工业机器视觉是一门综合性的技术科学，它的起源和发展与计算机技术、图像处理技术、模式识别技术等多种学科交叉融合密切相关。以下是工业机器视觉的发展历程：

起步与萌芽阶段（20世纪50年代-70年代）

工业机器视觉的起源可以追溯到20世纪50年代，当时Gilson提出了“光流”这一概念，并基于相关统计模型发展了逐像素的计算模式，标志着2D影像统计模式的发展。随后，1960年，美国学者Roberts提出了从2D图像中提取三维结构的观点，引发了MIT人工智能实验室及其他机构对机器视觉的关注，并标志着三维机器视觉研究的开始。到了70年代中期，MIT人工智能实验室正式开设“机器视觉”课程，研究人员开始大力进行“物体与视觉”相关课题的研究。

理论与方法发展（1970年代-80年代）

1978年，David Marr开创了“自下而上”的通过计算机视觉捕捉物体形象的方法，该方法以2D的轮廓素描为起点，逐步完成3D形象的捕捉，这一方法的提出标志着机器视觉研究的重大突破。80年代开始，机器视觉掀起了全球性的研究热潮，方法理论迭代更新，OCR和智能摄像头等均在这一阶段问世，并逐步引发了机器视觉相关技术更为广泛的传播与应用。

应用推广阶段（1990年代至今）

90年代初，视觉公司成立，并开发出D一代图像处理产品。而后的几十年里，机器视觉相关技术被不断地投入到生产制造过程中，使得机器视觉领域迅速扩张，上百家企业开始大量销售机器视觉系统，完整的机器视觉产业逐渐形成。2000年至今，更高速的3D视觉扫描系统和热影象系统等逐步问世，机器视觉的软硬件产品蔓延至生产制造的各个阶段，应用领域也不断扩大。

中国机器视觉的发展

国内机器视觉起步晚，目前处于快速成长期。国内机器视觉源于上世纪80年代的D一批技术引进。自1998年众多电子和半导体工厂落户广东和上海开始，机器视觉生产线和高级设备被引入我国，诞生了国际机器视觉厂商的代理商和系统集成商。中国的机器视觉发展主要经历了三个阶段：D一个阶段是1999年-2003年的启蒙阶段；第二个阶段是2004年-2007年的发展阶段；第三个阶段是2008年以后的高速发展阶段。

综上所述，工业机器视觉的发展历程是一个从理论研究到实际应用的过程，随着时间的推移和技术的进步，机器视觉在工业自动化领域的应用越来越广泛，成为推动智能制造发展的重要力量。

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