
这些产品具有高性能、可靠性好、支持多种接口等特点。
3. 高新兴（Gaoke）高新兴是一家集科研、生产、销售为一体的工业控制设备和工控机生产商。
他们的工控机产品主要有嵌入式工控机、通信工控机、机柜式工控机等。
这些产品具有高性能、稳定性强、适应环境恶劣等特点。
4. 西门子（Siemens）西门子是德国知名的跨国工业公司，其工控机产品被广泛应用于工业自动化领域。
他们的工控机产品具有高性能、可靠性好、操作简单等特点。
同时，西门子提供了完整的解决方案，包括硬件设备、软件系统、工艺优化等。
5. 施耐德（Schneider）施耐德是法国知名的能源管理和自动化解决方案提供商，其工控机产品应用广泛。
他们的工控机产品具有高性能、可靠性好、安全性高等特点。
与此同时，施耐德提供完整的软硬件解决方案，满足不同用户的需求。
6. ABBABB是瑞士知名的工控设备和自动化技术提供商，其工控机产品在全球范围内应用广泛。
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。
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。
巡检机器人市场调研报告
巡检机器人市场调研报告巡检机器人市场调研报告一、引言巡检机器人是一种能够替代人工完成巡检任务的机器人设备，它可以在不同的工业环境下对机械设备、管道、设施等进行巡查，提高巡检任务的效率和准确性，并减少了人工巡检的工作量。
本报告将对巡检机器人市场进行深入研究分析。
二、市场概述随着工业自动化水平的不断提高，巡检机器人市场不断扩大。
根据市场调研数据显示，2019年全球巡检机器人市场规模达到XX亿美元。
而预计至2025年，全球巡检机器人市场规模将达到XX亿美元，复合年增长率为XX%。
三、市场分析1. 市场驱动因素（1）工业数字化转型升级：随着工业企业数字化转型升级的推进，巡检机器人的需求也在增加。
巡检机器人通过数字化技术实现设备状态的实时监测和故障预警，帮助企业提前发现问题并解决，降低生产风险，保证生产线的正常运行。
（2）劳动力成本上升：随着劳动力成本的不断上升，企业对自动化设备的需求也在增加。
巡检机器人可以替代人工进行巡查任务，降低了人工成本，并且可以24小时不间断工作，提高了巡检效率。
2. 市场挑战因素（1）技术难题：巡检机器人的开发需要涉及多个领域的技术，如机器视觉、自主导航、传感器技术等。
目前这些技术仍然存在一定的局限性，例如机器视觉对复杂环境的识别能力有限，自主导航的精度仍待提高。
（2）安全风险：巡检机器人在现场工作时可能遇到人员安全、操作安全等问题。
如果发生故障或操作失误，可能对人员和设备造成意外伤害。
因此，巡检机器人安全性能的提升是市场的一大挑战。
四、市场应用巡检机器人广泛应用于制造业、能源产业、石油化工等领域的巡检任务。
在制造业中，巡检机器人可以对生产线的设备进行巡查，提前发现并解决潜在故障，确保生产线的连续运作；在能源产业中，巡检机器人可以对管道进行巡查，检测异常情况并及时修复，减少能源泄漏的风险；在石油化工领域，巡检机器人可以检测和修复设备的渗漏问题，保障工作区域的安全。
五、市场竞争态势目前，巡检机器人市场存在着多家竞争激烈的企业。
协作机器人市场分析报告
协作机器人市场分析报告一、市场概述协作机器人是指能够与人类工作人员共同工作的机器人，具备协同作业、安全性和灵活性的特点。
随着工业自动化的不断发展，协作机器人市场正迅速崛起。
本报告旨在对协作机器人市场进行全面分析，包括市场规模、市场趋势、市场竞争格局等方面的内容。
二、市场规模根据市场调研数据显示，协作机器人市场在过去几年内保持了快速增长的势头。
预计到2025年，全球协作机器人市场规模将达到100亿美元。
其中，亚太地区将成为协作机器人市场最大的增长区域，主要受益于制造业的快速发展。
三、市场趋势1. 制造业自动化需求增加：随着制造业的快速发展，企业对提高生产效率和降低成本的需求不断增加。
协作机器人作为一种灵活、易于操作的解决方案，能够满足制造业的自动化需求。
2. 技术创新推动市场发展：人工智能、机器视觉和传感器技术的不断创新，为协作机器人的发展提供了强大的技术支持。
这些技术的应用使得协作机器人具备更高的智能化和感知能力。
3. 应用领域不断扩展：协作机器人的应用领域正在不断扩展，除了传统的制造业，还涉及到医疗、物流、零售等行业。
这些新兴领域的需求将进一步推动协作机器人市场的发展。
四、市场竞争格局目前，全球协作机器人市场竞争激烈，主要厂商包括ABB、Universal Robots、KUKA等。
这些厂商凭借其技术实力和产品质量在市场中占据了主导地位。
此外，还有一些新兴企业不断涌现，通过技术创新和市场拓展，逐渐在市场中崭露头角。
五、市场前景协作机器人市场前景广阔。
随着技术的不断进步和应用领域的扩展，协作机器人将在未来几年内继续保持快速增长。
同时，随着人工智能和机器学习等技术的不断发展，协作机器人的智能化水平将不断提高，为市场带来更多的机遇和挑战。
六、结论综上所述，协作机器人市场具有巨大的发展潜力。
随着制造业自动化需求的增加和技术的不断创新，协作机器人将在未来几年内成为工业自动化的重要组成部分。
同时，新兴领域的需求将进一步推动协作机器人市场的发展。
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机器视觉市场调研报告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。