据数据统计，人类从外界获取的信息有83%来源于眼睛。视觉是人类观察世界和认识世界的重要途径，工业自动化同样需要一双“慧眼”，帮助机器“看懂世界”。机器视觉作为实现工业自动化和智能化的关键技术，是人工智能发展最快、前景广阔的一个分支，其重要性就如眼睛对于人的价值。

根据制造工程师协会（SME）的定义：机器视觉是使用光学非接触式感应设备自动接收并解释真实场景的图像以获得信息控制机器或流程。主要由光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理系统和其他外部设备组成。简而言之，机器视觉是用机器代替人眼对事物进行观察、测量和判断，被誉为“工业之眼”，主要应用于光伏、新能源、半导体、轨道交通、智慧医疗等行业。

中国机器视觉历经30年发展，到2021年市场规模已达138.16亿元，预计2026年将增至600亿元。然而，在市场规模呈指数级增长的背后，用户在应用中通常面临图像信息丢失、数据传输异常和软硬件兼容差等问题。

· 在数据采集、传输和处理等环节，由于工业相机缓存不足、图像采集卡性能不稳定或视觉软件程序不支持等因素，导致图像采集不全和数据传输不稳定，引起丢帧。

· 数据传输过程中受传输带宽限制或网络拥塞影响，导致图像数据产生噪点或模糊、信息无法实时检测和反馈等异常，影响数据传输的稳定性和流畅度。

· 工业相机或图像采集卡等设备的兼容性差会使其无法充分发挥性能，算法软件的性能也会下降或出错，影响机器视觉系统的正常运行。

当前，全球机器视觉呈爆发式增长，国内机器视觉虽然起步较晚，但增速远快于全球。因此，机器视觉行业企业可以顺应工业“智”造的大趋势，共同深入探索解决方案和创新技术，提高机器视觉系统的性能、稳定性和可靠性，助力智能制造迈入工业4.0时代。