摘要：在智能制造过程中，机器视觉主要利用计算机模拟人的视觉功能，即提取、处理和理解客观事物的图像信息，最终用于实际检测、测量和控制。
智能制造是实现中国制造2025的主要方向。在智能制造过程中，机器视觉主要使用计算机来模拟人类的视觉功能，即提取、处理和理解客观事物的图像信息，最终用于实际检测、测量和控制。随着智能制造的加剧，市场对机器视觉的需求将逐渐增加。
机器视觉在生活中的的应用及其广泛，在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域，都发挥着重要的作用。而宏观上看，发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业，在金融、安防以及交通领域较为集中。这些细分领域的投资者，大多都具有自身技术优势，并将为各类场景提供应用解决方案来盈利。
机器视觉产业链
视觉图像技术需要重点构建四大核心能力：
大量信息快速收敛，从大量信息中找到关键特征，准确性和可靠性是关键。
测量是工业的基础，需要精度。
在测量的基础上，综合分析判断多信息多指标，关键是基于复杂逻辑的智能判断。
大量图像数据在多节点采集互联，人员、设备、生产材料、环境、工艺等数据互联，衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力，真正展示工业4.0的威力。
典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（包括CCD相机和COMS图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通信/输入输出单元等。
智能相机：黑白智能相机、线扫描智能相机、彩色智能相机CMOS智能相机、ID读码器等；
板卡:黑白采集卡、图像压缩/解压板卡、彩色采集卡等。
软件包：图像处理软件、机器视觉工具软件；
配件：工业相机、CMOS相机、CCD相机、面阵相机、行扫描相机、红外相机、1394接口相机；
工业镜头：FA镜头、高分辨率镜头、图像扫描镜头、聚光透镜、远心镜头等；
光源：LED光源、紫外照明系统、红外光源、光纤照明系统等；
辅助产品：传感器、标定块、光栅、垫圈、连线及连接器、电源、底板。
图像处理系统：光学文字、识别系统、自动化/机器人技术、红外图像系统；
机器视觉集成：字符处理和识别系统、自动化/机器人技术、红外图像系统、烟草、印钞、电子组装、质量检测、自动识别（OCR/OCV）、测量、智能视觉、表面检测、印刷、包装、复杂工业对象视觉在线、汽车制造、车牌、智能交通、生物特征识别、监控、医疗检测、光学检查等系统。