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【编者按】机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不视觉系统工作原理简图，适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
据《财富》网站报道，自动化工业协会(AIA)的一份报告指出，机器视觉技术正蓬勃发展。许多公司正投入越来越多的资金在这一技术的研发上。该技术使电子设备能够识别图像，查看并了解周围环境。
AIA指出，今年第一季度，在北美地区，相机和视觉传感器等机器视觉设备的销售额从去年同期的4.26亿美元增至5.2亿美元，增幅为22%，达到历年第一季度历史新高。而激光设备和LED灯等机器视觉组件的销售额从去年同期的7700万美元提升至8400万美元，增幅为11%。
AIA市场分析主管亚历克斯•西卡尼(AlexShikany)预计，2015年全年，机器视觉设备的销售额将达到25亿美元，而去年全年销售额为22.8亿美元。
西卡尼认为，机器视觉技术的快速进步是各公司购进更多相关设备的主要原因。现在购入的摄影设备能够拍摄并加工出优质的画面，而这样高品质的画面在三年前是不可能实现的。
AIA的报告是基于对近80家加盟该协会的公司的调查而得出的。这些公司有相机公司、或提升设备图像识别能力的软件公司。
越来越多的公司对将机器视觉技术引入其它设备很感兴趣。如，汽车制造商希望通过在汽车上安装传感器和摄影设备，解决驾驶者的视野盲区问题。
机器人技术在工厂的应用有助于机器视觉技术的推广。该技术的发展，使机器人能够理解周边环境，并在工厂内自由移动。在过去，机器人得依赖程序员的编程才能从一个地方移动到另一个地方。
机器视觉和计算机视觉是两项密切相关的技术，彼此间存在交集。计算机视觉技术也在快速发展，该技术一般用于非工业用途，如，改进谷歌等互联网搜索引擎在搜索结果中对图像进行识别和情境化的能力。
在过去，似乎只有康耐视(Cognex)之类的制造商对视觉技术感兴趣，现在大型互联网公司也加入了这一阵营。几年前，谷歌就已成为AIA协会的成员。
Facebook最近推出的面部识别软件引发了不少关注。哪怕人脸被遮住，该软件也能从照片中识别出人脸，准确率可堪比人工识别。这不失为图像识别技术的一大突破。
