机器视觉检测设备行业前景广阔，在多个方面有着积极的发展态势。
（一）技术发展带来的机遇
1. 智能化程度不断提高
随着人工智能技术在机器视觉中的深度应用，设备能够更加智能地进行图像分析和判断。例如，深度学习技术的运用使机器视觉具有超越现有解决方案的能力，能够胜任更具挑战性的应用，让机器思考得更像人类。ViDiSystems公司（2017年4月被康耐视公司收购）开发的深度学习工业图像分析软件ViDiSuite就是很好的例证，它基于最先进的机器学习算法，可以完成缺陷探测、零件定位、分类等艰巨任务。
2. 检测速度加快
通过采用先进的图像处理算法和硬件设备，机器视觉检测设备能够在更短的时间内完成检测任务。这对于现代工业生产中大规模、高效率的检测需求来说至关重要，有助于提高生产效率，适应快速生产节奏的要求。
3. 检测精度提高
不断优化图像处理算法以及提高硬件设备（如相机、镜头等部件）的性能，使得设备能够更加准确地检测出物体的特征信息。在一些对精度要求极高的行业，如电子制造中的芯片检测、汽车制造中的零部件尺寸和形状检测等方面，高精度的机器视觉检测设备能够确保产品质量和可靠性。
（二）应用领域不断拓展
1. 生产制造领域
在生产制造过程中发挥着不可或缺的作用。它可以对产品进行在线实时检测，快速准确地识别出产品表面的缺陷、尺寸偏差、颜色差异等问题。例如在电子制造行业，能够检测出芯片上的微小瑕疵；在汽车制造行业，可以检测汽车零部件的尺寸和形状是否符合标准，从而提高生产效率和产品质量。
2. 质量控制方面
表现十分出色。它可以对大量的产品进行快速检测，避免了人工检测可能出现的疲劳和误判。并且还能够对检测数据进行统计和分析，为企业提供质量改进的依据和方向，有效提高产品质量，降低生产成本，增强市场竞争力。
3. 医疗保健领域
应用广泛，可用于医学影像诊断、药品检测、医疗器械质量检测等方面。在医学影像诊断中，能帮助医生更准确地识别病变部位，提高诊断的准确性和效率；在药品检测中，可以检测药品的外观、成分等是否符合标准，确保药品的质量和安全性。
4. 安防监控领域
用于人脸识别、车牌识别、行为分析等方面。在人脸识别系统中，能够快速准确地识别出人员的身份信息，提高安防监控的效率和准确性。
5. 非工业应用领域
非工业应用或将成为机器视觉增长的关键因素。例如无人驾驶汽车、自动农场设备、无人机应用、智能交通系统、引导性手术等非工业用途正在迅速普及。像亚马逊、阿里巴巴、京东等企业在无人商店方面的探索，利用机器视觉相机、传感器和RFID标签，让顾客完成购物后自动扣费，避免排队结账，未来可能会有更多零售商积极拥抱这种技术，从而推动机器视觉在非工业领域的发展。
（三）市场发展趋势
1. 基于嵌入式的产品发展趋势
随着计算机技术和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统的应用领域越来越广泛。基于嵌入式的产品将逐渐取代板卡式的产品，这是整个行业的发展趋势。因为嵌入式操作系统开发的产品可靠性高、可维护性好、易于升级换代。不过板卡式产品对于提升国内的机器视觉产品研发实力仍有一定帮助，其需要更高的技术水平。
2. 市场规模持续增长
国内机器视觉检测设备市场规模持续增长，这受到多种因素的支撑和推动。一方面国内强劲的经济增长为机器视觉检测设备行业提供支撑；另一方面下游行业的需求对其有推动作用，同时机器视觉检测设备产品相关产业的发展也对该行业有带动作用。而且在未来，行业内企业也将面临着中国市场规模持续增长带来的机遇，上下游产业链整合也将进一步促进其发展。
（四）行业竞争格局
1. 行业集中度展望
机器视觉检测设备行业在未来的行业集中度会发生变化，随着行业的发展，可能会出现部分企业逐渐占据较大市场份额的情况。但目前还需要综合行业市场份额、行业需求增长率、竞争者数量、行业产量、利润、企业规模、技术、进入退出壁垒等多方面因素进行分析判断行业所处的生命周期，从而进一步确定行业集中度的发展态势。
2. 竞争格局对产品价格的影响
行业竞争格局会对产品价格产生影响。随着竞争的加剧，企业可能通过降低价格来获取更多的市场份额，或者通过提高产品附加值来维持较高的价格水平。技术创新能力强、产品质量好、服务优质的企业可能在竞争中更具优势，有更大的定价权。
