1． 机器视觉的发展历程与趋势
国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：20世纪50年代提出机器视觉概念，20世纪70年代真正开始发展，20世纪80年代进入发展正轨，20世纪90年代发展趋于成熟，20世纪90年代后高速发展。在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD 图像传感器的出现，CCD 摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU 、DSP 等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。
国内机器视觉发展的大致历程：真正开始起步是20世纪80年代，20世纪90年代进入发展期，加速发展则是近几年的事情。中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。
未来机器视觉的发展将呈现下列趋势:
（1）技术方面的趋势是数字化、实时化、智能化
图像采集与传输的数字化是机器视觉在技术方面发展的必然趋势。更多的数字摄像机，更宽的图像数据传输带宽，更高的图像处理速度，以及更先进的图像处理算法将会推出，将会得到更广泛的应用。这样的技术发展趋势将使机器视觉系统向着实时性更好和智能程度更高的方向不断发展。
（2）产品方面：智能摄像机将会占据市场主要地位
智能摄像机具有体积小、价格低、使用安装方便、用户二次开发周期短的优点，非常适合生产线安装使用，越来越受到用户的青睐，智能摄像机所采用的许多部件与技术都来自IT 行业，其价格会不断降低，逐渐会为最终用户所接受。因此，在众多的机器视觉产品中，预计智能摄像机在未来会占据主要地位。
另外，机器视觉传感器会逐渐发展成为光电传感器中的重要产品。目前许多国际著名的光电传感器生产企业，如KEYENCE ，OMRON ，BANNER 等都将机器视觉传感器作为光电传感器中新型的传感器来发展与推广。
（3）市场份额迅速扩大
一方面已经采用机器视觉产品的应用领域，对机器视觉产品的的依赖性将更强；另一方面机器视觉产品将应用到其他更广的领域。机器视觉市场将不断增大。
（4）行业方面发展更加迅速
机器视觉行业专业性公司增多，投资和从业人员增加，竞争加剧是机器视觉行业未来几年的发展趋势，机器视觉行业作为一个新兴的行业将逐步发展成熟，将越来越越受到人们的重视。
2． 机器视觉发展的客观因素
近几年来机器视觉的长足发展得益于以下的事实：
(1)计算机工业水平的飞速提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的发展，使得机器视觉系统的实用化程度得到了进一步的提高，同时促进了许多复杂视觉过程的研究；
(2)摄像机技术的发展使得高速和高精度应用场合的视觉系统成为可能；
(3)光源的发展尤其高亮度专用LED 照明光源的使用使得视觉系统的稳定性得到很大的提高，同时降低了算法的复杂程度；
(4)许多专业传感器的发展使得视觉系统在定位采集和控制输出上的能力进一步增强。
3 机器视觉发展趋势
3.1 价格持续下降
目前, 在我国机器视觉技术还不太成熟, 主要靠进口国外整套系统, 价格比较昂贵. 随着技术的进步和市场竞争的激烈, 价格下降已成必然趋势, 这意味着机器视觉技术将逐渐被接受。
3.2 功能逐渐增多
更多功能的实现主要是来自于计算能力的增强, 更高分辨率的传感器(10Mpixels),更快的扫描率(500次/s)和软件功能的提高.PC 处理器的速度在得到稳步提升的同时, 其价格也在下降, 这推动了更快的总线的出现, 而总线又反过来允许具有更多数据的更大图像以更快的速度进行传输和处理.
3.3 产品小型化
产品的小型化趋势让这个行业能够在更小的空间内包装更多的部件, 这意味着机器视觉产品变得更小, 这样他们就能够在厂区所提供的有限空间内应用. 例如在工业配件上LED 已经成为主导光源, 它的小尺寸使成像参数的测定变得容易, 他们的耐用性和稳定性非常适用于工厂设备.
3.4 集成产品增多
智能相机的发展预示了集成产品增多的趋势. 智能相机是在一个单独的盒内集成了处理器、镜头、光源、输入/输出装置及以太网. 电话和PDA 推动了更快、更便宜的精简指令集计算机(RISC)的发展, 这使智能相机和嵌入式处理器的出现成为可能. 同样, 现场可编程门列阵(FPGA)技术的进步为智能相机增添了计算功能, 并为PC 机嵌入了处理器和高性能桢采集器. 智能相机结合处理大多数计算任务的FPGA,DSP 和微处理器则会更具有智能性. 小型化与集成产品正在一起为实现“芯片上的视觉系统”的最终目标而努力. 尺寸更小、更密集的存储卡及成像器分辨率的提高有助于智能相机的开发和扩展.
