在成像傳感器誕生的驅(qū)動(dòng)下，機(jī)器視覺進(jìn)入產(chǎn)業(yè)萌芽期。此時(shí)受限于半導(dǎo)體工藝成熟度和成本等因素制約，機(jī)器視覺只在高端的科學(xué)研究中有少量初級(jí)應(yīng)用，尚未形成完整的概念。

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貝爾實(shí)驗(yàn)室

1969年美國(guó)貝爾實(shí)驗(yàn)室成功研制出CCD傳感器，可以直接把圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)并存儲(chǔ)到電腦中參與計(jì)算和分析，從而奠定了機(jī)器視覺技術(shù)誕生的基石。

在應(yīng)用的驅(qū)動(dòng)下，機(jī)器視覺進(jìn)入起步期。機(jī)器視覺的概念首次在產(chǎn)業(yè)界被提及，但未形成精準(zhǔn)的定義。在此期間誕生了首批機(jī)器視覺企業(yè)，如加拿大的DALSA、美國(guó)的柯達(dá)和仙童、英國(guó)的E2V等CCD傳感器與工業(yè)相機(jī)公司，以及美國(guó)康耐視等具有代表性的軟件算法公司。

在應(yīng)用的進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)下，機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)進(jìn)入成長(zhǎng)波動(dòng)期。1990年半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展使機(jī)器視覺定位與檢測(cè)成為替代人工的支撐技術(shù)，機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)得到蓬勃發(fā)展的機(jī)遇。

在美國(guó)和日本等發(fā)達(dá)國(guó)家，機(jī)器視覺技術(shù)開始得到實(shí)際應(yīng)用，但成像技術(shù)和算法算力的發(fā)展尚不成熟，不能全面滿足行業(yè)應(yīng)用需求，無(wú)法全面推廣。由于技術(shù)門檻和系統(tǒng)成本過(guò)高，雖然出現(xiàn)一些專門從事機(jī)器視覺技術(shù)的新企業(yè)，但規(guī)模普遍較小。

在應(yīng)用和算力的共同驅(qū)動(dòng)下，機(jī)器視覺進(jìn)入產(chǎn)業(yè)發(fā)展早期。在此期間，F(xiàn)PD平板顯示制造、PCB檢測(cè)和汽車制造等行業(yè)陸續(xù)對(duì)機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用表現(xiàn)出強(qiáng)烈需求。同時(shí)，CPU算力提升使機(jī)器視覺系統(tǒng)在PC-Base條件下可以處理一般性的問(wèn)題。產(chǎn)業(yè)需求和技術(shù)進(jìn)步共同促進(jìn)了機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展與繁榮。我國(guó)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)也在這個(gè)階段加入全球陣營(yíng)。

AI算法的發(fā)展推動(dòng)機(jī)器視覺進(jìn)入發(fā)展中期。2016年是AI發(fā)展非常重要的一年， AlphaGo打敗人類頂尖棋手李世石、深度殘差學(xué)習(xí)和殘差網(wǎng)成為視覺領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)算法等標(biāo)志性事件，開啟了人工智能發(fā)展的新紀(jì)元。

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隨后，人工智能賦能的機(jī)器視覺開始在智能制造應(yīng)用中加快普及，產(chǎn)業(yè)得到了空前發(fā)展。隨著應(yīng)用的爆發(fā)式擴(kuò)展，預(yù)計(jì)2020年后機(jī)器視覺將迎來(lái)高速發(fā)展期。

在國(guó)外技術(shù)發(fā)展引領(lǐng)下，我國(guó)機(jī)器視覺進(jìn)入了萌芽期，核心機(jī)構(gòu)和行業(yè)開始出現(xiàn)應(yīng)用。此時(shí)由于算法、算力及成像技術(shù)尚不成熟，國(guó)外機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)能力處于成長(zhǎng)波動(dòng)期，我國(guó)一些企業(yè)作為國(guó)外代理提供機(jī)器視覺器件及技術(shù)服務(wù)。

在應(yīng)用和算力的雙驅(qū)動(dòng)下，我國(guó)機(jī)器視覺進(jìn)入了起步期。此時(shí)CPU算力提升，PC-Base系統(tǒng)可以承接一般性難度的問(wèn)題。國(guó)內(nèi)幾個(gè)代表性產(chǎn)業(yè)如人民幣印鈔質(zhì)量檢測(cè)、煙草和原棉異物剔除、郵政分揀等對(duì)機(jī)器視覺提出強(qiáng)烈的應(yīng)用需求，我國(guó)開始出現(xiàn)一些專業(yè)的機(jī)器視覺公司。

是我國(guó)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展劃時(shí)代的一年。以蘋果手機(jī)加工制造為核心的3C電子制造產(chǎn)業(yè)進(jìn)入高精度100μm時(shí)代，迫切需要用機(jī)器替代人來(lái)保障產(chǎn)品加工精度和質(zhì)量的一致性。蘋果手機(jī)加工制造的應(yīng)用需求直接推動(dòng)了我國(guó)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)進(jìn)入發(fā)展初期。

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2010年后，手機(jī)產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展帶來(lái)整個(gè)3C電子制造業(yè)的變革，大大擴(kuò)展了機(jī)器視覺的應(yīng)用場(chǎng)景，加速促進(jìn)了機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。我國(guó)陸續(xù)涌現(xiàn)出近百家機(jī)器視覺新創(chuàng)企業(yè)，很多自動(dòng)化設(shè)備公司也增設(shè)了機(jī)器視覺部門，此外安防監(jiān)控領(lǐng)域的一些企業(yè)也開始研發(fā)應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)。

AI算法的發(fā)展使我國(guó)機(jī)器視覺進(jìn)入發(fā)展中期。從2010年開始的近十年，我國(guó)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展一直保持20%-30%的增速。到2020年我國(guó)的機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)規(guī)?；九c歐洲體量相當(dāng)。