1. 技術發(fā)展現(xiàn)狀
高速化和高分辨率：國外的機器視覺技術已經實現(xiàn)了高速化和高分辨率，這使得機器視覺系統(tǒng)在工業(yè)應用中更加高效和精確。
彩色低功耗：機器視覺系統(tǒng)在色彩處理和低功耗方面也取得了顯著進展，這使得其在移動設備和便攜式應用中更具優(yōu)勢。
智能化：機器視覺系統(tǒng)越來越多地集成了人工智能技術，使其具備更強的自主學習和決策能力。
2. 應用領域
半導體及電子行業(yè)：機器視覺在半導體及電子行業(yè)的應用最為廣泛，約占40%-50%的市場份額，主要用于質量檢測和工藝監(jiān)控。
汽車制造：在汽車制造中，機器視覺被用于零部件檢測、裝配線監(jiān)控和缺陷檢測等環(huán)節(jié)。
醫(yī)療健康：機器視覺在醫(yī)療領域的應用也在不斷擴展，如醫(yī)學影像分析、手術輔助和病理診斷等。
物流倉儲：隨著電子商務的快速發(fā)展，機器視覺在物流倉儲中的應用也越來越廣泛，主要用于貨物識別、分揀和跟蹤。
3. 市場趨勢
市場規(guī)模增長：根據(jù)視覺系統(tǒng)國際公司的市場調研報告，1999-2000年北美的機器視覺市場規(guī)模估計將從16.8億美元增長到19億美元，年增長率約為12.4%。
技術細分：機器視覺技術可以分為底層開發(fā)、二次開發(fā)和最終使用三個部分，這使得行業(yè)內的分工更加明確，技術更加專業(yè)化。
全球競爭格局：美國、英國、加拿大等發(fā)達國家在機器視覺領域處于領先地位，擁有眾多知名企業(yè)和研究機構，如康耐視(Cognex)、微軟(Microsoft)、谷歌(Google)和Facebook等。
4. 研究熱點
深度學習：深度學習技術在機器視覺中的應用日益增多，特別是在圖像識別和目標檢測等領域。
多模態(tài)融合：將多種傳感器數(shù)據(jù)融合，提高機器視覺系統(tǒng)的魯棒性和準確性。
實時處理：實現(xiàn)實時的圖像處理和分析，滿足工業(yè)生產中的高速需求。
5. 未來趨勢
智能化和自主化：未來的機器視覺系統(tǒng)將更加智能化，能夠自主學習和適應不同的環(huán)境和任務。
多傳感器融合：通過多傳感器數(shù)據(jù)的融合，提高系統(tǒng)的感知能力和決策精度。
邊緣計算：將計算資源部署在邊緣設備上，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高系統(tǒng)的響應速度。
總結來看，2017年國外機器視覺技術已經相對成熟，應用領域廣泛，市場前景廣闊。未來的發(fā)展趨勢將更加注重智能化、多傳感器融合和邊緣計算等方向。
