1.机器视觉应用领域持续拓宽

过去十年是中国机器视觉行业快速发展的十年，经过一段时间的普及与推广，机器视觉应用范围逐渐扩大。目前，机器视觉的应用范围已从*初的消费电子等领域，逐步拓展*印刷包装、汽车、运输、医疗等领域。预计未来，除了传统的应用领域外，在AI、自动驾驶、人脸识别等新兴技术兴起的带动下，机器视觉将进一步拓宽应用领域。

2.嵌入式视觉应用持续增长

嵌入式视觉系统是指在嵌入式系统中使用机器视觉技术，是嵌入式系统和机器视觉两种技术的整合，可独立完成从接收光信号到系统输出的整个信号处理过程。处理能力、存储器密度和系统集成度的提升，促进了嵌入式视觉在传统和新兴应用领域的渗透。未来，得益于越来越多的行业应用程序的支持，嵌入式视觉将被更广泛地应用在自动驾驶等领域新兴领域。

3.2D机器视觉向3D机器视觉升级

相比2D机器视觉，3D机器视觉具有显著优势，例如测量速度快、精度高、抗干扰能力强、操作简便等，能有效解决2D机器视觉对于高度、厚度、体积、平面度等测量因素缺失的问题。3D视觉技术的突破，将进一步推动视觉技术在高端场景的应用，传统的2D机器视觉将快速向3D机器视觉升级，推动机器视觉市场持续增长。

4.机器视觉在新能源领域渗透率将逐步提高

在光伏产业稳步拓展和降碳环保背景下，光伏生产良率爬升，降本增效显得刻不容缓。光伏的核心是太阳能电池片，在太阳电池片的生产过程中，会产生如碎片、电池片隐裂、表面污染、电极不良、划伤等缺陷，这些缺陷限制了电池的光电转化效率和使用寿命，会造成电池片等级降级或报废，从而影响工厂的生产效能。采用机器视觉技术对上述缺陷进行检测可以大大提高光伏产品的良率，因此机器视觉在新能源领域应用的渗透率将逐步增加。

更多资料请参考中商产业研究院发布的《中国机器视觉行业市场前景及投资机会研究报告》，同时中商产业研究院还提供产业大数据、产业情报、产业研究报告、产业规划、园区规划、十四五规划、产业招商引资等服务。

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