據數據統計，人類從外界獲取的信息有83%來源于眼睛。視覺是人類觀察世界和認識世界的重要途徑，工業自動化同樣需要一雙“慧眼”，幫助機器“看懂世界”。機器視覺作為實現工業自動化和智能化的關鍵技術，是人工智能發展最快、前景廣闊的一個分支，其重要性就如眼睛對于人的價值。

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根據制造工程師協會（SME）的定義：機器視覺是使用光學非接觸式感應設備自動接收并解釋真實場景的圖像以獲得信息控制機器或流程。主要由光源、鏡頭、工業相機、圖像采集卡、圖像處理系統和其他外部設備組成。簡而言之，機器視覺是用機器代替人眼對事物進行觀察、測量和判斷，被譽為“工業之眼”，主要應用于光伏、新能源、半導體、軌道交通、智慧醫療等行業。

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中國機器視覺歷經30年發展，到2021年市場規模已達138.16億元，預計2026年將增至600億元。然而，在市場規模呈指數級增長的背后，用戶在應用中通常面臨圖像信息丟失、數據傳輸異常和軟硬件兼容差等問題。

01在數據采集、傳輸和處理等環節，由于工業相機緩存不足、圖像采集卡性能不穩定或視覺軟件程序不支持等因素，導致圖像采集不全和數據傳輸不穩定，引起丟幀。

02數據傳輸過程中受傳輸帶寬限制或網絡擁塞影響，導致圖像數據產生噪點或模糊、信息無法實時檢測和反饋等異常，影響數據傳輸的穩定性和流暢度。

03工業相機或圖像采集卡等設備的兼容性差會使其無法充分發揮性能，算法軟件的性能也會下降或出錯，影響機器視覺系統的正常運行。

當前，全球機器視覺呈爆發式增長，國內機器視覺雖然起步較晚，但增速遠快于全球。因此，機器視覺行業企業可以順應工業“智”造的大趨勢，共同深入探索解決方案和創新技術，提高機器視覺系統的性能、穩定性和可靠性，助力智能制造邁入工業4.0時代。