机器视觉是人工智能正在快速发展的一个重要分支。机器视觉系统是通过机器视觉产品(CMOS/CCD)将被摄取目标转换成图像信号，将信号进行处理、识别、分析后进行结果判断与控制输出的综合系统。经过多年的发展，机器视觉技术已迈入高速发展期，深度学习算法的应用也使得机器视觉在效率、速度、精度、稳定性等方面均有较大幅度提升。
近年来，国外
互联网公司在机器视觉行业的布局尤为迅猛。6月初，Facebook和谷歌携手俄罗斯计算机视觉公司VisionLabs开发了一个通用的开源计算机视觉开发平台。上个月，亚马逊和英特尔分别收购一支欧洲顶级计算机视觉团队和俄罗斯计算机视觉公司Itseez，用于无人机和无人驾驶等领域。
无独有偶，英特尔收购了俄罗斯计算机视觉公司Itseez，用于无人驾驶领域。此前，Snapchat收购计算机视觉公司Seene；Pinterest收购视觉创业公司VisualGraph；Twitter收购基于深度学习的计算机视觉创业公司Madbits。
全球互联网巨头加速布局机器视觉正是看中了该行业无限广阔的应用前景。目前，机器视觉软硬件技术不断取得突破，以工业相机、图像采集卡、光源及图像处理软件为核心的视觉产品日益完善，并逐渐应用于电子制造、汽车制造、机械加工、包装与印刷等行业。在安防监控、显微成像、医疗影像、天文观测、航天测绘等领域，机器视觉也有应用。此外，器视觉现已成功的用到工业机器人、自动驾驶、智能交通等新兴领域。
随着智能制造全面启动实施，各行各业对采用机器视觉的工业自动化、智能化需求日益凸显，市场发展潜力巨大。并且，高端装备制造业对于精准度的严格要求也必须由机器智能识别来完成，大力培育和发展机器视觉对于加快制造业转型升级，提高生产效率，实现制造过程的智能化和绿色化发展具有重要的意义。
我国机器视觉行业起步较晚，但发展十分迅速。数据显示，2015年，全球机器视觉市场规模约42亿美元，增速为10.5%。其中，我国市场规模达3.5亿美元，增速居全球首位，约为22.2%。
行业研究机构预计，到2018年，我国工业机器人新安装量将占全球的三分之一，加上政策的大力扶持，我国机器视觉部件级市场空间将突破35亿元，系统集成市场规模将达到140亿元。
虽然我国机器视觉技术发展速度惊人，但在在技术上的积累与创新与国外相比还是存在着较大差距的。要想成功建立机器视觉与大数据时代的互动关系，就需要不断提高技术水平，增强创新能力。
此外，国内在应用创新上也存在着不足，很多都是跟随国外的应用案例或者通过代理相关产品来实现模仿应用等。而要想有所发展，只是一味的跟在已有案例的身后是不行的，需要我们能够有所创造，这样才能在不同国情下，为应用提供最为合适的解决方案。
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