机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。
 
发展简介
 
机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。
 
70年代以后，机器视觉形成几个重要研究分支：
 
一、目标制导的图像处理；
 
二、图像处理和分析的并行算法；
 
三、从二维图像提取三维信息；
 
四、序列图像分析和运动参量求值；
 
五、视觉知识的表示；
 
六、视觉系统的知识库等。
 
机器视觉技术的发展及应用

 
应用情况
 
在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。
 
在国内，机器视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的技术领域，所以目前国内大多数机器视觉产品为国外的品牌。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。
 
三维技术
 
在现实生活中，越来越需要更多的三维模型来实现对物体或环境的全面掌握。获得三维模型有两种基本方式，一种是利用激光扫描仪，一种是拍摄照片。但激光扫描仪的成本高，也有可能会对样本带来一些损害。第二种方式的成本小，而且在精度上也跟激光扫描仪相差无几，因此成为了现在研究的一个热点。
 
在实时定位与在线三维重建方面，机器视觉也具有极大的应用潜力。比如用在一些不太适合人工作业的环境监测方面，对露天煤矿的监测，就是通过无人机对煤矿进行全方位拍摄，生成三维模型来实时监测矿山的变化。或者应用在城市规划、数字媒体、三维试衣、牙模制造等领域。
 
发展趋势
 
由于机器视觉是自动化的一部分，没有自动化就不会有机器视觉，机器视觉软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的核心系统，无论是用户还是硬件供应商都将机器视觉产品作为生产线上信息收集的工具，这就要求机器视觉产品大量采用标准化技术，直观地说就是要随着自动化的开放而逐渐开放，可以根据用户的需求进行二次开发。
 
当今，自动化企业正在倡导软硬一体化解决方案，机器视觉的厂商在未来十年内也应该不单纯是只提供产品的供应商，而是逐渐向一体化解决方案的系统集成商迈进。随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多。随着技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。
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