1. 技术发展现状
高速化和高分辨率：国外的机器视觉技术已经实现了高速化和高分辨率，这使得机器视觉系统在工业应用中更加高效和精确。
彩色低功耗：机器视觉系统在色彩处理和低功耗方面也取得了显著进展，这使得其在移动设备和便携式应用中更具优势。
智能化：机器视觉系统越来越多地集成了人工智能技术，使其具备更强的自主学习和决策能力。
2. 应用领域
半导体及电子行业：机器视觉在半导体及电子行业的应用最为广泛，约占40%-50%的市场份额，主要用于质量检测和工艺监控。
汽车制造：在汽车制造中，机器视觉被用于零部件检测、装配线监控和缺陷检测等环节。
医疗健康：机器视觉在医疗领域的应用也在不断扩展，如医学影像分析、手术辅助和病理诊断等。
物流仓储：随着电子商务的快速发展，机器视觉在物流仓储中的应用也越来越广泛，主要用于货物识别、分拣和跟踪。
3. 市场趋势
市场规模增长：根据视觉系统国际公司的市场调研报告，1999-2000年北美的机器视觉市场规模估计将从16.8亿美元增长到19亿美元，年增长率约为12.4%。
技术细分：机器视觉技术可以分为底层开发、二次开发和最终使用三个部分，这使得行业内的分工更加明确，技术更加专业化。
全球竞争格局：美国、英国、加拿大等发达国家在机器视觉领域处于领先地位，拥有众多知名企业和研究机构，如康耐视(Cognex)、微软(Microsoft)、谷歌(Google)和Facebook等。
4. 研究热点
深度学习：深度学习技术在机器视觉中的应用日益增多，特别是在图像识别和目标检测等领域。
多模态融合：将多种传感器数据融合，提高机器视觉系统的鲁棒性和准确性。
实时处理：实现实时的图像处理和分析，满足工业生产中的高速需求。
5. 未来趋势
智能化和自主化：未来的机器视觉系统将更加智能化，能够自主学习和适应不同的环境和任务。
多传感器融合：通过多传感器数据的融合，提高系统的感知能力和决策精度。
边缘计算：将计算资源部署在边缘设备上，减少数据传输延迟，提高系统的响应速度。
总结来看，2017年国外机器视觉技术已经相对成熟，应用领域广泛，市场前景广阔。未来的发展趋势将更加注重智能化、多传感器融合和边缘计算等方向。
