随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智慧制造业领域的作用越来越重要，能让更多使用者获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等等。渐渐的机器视觉产业成为焦点，行业迈入新的发展阶段，市场规模加速扩张。另一方面，受机器视觉专业化程度高的技术壁垒，产业落地生根困难重重。
就目前的市场发展而言，它受到众多行业的推动（电子制造业，市政交通，车载，食品，包装机械等行业需求强劲），“中国制造2025”国家政策推动，2017年机器视觉市场规模接近70亿元人民币同比增长13.4％，占全球市场的15％。据估计，到2021年，中国的市场规模将达到115.83亿元。中国正在成长为仅次于美国和日本的世界第三大机器视觉市场。其应用领域几乎涵盖了国民经济发展的各个行业，工业领域是应用最广的领域。
除了不断扩大的市场规模外，机器视觉公司的融资也证明了市场的蓬勃发展。据不完全统计，从2017年到2018年上半年，有近20家机器视觉企业融资事件。市场很好，前景广阔，投资者信心不断扩大。这带来了钜额资金注入，机器视觉公司基本上解除了资金不足的限制。与资本市场的快速扩张相比，机器视觉的根源变得有些困难。
随之而来的技术问题也紧紧扼制住了机器视觉的发展。
①、机器视觉面向的研究物件主要是影象和视讯，其特点是资料量庞大、冗余资讯多、特征空间维度高，同时考虑到真正的机器视觉面对的物件和问题的多样性，单一的简单特征提取算法（如颜色、空间朝向与频率、边界形状等等）难以满足算法对普适性的要求，因此在设计普适性的特征提取算法时对计算能力和储存速度的要求是十分巨大的，这就造成了开发技术门槛的大幅度提高。
②、机器视觉集中了光学、电子、机械、感测及计算机技术于一体，具有较强的技术壁垒，对于从事机器视觉的企业来说，其中任何一项技术的缺乏都会影响到其产品的研发。
③、目前机器视觉产品的通用性和智慧性都不够好，在一些整合应用中无法搭载。如果一台装置只适用于一家厂商或者一种行业，那么装置的开发成本显然过大，因此加强装置的通用性至关重要。
那么，我们再来看看还有哪些因素阻碍了机器视觉的推广
1、 价格
机器视觉产品主要分两类，第一种：相机起辅助作用，获取目标讯号并反馈给机器人，由机器人执行预设动作；第二种机器主动介入机器人控制系统，通过获取到的目标位置，协助机器人完成动作。前一种，价格一般在2-10万左右，后者涉及到软件与硬件结合，价格一般在10-25万左右。对于终端使用者来说，机器视觉产品整体价格偏高，不利于短期推广。
2、 人才
机器视觉作为新兴行业，真正了解视觉技术又了解终端工艺段的人才稀少。而且在工业应用当中，不同行业之间的实际需求差异较大，需要机器视觉解决方案提供者对某一领域的工艺有足够深的了解，才能够提出切实有效，能够解决客户需求的方案。人才不足在很大程度上限制了机器视觉的快速普及。
3、 行业
由于机器视觉行业发展的异常火爆，丰厚利润驱使众多企业进入行业，导致行业发展出现了鱼龙混杂的情况，一定程度上扰乱了行业的正常发展。
虽然机器视觉的发展前景广阔，但随着进入市场的人数增加和资本市场的大力支援，未来的市场竞争势必加剧。对于公司来说，如何布局尤为重要。
与其他自动化产品相比，机器视觉是一种非常专业的产品，并且大多数使用者不熟悉它，这导致“产品制造商和使用者之间的差距”，这提高了应用程序门槛。在未来，公司所做的第一件事就是实现专业化和使用者需求。有必要提高产品效能并满足使用者需求。这是建立成功的视觉化解决方案的先决条件。只有使用者体验才能最终促进技术和产品的革新。
其次，战略布局将主要市场与新兴市场相结合。目前，2/3的机器视觉产品终端市场被电子制造业 汽车制造和市政交通行业所占据，并且随着食品 包装 物流自动化水平的提高，对机器视觉产品的需求将呈现爆发式增长趋势。
最后，面对激烈的市场竞争，企业必须迅速形成自己的竞争优势，不断完善和升级产品，积极采取应对策略，如将总线协议开放视觉产品界面融入产品，形成产品竞争力，积极寻求和自动化制造商的合作，以加强自己的实力。
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