，英文全称，根据捕获和处理后的图像，为设备执行功能提供操作指导。它是用于工业和非工业应用的硬件和软件的组合。

一个典型的机器视觉系统一般由：光源和光源控制器、镜头、摄像头、

视觉控制系统（包括视觉控制硬件和图像分析处理软件）等。其中，光源和光源控制器

控制器、镜头、相机等硬件部分负责成像功能，视觉控制系统负责处理和分析成像结果，并将分析结果输出到设备的智能其他执行器。

通过用机器视觉代替人眼，可以在各种场景下实现各种功能，例如读取二维码、确定零件的装配位置等。机器视觉的很多应用场景和功能可以归结为识别、测量、定位和检测四大基本功能。

机器视觉与人类视觉的比较

从市场份额的区域分布来看，最大的市场是欧洲，占全球市场份额36.4%；其次是北美，占29.3%；亚太地区近年来增长迅速，2019年市场份额达到25.3%。

我国机器视觉产业起步晚于欧美国家，技术储备也略逊于欧美国家。但随着我国机器视觉技术近年来的不断发展机器视觉光源，不断挖掘新的应用场景，行业目前正处于高速发展阶段。

2016年全球机器视觉市场规模为62亿美元机器视觉光源，2019年快速增长至102亿美元，期间CAGR达到18.05%。 2020年，受新冠疫情影响，全球供应链将中断。 ，项目暂停，市场规模小幅下滑至96亿美元； 2019年全球市场占有率高达65.63%；同时，机器视觉正在亚太地区迅速渗透，2019年全球市场份额已达到25.27%。

消费电子、汽车、食品、医药是我国机器视觉的主要应用领域。其中，机器视觉在消费电子行业最为成熟，2019年市场占有率为46.6%。

从根本上说，行业和产品属性综合决定了机器视觉在下游的渗透率。以消费类电子产品为例：消费类电子产品的生产流程复杂，零部件多，过程检测需要大量人力。 ，对应更高的人工成本，行业对高效自动化生产线的需求很高，机器视觉的优势可以发挥出来；消费类电子元器件体积小，精度高，人眼识别精度不足；另外，二维码读取、划痕检测等已经无法靠人眼完成，需要机器视觉来应用。