1． 机器视觉的发展历程与趋势
国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：20世纪50年代提出机器视觉概念，20世纪70年代真正开始发展，20世纪80年代进入发展正轨，20世纪90年代发展趋于成熟，20世纪90年代后高速发展。在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD 图像传感器的出现，CCD 摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU 、DSP 等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。
国内机器视觉发展的大致历程：真正开始起步是20世纪80年代，20世纪90年代进入发展期，加速发展则是近几年的事情。中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。
未来机器视觉的发展将呈现下列趋势:
（1）技术方面的趋势是数字化、实时化、智能化
图像采集与传输的数字化是机器视觉在技术方面发展的必然趋势。更多的数字摄像机，更宽的图像数据传输带宽，更高的图像处理速度，以及更先进的图像处理算法将会推出，将会得到更广泛的应用。这样的技术发展趋势将使机器视觉系统向着实时性更好和智能程度更高的方向不断发展。
（2）产品方面：智能摄像机将会占据市场主要地位
智能摄像机具有体积小、价格低、使用安装方便、用户二次开发周期短的优点，非常适合生产线安装使用，越来越受到用户的青睐，智能摄像机所采用的许多部件与技术都来自IT 行业，其价格会不断降低，逐渐会为最终用户所接受。因此，在众多的机器视觉产品中，预计智能摄像机在未来会占据主要地位。
另外，机器视觉传感器会逐渐发展成为光电传感器中的重要产品。目前许多国际著名的光电传感器生产企业，如KEYENCE ，OMRON ，BANNER 等都将机器视觉传感器作为光电传感器中新型的传感器来发展与推广。
（3）市场份额迅速扩大
一方面已经采用机器视觉产品的应用领域，对机器视觉产品的的依赖性将更强；另一方面机器视觉产品将应用到其他更广的领域。机器视觉市场将不断增大。
（4）行业方面发展更加迅速
机器视觉行业专业性公司增多，投资和从业人员增加，竞争加剧是机器视觉行业未来几年的发展趋势，机器视觉行业作为一个新兴的行业将逐步发展成熟，将越来越越受到人们的重视。
2． 机器视觉发展的客观因素
近几年来机器视觉的长足发展得益于以下的事实：
(1)计算机工业水平的飞速提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的发展，使得机器视觉系统的实用化程度得到了进一步的提高，同时促进了许多复杂视觉过程的研究；
(2)摄像机技术的发展使得高速和高精度应用场合的视觉系统成为可能；
(3)光源的发展尤其高亮度专用LED 照明光源的使用使得视觉系统的稳定性得到很大的提高，同时降低了算法的复杂程度；
(4)许多专业传感器的发展使得视觉系统在定位采集和控制输出上的能力进一步增强。
3 机器视觉发展趋势
3.1 价格持续下降
目前, 在我国机器视觉技术还不太成熟, 主要靠进口国外整套系统, 价格比较昂贵. 随着技术的进步和市场竞争的激烈, 价格下降已成必然趋势, 这意味着机器视觉技术将逐渐被接受。
3.2 功能逐渐增多
更多功能的实现主要是来自于计算能力的增强, 更高分辨率的传感器(10Mpixels),更快的扫描率(500次/s)和软件功能的提高.PC 处理器的速度在得到稳步提升的同时, 其价格也在下降, 这推动了更快的总线的出现, 而总线又反过来允许具有更多数据的更大图像以更快的速度进行传输和处理.
3.3 产品小型化
产品的小型化趋势让这个行业能够在更小的空间内包装更多的部件, 这意味着机器视觉产品变得更小, 这样他们就能够在厂区所提供的有限空间内应用. 例如在工业配件上LED 已经成为主导光源, 它的小尺寸使成像参数的测定变得容易, 他们的耐用性和稳定性非常适用于工厂设备.
3.4 集成产品增多
智能相机的发展预示了集成产品增多的趋势. 智能相机是在一个单独的盒内集成了处理器、镜头、光源、输入/输出装置及以太网. 电话和PDA 推动了更快、更便宜的精简指令集计算机(RISC)的发展, 这使智能相机和嵌入式处理器的出现成为可能. 同样, 现场可编程门列阵(FPGA)技术的进步为智能相机增添了计算功能, 并为PC 机嵌入了处理器和高性能桢采集器. 智能相机结合处理大多数计算任务的FPGA,DSP 和微处理器则会更具有智能性. 小型化与集成产品正在一起为实现“芯片上的视觉系统”的最终目标而努力. 尺寸更小、更密集的存储卡及成像器分辨率的提高有助于智能相机的开发和扩展.