如今，我们的身边存在着各种类型的机器人，这些机器人在制造、运输、生活等各领域起着非常重要的作用。而让这些机器人拥有一双“智慧”双眼的正是机器视觉技术，得益于机器人产业的规划发展，机器视觉技术的应用就有非常广阔的空间。
如今，我们的身边存在着各种类型的机器人，这些机器人在制造、运输、生活等各领域起着非常重要的作用。而让这些机器人拥有一双“智慧”双眼的正是机器视觉技术，得益于机器人产业的规划发展，机器视觉技术的应用就有非常广阔的空间。
什么是机器视觉？
机器视觉，最直白的理解就是用机器代替人眼来做测量和判断，相当于人类视觉在机器上的延伸。
人通过眼睛可以了解被观测物体的大小、形状、颜色和位置等，其获取外界信息的主要来源就是眼睛。而机器视觉就是基于仿生的角度，模拟眼睛通过视觉传感器进行图像采集，并在获取之后由图像处理系统进行图像处理和识别。
机器视觉的构成
完整的工业机器视觉系统是软件和硬件的结合，包括光源、镜头、相机、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
其中工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。而工业镜头的基本功能则是实现光束变换（调制），在机器视觉系统中，镜头的主要作用是将目标成像在图像传感器的光敏面上。因此选择合适的工业相机与镜头是机器视觉系统中的重要环节，其选择关系到所呈现出的图像质量。
机器视觉的应用场景
机器视觉按应用功能划分，主要包括：测量、检测、识别、定位。其应用的领域主要就是工业，可用于产品测量检测、机器人引导、识别应用等，大大提高了生产的柔性和自动化程度。尤其是对于物流行业来说，必须有效控制人力成本，机器视觉技术的发展可以说是开启了“新视界”。
机器视觉的火热程度在物流领域首先实现了爆发，在物流分拣过程中，分拣机器人接受指令后，通过机器视觉技术，对物体进行动态读码和体积测量，识别物体的体积、形状、品种、材质。使用工业相机，可以对包裹称重区域进行实时取像与读码，最后通过机器人发往各地点或将货物送到指定的货架上。机器视觉技术的应用取代了人工分拣快递，大大提高了效率。
除此之外，机器视觉技术还可以让机械手臂拥有3D视觉能力，依靠视觉导引、定位，夹取产品。并且在汽车制造、医疗等领域也使用机器视觉系统进行测量和检测。
发展趋势及主流供应商盘点
我国的机器视觉技术起步较晚，虽然目前已有一定的应用，但是还处于行业的较低水平。但近年来市场发展迅猛，目前中国已成为继美国和日本之后的全球第三大机器视觉市场。据工控研究显示，2016～2017年中国智能制造市场细分领域中，机器视觉产品增速约37%，为近十年来最高增速，市场呈现蓬勃发展态势。
据了解，在机器视觉领域，国外品牌产品扔占据市场主导地位，如基恩士（日本）、康耐视（美国）、EuclidLabs公司（意大利）等国外著名品牌。
国外厂商
基恩士：从光电传感器和近接传感器到用于检测的测量仪器和研究院专用的高精度设备，其产品覆盖面极其广泛；
康耐视：设计、研发、生产和销售各种集成复杂的机器视觉技术的产品，其产品能够在产品生产和配送过程中引导、测量、检测、识别产品并确保其质量；
EuclidLabs：致力于开发机器人三维视觉系统和离线编程系统，用于上下料的机器人随机抓取、码垛拆垛、三维位置识别和检测等，其智能化的路径规划技术能够使复杂的工程应用简单化。
邦纳：视觉传感器和系统提供高性能的工具、智能化的功能和直观的用户界面，能够满足数千种应用需求。
国内厂商
如今，一大批国内优秀的机器视觉厂商正在迅速崛起，逐渐成为机器视觉产业中的翘楚。
大恒科技：专注于图形图像和机器视觉领域的技术进步与应用普及，旨在创造、开发、生产和在世界范围内营销高质量的机器视觉组件和方案产品。
创科自动化：目前致力于视觉产品的开发与使用，大量的工具封装以及软件的二次开发易上手。
凌华科技：在机器视觉产品及应用方面拥有大量的成功经验，致力于量测、产业电脑与自动化应用等领域的技术创新。
视觉龙：致力于机器视觉产品的开发、生产、应用、销售，并为客户提供整体机器视觉解决方案及服务。
这些集成了机器视觉技术的自动化厂商将会给传统的机器视觉技术市场带来什么影响？
越来越多的企业正在加速布局机器视觉产品和相关服务，虽然这些主流的机器视觉技术已经比较成熟，但它们在设备系统中基本上都还是相对独立的，自动化厂商的入局，将促进机器视觉与多种技术融合，使其从单一的检测、定位、测量等功能向大数据分析、智能控制方向发展。
虽然近年来机器视觉市场发展迅速，国内、国外厂商百花齐放，还有自动化玩家的入局，但整体上来讲，国内厂商仍有不足：
技术方面，与国外相比还是存在较大差距的，主要组件依靠进口，核心技术不够成熟，最重要的是视觉产品与控制系统之间的接口极为有限。因此我们需要不断提高技术水平，学习国外技术的同时也不要忘记增强创新能力，只有这样才能找到为中国用户提供最为合适的解决方案。
市场方面：一是，机器视觉的出现必然会对我国的劳动力市场出现冲击，如何处理两者的关系尤为重要。二是，客户资源短缺，企业对国内品牌认知不够，
人才方面，缺少技术型人才，企业竞争的核心离不开人，需要挖掘、培养更多的机器视觉人才，只有掌握专业的机器视觉技术，才能创造出更优秀的产品。