1. 技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

高速化和高分辨率：國外的機器視覺技術(shù)已經(jīng)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(yīng)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(shè)備和便攜式應(yīng)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(shù)，使其具備更強的自主學(xué)習和決策能力。

2. 應(yīng)用領(lǐng)域

半導(dǎo)體及電子行業(yè)：機器視覺在半導(dǎo)體及電子行業(yè)的應(yīng)用最為廣泛，約占40%-50%的市場份額，主要用于質(zhì)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(lǐng)域的應(yīng)用也在不斷擴展，如醫(yī)學(xué)影像分析、手術(shù)輔助和病理診斷等。

物流倉儲：隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展，機器視覺在物流倉儲中的應(yīng)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(diào)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(shù)細分：機器視覺技術(shù)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(nèi)的分工更加明確，技術(shù)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(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，擁有眾多知名企業(yè)和研究機構(gòu)，如康耐視(Cognex)、微軟(Microsoft)、谷歌(Google)和Facebook等。

4. 研究熱點

深度學(xué)習：深度學(xué)習技術(shù)在機器視覺中的應(yīng)用日益增多，特別是在圖像識別和目標檢測等領(lǐng)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(chǎn)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(xué)習和適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù)。

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(shè)備上，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

總結(jié)來看，2017年國外機器視覺技術(shù)已經(jīng)相對成熟，應(yīng)用領(lǐng)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。