机器视觉产业的发展前景
1960年，美国学者Roberts提出了从2D图像中提取三维结构的想法，引起了MIT人工智能实验室等机构的关注，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”课程，研究人员开始下大力气研究“物体与视觉”的相关课题。在1978中，DavidMarr提出了一种“自下而上”的方法，通过计算机视觉捕捉物体的图像。该方法从2D轮廓草图开始，逐步完成三维图像的获取。这种方法标志着机器视觉研究的重大突破。
自20世纪80年代以来，机器视觉在世界范围内掀起了一股研究热潮。方法和理论的迭代更新，OCR和智能摄像机的出现，逐渐推动了机器视觉相关技术的更广泛传播和应用。
20世纪90年代初，视觉公司成立并开发了第一代图像处理产品。然后机器视觉的相关技术不断投入到制造过程中，使得机器视觉的领域迅速扩大。数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，更高速的三维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，应用领域不断扩大。目前，机器视觉作为人工智能的底层产业和电子、汽车等行业的上游产业，仍处于快速发展阶段，具有良好的发展前景。
机器视觉在中国起步较晚，现在正处于快速增长期。国内机器视觉起源于80年代第一次技术引进。自1998以来，许多电子和半导体工厂落户广东和上海，机器视觉生产线和先进设备引入中国，催生了国际机器视觉制造商的代理商和系统集成商。机器视觉在中国的发展经历了三个阶段。
第一阶段是1999到2003年的启蒙阶段。目前，中国企业主要通过代理业务为客户服务，在服务过程中引导客户了解和认可机器视觉，从而开启了机器视觉在中国的历史进程。与此同时，国内出现了跨学科的机器视觉人才，逐渐掌握了简单的国外机器视觉软硬件产品，建立了机器视觉的初级应用体系。这一阶段首先引入机器视觉技术，如特种印刷行业、烟草异物剔除行业等。在解放劳动力的同时，有力地推动了国内机器视觉领域的发展。
第二阶段是2004年至2007年的发展阶段。在这一阶段，本土机器视觉企业开始探索更多的R&: D，并在多个应用领域取得关键突破。国内厂商陆续推出了全系列的模拟接口、USB2.0摄像头和采集卡，以及PCB测试设备、SMT测试设备、LCD前通道测试设备。并逐渐开始占领入门级市场。
第三阶段是2008年以后的高速发展阶段。目前，R & amp，机器视觉的核心器件；D厂商的不断涌现，大量真正的系统级工程师的不断培养，推动了国内机器视觉行业的快速高质量发展。
随着全球新一轮科技革命和产业变革的兴起，机器视觉产业正在经历快速发展。视觉的应用已经从最初的汽车制造领域扩展到消费电子、制药、食品包装等领域。