机器视觉的产生和发展

机器视觉起源于20世纪50年代。Gilson提出了“光流”的概念，并在相关统计模型的基础上发展了逐像素计算模型，标志着2D图像统计模型的发展。

1960年，美国学者Roberts提出了从2D图像中提取三维结构的思想，引起了MIT人工智能实验室等机构对机器视觉的关注，标志着三维机器视觉研究的开始。

20世纪70年代中期，麻省理工学院人工智能实验室正式开设了“机器视觉”的课程，研究人员开始大力研究“物体与视觉”的相关课题。

在1978中，David Marr发起了一种“自下而上”的方法，通过计算机视觉来捕捉物体的图像。该方法从2D轮廓草图开始，逐步完成三维图像的捕获，标志着机器视觉研究的重大突破。

自20世纪80年代以来，机器视觉在全球范围内掀起了研究热潮，方法和理论的迭代更新，OCR和智能相机的出现，逐渐引发了机器视觉相关技术更广泛的传播和应用。20世纪90年代初，成立了一家视觉公司，开发图像处理产品。接着，机器视觉相关技术被不断投入到制造过程中，使得机器视觉领域迅速扩大，上百家企业开始大量销售机器视觉系统，一个完整的机器视觉产业逐渐形成。在这个阶段，LED灯、传感器和控制结构的快速发展进一步加快了机器视觉产业的进步，并逐渐降低了产业的生产成本。

从2000年开始，更高速的3D视觉扫描系统和热成像系统逐渐问世，机器视觉的软硬件产品已经普及到制造业的各个阶段，应用领域也不断扩大。目前，机器视觉作为人工智能和电子、汽车等行业的底层产业，仍处于快速发展阶段，发展前景良好。

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