工业机器视觉是一种通过模拟人类视觉功能，自动接收和处理真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的技术。它在工业自动化领域中扮演着至关重要的角色，近年来随着技术的进步和发展，其应用范围不断扩展。

技术产品加速迭代

工业机器视觉技术产品的加速迭代是推动其应用更加深入的重要因素。政策支持和需求增长为工业机器视觉创造了良好的发展环境。国家和地方政府出台了一系列政策支持工业机器视觉的发展，如《“十四五”智能制造发展规划》等，体现了对工业机器视觉产业的重视和支持。同时，下游应用行业的增长也为机器视觉的应用带来了更大的发展空间。

产业链不断完善

工业机器视觉产业链包括上游零部件及软件、中游工业机器视觉装备和下游系统解决方案及应用三大环节。当前，中国机器视觉产业仍处于发展初期，产业链上下游各环节都需要不断提高技术水平和综合性能，以满足市场需求。

应用领域不断扩展

工业机器视觉在多个领域都有应用，包括但不限于半导体、消费电子、汽车等领域。它在这些领域的应用涵盖了定位和控制、识别、检测、高精度检查和分拣与搬运等功能。

技术能力不断提升

工业机器视觉的技术能力层面上，从早期基于模式匹配的2D逐步向以深度学习和3D视觉检测为代表的新技术发展。国内应用场景层面与我国制造业发展相匹配，早应用在食品、印刷包装等场景中应用，近年来随我国制造业的转型升级如半导体、汽车以及新兴产业的兴起如新能源逐步渗透更多的应用场景。

嵌入式系统逐渐取代板卡式产品

随着计算机技术和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统应用领域越来越广泛，尤其是在其具备低功耗技术的特点得到人们的重视。基于嵌入式的产品将逐渐取代板卡式产品，这是一个不断增长的趋势。

AI技术的逐渐成熟

随着AI技术的逐渐成熟，对于机器视觉的需求也逐渐增多；工业成像、计算机视觉和深度学习等新技术的更新迭代，基于人工智能技术的工业质检得到了大幅发展。尤其是深度学习技术，因其在处理复杂工业图像时展现出卓越的性能优势，逐渐取代传统技术，在工业质检中占据主导地位，成为主流的解决方案。

综上所述，工业机器视觉正处于快速发展阶段，其技术产品不断创新迭代，产业链不断完善，应用领域不断扩展，技术能力不断提升，并且随着AI技术的成熟，其在工业自动化领域的影响力将持续增强。

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