機器視覺：智能制造重要環節，為設備執行提供操作指導。 1.機器視覺：捕獲并處理圖像，為設備執行提供操作指導。機器視覺技術是應用于工業和非工業領域的硬件和軟件組合，基于捕獲并處理的圖像為設備執行其功能提供操作指導。機器視覺主要分為成像和圖像處理分析，前者依靠系統硬件部分完成，后者在前者基礎上通過視覺控制系統完成。2. 機器視覺系統：一般包括光源及光源控制器、鏡頭、相機，視覺控制系統等。其中，光源及光源控制器、鏡頭、相機等硬件部分負責成像功能，視覺控制系統負責對成像結果進行處理分析、輸出分析結果至智能設備的其他執行機構。3. 機器視覺行業分為兩部分：1）底層開發者(核心組件和軟件提供商)。2）集成和軟件服務提供商。其中，零部件和軟件開發是產業鏈中的核心環節。
機器視覺優勢：四類功能，相較人眼存在顯著優勢。行業發展歷史：北美、歐洲和日本等地區率先發展，20世紀50年代，模式識別范疇的二維圖像的分析和識別開啟機器視覺發展，70到80年代，CCD圖像傳感器的出現，CPU、DSP等圖像處理硬件技術進步奠定基礎，國外機器視覺開始發展。國內機器視覺行業啟蒙于20世紀90年代，最初代理國外機器視覺產品，進入21世紀后少數本土機器視覺企業逐漸開啟自主研發之路。機器視覺的功能可歸為四類：識別、測量、定位和檢測，其中檢測技術難度最高。機器視覺的四類功能在速度、精度和適應性等方面優于人類視覺，是推進工業企業智能化的重要工具。
機器視覺：目前應用相對單一，未來可應用產業仍待發掘。機器視覺主要應用于電子制造和汽車等領域，需求占比過半。以康耐視科技2019年年報披露為例，目前仍有近50%的收入來源于消費電子和汽車行業。更多行業待挖掘，潛力可期。康耐視科技2019年年報披露，其物流行業增速15%（排除單一大客戶推遲交付影響，物流行業2019年增速50%左右），2018年物流業增速超50%，增長動力強勁；國內以食品行業為例，機器視覺目前應用于檢測和分揀等，但主要是伊利、蒙牛等大型食品企業使用較多，在行業內整體滲透率并不高，因此未來智能制造大趨勢下，滲透率逐步加深可期。
